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3D打印多孔钛合金植入物在兔胫骨干骨缺损模型中的骨整合性
先前的研究已经证明了多孔钛植入物在松质骨中骨整合的能力。我们的研究旨在（i）使用 CT 扫描和组织学研究骨长入兔子皮质骨上 3D 打印多孔钛合金植入物的能力，以及（ii）确定临床锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和微型计算机断层扫描 (μ CT) 在评估骨长入方面的放射学信息的一致性。多孔钛合金植入物采用电子束熔化 (EBM) 技术 3D 打印，预期孔径为 600 μ m，孔隙率约为 50%。将每个植入物插入一只兔子的胫骨骨干，并将其孔隙分为接触骨或非接触骨。根据移植时间，将兔子分成两组：第 1 组由 6 只 13 至 20 周的兔子组成，第 2 组由 6 只 26 至 32 周的兔子组成。通过 CBCT 和组织学评估组织向非骨接触孔的长入情况。使用 μ CT 进一步研究骨长入四个种植体的情况（每组随机选择两个）。CBCT 检测到所有种植体的骨接触孔和非骨接触孔中均存在具有骨样密度的组织。μ CT 分析也支持这一结果。然后通过组织学证实所有骨样组织均为成熟骨。当将 μ CT 评估作为金标准时，分析 CBCT 数据以评估多孔种植体中的骨长入具有 85%、84%、93% 和 70% 的敏感性、特异性、阳性和阴性预测值。全多孔钛合金植入物具有良好的骨整合能力，在修复骨干骨缺损方面具有巨大潜力。CBCT 是一种很有前途的评估多孔植入物骨长入情况的方法。
在步行阶段的胫骨远端神经的电刺激可能会逆转CAT中单侧爪垫麻醉的影响
1个生物科学学院，美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院； 2德克萨斯州A＆M大学电气与计算机工程系，美国德克萨斯州大学车站； 3韩国Suwon Sungkyunkwan大学生物医学工程系； 4美国马里兰州巴尔的摩市约翰·霍普金斯大学医学院神经科学系和肯尼迪·克里格研究所； 5乔治·W·伍德拉夫机械工程学院，美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院； 6佐治亚州的手，肩膀和肘部，美国佐治亚州亚特兰大； 7坦普尔大学，美国宾夕法尼亚州费城； 8塔夫茨大学医学院，美国马萨诸塞州波士顿； 9 Poly-Orth International，美国马萨诸塞州沙龙； 10电气和计算机工程和华莱士H. Coulter系生物医学工程系，乔治亚州佐治亚州亚特兰大市佐治亚州乔治亚州；美国宾夕法尼亚州伯利恒的Lehigh University的生物工程和电气和计算机工程系的11个部门
EXACTECH 垫片
详细手术技术................................................................................................................3 假体部件的移除................................................................................................................3 股骨尺寸测量和试件放置................................................................................................3 股骨部件的放置........................................................................................................4 胫骨和 ATS 部件的放置................................................................................................5 胫骨部件（无 ATS）的放置.............................................................................................6 膝关节的最终复位....................................................................................................................7 术后护理.............................................................................................................................7 取出.............................................................................................................................7 处置.............................................................................................................................7
uthvation pugl prellation_sumb_202-rdppicoxb），nddd> ugion）妈妈
