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在肌萎缩性侧面硬化症的环境中复发自发性气胸
没有注意到过去的手术病史。到达时，生命值与饱和度达到60％，心动过速（每分钟115次）和80/50的血压相关。ER中的初始检查与增加的炎症标记和右下叶固结以及3型呼吸衰竭有关，因此需要立即内气管插管。患者因肺炎的呼吸衰竭而被送入重症监护病房，并开始使用抗生素（哌拉西林/tazobactam）。在入院的第四天，深层气管抽吸培养的结果显示白色念珠菌呈阳性，血液培养变为阴性。炎症标记随着患者的氧气需求而开始减少；断奶的过程开始了。患者的意识水平是适当的，但是由于潮汐量低和呼吸率很高，他仍然无法从呼吸器中断奶。连续三天每天重复一次此过程，没有成功。在此期间，患者接受了额外的利尿剂和甲基丙糖酮，没有益处。因此，该决定是在辅助控制模式的通风模式下，以讨论与家人进行气管造口术的决定。患者完全同步并与呼吸器保持平静，而无需任何镇静剂。在第八天，患者出现了突然的低血压，心动过速和速度性的发作，没有明显的去饱和度。1）。床头胸部X射线显示左上气胸（图2）。胸部X射线尚无定论；紧急的胸部CT显示出明显的气胸和新的左下叶合并（图插入了胸管，患者开始使用与呼吸机相关的肺炎的MeropeNem和Tigecycline。在第14天，患者的临床和血液动力学状态开始改善；他计划进行气管切开术以准备出院，并进行气管切开术而没有并发症。手术后两个小时，患者开始因降温和低血压而恶化。将胸管插入左侧。在其余的住院期间，患者完成了抗生素的过程，两个胸管被清除，他在二聚体阳性气道压力下与领膜氧交替出院，而没有任何进一步的并发症。
患有自闭症谱系障碍的女性的异常自发性大脑活动
静息状态是指受试者不执行任何任务的状态。在这种状态下，大部分能量都用于大脑的自发活动，这会导致大脑局部区域的血流和血氧水平发生变化（ Lv et al., 2018; Raimondo et al., 2021 ）。功能性磁共振成像 (fMRI) 能够检测到大脑的变化，这些变化定义为血氧水平依赖性（粗体）信号（ Lee et al., 2013 ）。区域同质性 (ReHo) 基于 Kendall 系数一致性 (KCC)，用于测量给定体素与其最近邻之间的时间序列的相似性（ Zang et al., 2004 ）。低频波动幅度（ALFF）测量每个体素在0.01～0.08Hz范围内时间序列的波动幅度，而低频波动分数（fALFF）测量低频波动对整个可检测频率范围的相对贡献（Zang等，2007；Zou等，2008）。与揭示脑区间时间相关性的功能连接（FC）相比，ReHo、ALFF和fALFF不需要事先假设来确定种子区域，同时，根据ReHo、ALFF和fALFF结果确定的异常脑区可以作为FC分析的种子。 ReHo、ALFF 和 fALFF 值用于评估自发性大脑活动，并已成功应用于各种神经和精神疾病的研究，如注意力缺陷多动障碍 (Shang et al., 2016, 2021)、阿尔茨海默病 (Song et al., 2021)、精神分裂症 (Sun et al., 2021) 和帕金森病 (Yue et al., 2020)。
自发性脑出血形成机制：基于解剖标本的研究
方法 支持本研究结果的数据可根据合理要求从通讯作者处获取。 作为国家科学中心获奖项目“在生理条件下和支架置入后小直径脑循环动脉的血流动力学建模”的一部分，我们创建了所提出的自发性基底神经节 ICH 模型。 研究方案经波兰华沙医科大学伦理委员会批准（编号 20/2021）。 我们将造影剂（硫酸钡和明胶的混合物）注入 40 个未固定的基底神经节解剖标本，随后将其固定在 10% 福尔马林缓冲溶液中，并用尼康/Metris XT H 225 ST 微型计算机断层扫描 (CT) 扫描仪进行扫描（有关标本准备的详细分步描述，请参阅我们的方法学文章 17 ）。由于分辨率高（体素大小高达 27 µm），该方法可以清晰地显示从大脑中动脉（豆纹动脉）分支出的所有穿支动脉。18 我们还收集了关于年龄、性别和 3 个区域动脉粥样硬化存在的尸检数据：冠状动脉、Willis 环和主动脉。动脉粥样硬化的严重程度分为无动脉粥样硬化、动脉粥样硬化、纤维粥样硬化或复杂病变。在附加实验中测量了注射压力（补充材料）。注射期间压力约为 60 mm Hg，造影剂凝固时最大压力为 260 mm Hg；这些数值在医学上是合理的，并且比导致颅内主要动脉破裂所需的平均压力低 5 倍以上。19,20
自发颅内低血压诊断和管理的多学科共识指南
抽象背景我们旨在创建一个多学科共识临床指南，以根据当前的证据和来自多学科专家组（SIG）的多学科诊断和共识，在脑脊液内部诊断，研究和管理自发性内部低血压（SIH）（SIH）中的最佳实践指南（SIH）。方法建立了一个由29名成员组成的SIG，具有神经病学，神经放射学，麻醉剂，神经外科手术和患者代表的成员。SIG共识同意该指南的范围和目的。SIG随后使用修改后的Delphi过程为一系列问题主题开发了指南声明。该过程得到了系统文献综述，对患者和医疗保健专业人员的调查以及SIH的几位国际专家的审查。结果SIH及其差异诊断应在任何出现直立衡量头痛的患者中考虑。一线成像应为对比度和整个脊柱的大脑MRI。一线治疗是非靶向硬膜外血斑（EBP），应尽早进行。我们根据脊柱MRI结果和对EBP的反应提供了进行骨髓学的标准，我们概述了治疗原则。还提供了保守管理的建议，头痛的症状治疗以及SIH并发症的管理。结论该多学科共识临床指南有可能提高医疗保健专业人员中对SIH的认识，在护理方面产生更大的一致性，提高诊断准确性，促进有效的研究和治疗，并减少归因于SIH的残疾。
B群的参与在自发性早产和宿主 -
3月1日在英国伦敦帝国伦敦帝国学院的Dimes早产研究中心，英国帝国学院医疗保健NHS Trust的2个Parasol Foundation，英国帝国医疗保健NHS Trust，3，英国3号伊丽莎白·加勒特·安德森·安德森·安德森·安德森·安德森女子健康研究所，英国大学伦敦大学伦敦大学，伦敦大学伦敦大学伦敦帝国科学系4，英国帝国帝国大学，帝国大学帝国大学帝国大学帝国大学实验室。英国爱丁堡爱丁堡Usher Institute，英国布里斯托尔大学健康科学学院7学院，英国8号切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国，英国
量子场论中非局部自发坍缩的数学形式
量子力学波函数的自发坍缩模型 [1–4] 具有吸引力，因为它们不明确涉及人类知识；与量子力学的多世界方法 [5–7] 一样，这些模型“具体化”了量子波函数，即将其视为物理实体，但与多世界方法不同，它们不会产生将宇宙无限划分为更多不相互作用的子宇宙的哲学难题。 Diosi [8–10] 和 Penrose [11,12] 认为，没有坍缩，我们对时空曲率本身的理解就会崩溃。然而，自发坍缩是一个非幺正过程，这意味着它不能用任何仅引用现有幺正量子理论的模型来描述。那么问题仍然是，是否可以找到与实验相符的标准量子理论非幺正变换的自洽模型。关于自发坍缩的各种提议（例如，除上述提议外，还有参考文献 [13–18]）给出了自发坍缩如何运作的框架，但都涉及了内在随机性，这种随机性可能被视为某些我们未知的底层物理现实的结果，也可能是某些已知物理实体（如重力）的结果，但这些实体在书本上没有得到处理，没有任何明确的机制。相比之下，在之前的一篇文章 [19] 中，我提出了一个模型，将量子力学的随机性完全视为已知物理实体不均匀性导致的涨落的结果。这将自发坍缩带入了物理定律的领域，而不是推测，并允许对该理论进行物理测试。特别是，参考文献 [19] 的模型提出了一种物理机制，通过该机制，费米子的局部本征态会自发坍缩到其两个允许状态之一。该模型具有以下特点：
自发的二元行为预测人际神经同步的出现