AP Action potential BOLD Blood level-dependent EEG Electroencephalography EM Electrical stimulation of the median nerve ERF Event-related field ERP Event-related potential ET Electrical stimulation of the tibial nerve fMRI Functional magnetic resonance imaging fT Femtotesla Fig Figure GMFP Global mean field power ICA Independent component analysis MEG Magnetoencephalography mm Millimeter ms Millisecond MSR Magnetically shield room PM Pneumatic stimulation of the median nerve PSP Post-synaptic potential PT Pneumatic stimulation of the tibial nerve SD Standard deviation SEF Somatosensory evoked field SEP Somatosensory evoked potential SI Primary somatosensory cortex SII Secondary somatosensory cortex SQUID Superconducting quantum interference devices T Tesla
高级工程材料MSC 2020 -2021
1-膝盖植入物：尽管膝关节看起来像一个简单的关节，但它是体内最复杂的滑膜之一。这是股骨和the骨之间以及股骨con和胫骨高原之间的交流的结合。由于在人类中，膝盖几乎支持身体的全部体重，因此它最容易受到急性损伤和骨关节炎的发展。总膝盖置换（TKR）现在被牢固地确定为一种临床上有效的方式，可缓解与类风湿关节炎或膝关节处的类风湿关节炎或创伤相关的极端疼痛。一个典型的替换关节由图所示的胫骨底板或托盘组成。
适用于Q角度测量的人工智能
摘要 - 目的：Q角的测量缺乏标准化，其潜在的风险未能检测到临床相关发现和对patelo股病理中所需的干预类型的类型的临床相关发现和错误判断。这项研究的目的是实施一个机器学习模型，以直接从X光片中对Q角进行准确和可靠的测量。材料和方法：手动注释了187张X光片（其中约50个属于儿科患者），用于前上部棘突（ASIS），the骨的中心和胫骨结节，然后通过不同的图像预辅助技术来增强。X射线中的百分之八十五用于训练，15％用于测试和验证。与地面真相相比，使用全腿X光片（WLR）和边界框（BB）模型测试了预测性能（WLR）（BB）模型（操作员确定的关键点和Q-angles）。结果：总的来说，平均预测误差是the和ASIS的最小，并且是胫骨结节的最高。与WLR相比，BB模型在所有点和Q角的预测中产生了较小的平均误差（胫骨结节除外，这是可比的），并且与地面真相的一致性最高，没有Q-Angle的偏见。结论：该概念验证研究支持使用AI驱动的自动算法来识别直接从患者的X光片测量Q角的关键点。结果证明了边界框方法的可靠性最高，并且该算法能够正确识别异质患者群体的关键点的能力。
人工智能可以彻底改变足病医学吗？
把它放在柜台上，然后和病人进行正常的讨论。就像几十年前我们不用看电脑、不用看 iPad 一样，你们可以进行正常的讨论，然后 AI 会解读这段对话，创建你的 SOAP 记录。” Guiliana 认为它最终会根据这些记录创建你的医嘱和处方，尽管现在可能还没有完全实现。与病人的对话可能与你习惯的对话不完全相同。例如，Kosova 说，“其实没什么不同，但你需要更详细地与病人交谈。‘我正在把脉胫后动脉。’这类事情，而不仅仅是测量脉搏，或者说，‘我正在按压胫骨后腱，即舟骨插入处，这是患者感到疼痛的地方。’”一个显而易见的问题是：人工智能是否只是记录患者与患者之间的互动？
原创研究利用人工智能动脉多普勒波形预测外周动脉疾病患者的主要不良反应
方法与结果：纳入了接受踝臂指数测试的连续患者（2015 年 4 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日）。患者被随机分配到训练、验证和测试子集（60%/20%/20%）。深度神经网络在静息胫后动脉多普勒波形上进行训练，以预测 5 年时的主要不良心脏事件、主要不良肢体事件和全因死亡。然后根据训练集中每个预测分数的四分位数对患者进行分组分析。在总共 11 384 名患者中，10 437 名患者符合研究纳入标准（平均年龄 65.8±14.8 岁；40.6% 为女性）。测试子集包括 2084 名患者。在 5 年的随访期间，共有 447 人死亡、585 起重大不良心脏事件和 161 起男性事件。调整年龄、性别和 Charlson 合并症指数后，胫后动脉波形的深度神经网络分析可独立预测 5 年内的死亡（风险比 [HR]，2.44 [95% CI，1.78–3.34]）、主要不良心脏事件（HR，1.97 [95% CI，1.49–2.61]）和主要不良肢体事件（HR，11.03 [95% CI，5.43–22.39]）。
一种用于限制运动对齐的新技术，无计算机辅助设备的总膝关节置换术
运动学一致性总膝关节置换术（KA-TKA）旨在恢复自然的肢体比对和关节线倾斜，从而提高患者满意度。限制的KA-TKA（RKA-TKA）解决了异常的膝盖解剖学，并试图在安全对齐边界内复制自然解剖结构。这项研究引入了一种新型的设备和技术，该技术和技术可以无需计算机辅助手术（CAS）即可进行RKA-TKA。新设备允许精确的软骨厚度测量和截骨角度的调整，从而促进准确的比对。提出了一种用于胫骨截骨术的高跟力技术，提供了一种可再现的方法来确定截骨术的体积和角度。这些创新使KA和RKA-TKA在任何手术环境中都可行，避免了与CAS相关的高成本和有限的可用性。