跨大脑神经活动的同步——人际神经同步 (INS)——正在成为社会互动的有力标志，可预测多人协调、沟通和合作的成功。由于人们对 INS 的起源了解甚少，我们测试了 INS 是否以及如何从自发二元行为中产生。我们记录了神经活动 (EEG) 和人类行为 (全身运动、眼球运动和面部表情)，同时指示参与者的二元组互相看对方而不说话或做出共同言语手势。我们进行了四个基本观察。首先，尽管没有结构化的社交任务，但只有当参与者能够看到对方时，INS 才会自发出现。其次，我们表明，这种自发的 INS 包含特定的光谱和地形轮廓，不仅反映了神经活动的个人内部调节，而且反映了神经活动的实时和二元组特定耦合。第三，利用最先进的视频图像处理和深度学习，我们提取了三种显著的社会行为线索（身体运动、眼神交流和微笑）的时间展开，并证明这些行为在二元组中也会自发同步。第四，我们探讨了这种同步社会行为中 INS 的相关性。利用互相关和 Granger 因果关系分析，我们表明同步社会行为可以预期 INS，事实上，这种行为是 Granger 导致 INS 的。这些结果为在自然和不受约束的条件下研究人际神经和行为同步提供了概念验证证据。最重要的是，结果表明，INS 可以被概念化为两个耦合神经系统的一种新兴特性：一种由实时二元行为促进的同步现象。
通过自发语音实现基于计算机的痴呆症自动筛查
痴呆症是一种常见的脑部疾病，对个人和社会都有负面影响。本文涉及使用 Interspeech 2020 的自发语音 (ADReSS) 挑战赛对阿尔茨海默氏痴呆症进行分类。我们使用 (1) VGGish（一种深度预训练的 Tensorflow 模型）作为音频特征提取器，并使用 Scikit-learn 分类器来检测语音中的痴呆症迹象。三个分类器（LinearSVM、Perceptron、1NN）的准确率为 59.1%，比在挑战赛中使用的声学特征上训练的最佳基线模型高出 3%。我们还提出了 (2) DemCNN，这是一种新的基于 PyTorch 原始波形的卷积神经网络模型，准确率为 63.6%，比表现最佳的基线线性判别分析模型准确率高出 7%。我们发现，使用预训练的 VGGish 特征提取器的音频迁移学习比使用自动提取的声学特征的基线方法表现更好。我们的 DepCNN 表现出良好的泛化能力。本文介绍的两种方法都为通过自发语音进行新的、创新的、更有效的基于计算机的痴呆症筛查提供了进展。
超疏水双轨上水下气泡的自发单向输送
具有优异防水性/粘附性的超疏水/超亲水表面（SBS/SLS）在学术研究和工业环境中都具有重要意义，因为它们在微小液滴和气泡操控中具有有趣的功能。然而，大多数涉及 SBS/SLS 的操控策略仅限于大面积制造或复杂的形貌设计，这明显阻碍了它们的实际应用。在本文中，我们通过一步飞秒激光烧蚀设计和制造了超亲水不锈钢板下方的超疏水聚二甲基硅氧烷窄化双轨（SNDR）。我们的 SNDR 轨道能够在水下自发地、单向地从宽端向窄端输送不同体积的气泡，即使它们被弯曲也是如此。进一步讨论了不同几何双轨配置在气泡输送性能中的力学分析。最后，我们通过实验证明了在多个 SNDR 组合上以设计的体积比无损混合气泡的惊人能力。该方法简单、灵活，具有广泛的潜在应用，如界面科学和微流体中的智能气泡传输、混合和可控化学反应。
超导参量腔中三光子自发参量下转换的观测
自发参量下转换 (SPDC) 几十年来一直是探索量子现象及其应用的关键技术。例如，传统的 SPDC 将高能泵浦光子分裂成两个低能光子，是产生纠缠光子对的常用方法。自 SPDC 早期实现以来，研究人员一直想将其推广到更高阶，例如产生纠缠光子三重态。然而，通过单个 SPDC 过程直接生成光子三重态仍然难以实现。在这里，我们使用通量泵浦超导参量腔展示了直接三光子 SPDC，光子三重态在单腔模式下生成或在多个模式之间分裂。在强泵浦下，状态可以非常明亮，通量密度超过每秒每赫兹 60 个光子。观察到的状态是强非高斯的，这对潜在应用具有重要意义。在单模情况下，我们观察到正交电压的三角星形分布，这表明了长期预测的“星态”。观测到的状态表现出强的三阶关联，这与立方哈密顿量产生的状态预期一致。通过以多种模式的和频进行泵浦，我们观察到多种模式之间存在强的三体关联，令人惊讶的是，在没有二阶关联的情况下也是如此。我们进一步分析了辛对称群模式变换下的三阶关联，表明观察到的变换性质可以“指纹化”产生它们的特定立方哈密顿量。观测到的非高斯三阶关联代表了量子光学领域向前迈出的重要一步，可能对微波场的量子通信以及连续变量量子计算产生重大影响。