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肌肉衍生的干细胞增强支架能够增强鼠体积损失缺陷的愈合
根据我们的协议，接受全腹部蚀刻的患者还必须具有长期的健康和健身目标。总体脂肪应在8％至15％之间。通常，这些患者非常适合，腹部扁平，但希望脂肪组织的特定减少以增强和详细说明肌肉组织。患者选择对于维持长期结果至关重要。我们以10年的术后结果进行了证明（图1）。我们认为，使用营养师和/或私人教练不一定是强制性的，因为许多患者保持健康的生活方式和低身体脂肪，而与这些介入无关。我们针对修饰的腹部蚀刻的选择标准，其中通过谱系半肌和沿着Linea alba的定义获得了较软的腹部轮廓，但不一定是“六羽”的完整肌肉定义，并不像全腹部蚀刻患者那样严格。与全腹蚀刻患者不同，他们的腹部脂肪垫中等。这些患者还应该具有运动性腹部肌肉和合理的健康计划。这项研究还证明了10％的血清率。我们注意到1990年代首次开始此过程时的血清瘤率很高，并开始使吸脂端口开放到排水管。自从这种情况下，我们注意到血清瘤速率为0％。这项研究也不特别认识到与腹部蚀刻相关的陡峭学习曲线和技术困难。意识到技术并学习这种技术确实存在陡峭的学习曲线，应该谨慎地形成。从使用较小，侵略性较小的插管和改良的腹部蚀刻开始（仅蚀刻Linea alba和Linea semilunaris）是一种安全的方法，对于外科医生开始使用该技术。首先通过浅表吸脂和差异脂质来建立凹槽是关键的。
正畸弹丸/剥离和清理程序后的定量体积牙釉质损失：系统评价
摘要：目的：进行系统审查，评估在正畸剥离和清理程序后发生的定量搪瓷损失。材料和方法：遵循系统搜索的系统搜索，遵循用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）陈述在不同的数据库（Embase，Medline，Scopus，Scopus，Scopus，Science Web）上进行的论文，用于研究由于支架和清晰的静态器附件削减额定轴承膜而造成的体积搪瓷损失和/或清洁程序。包括在2022年7月16日使用英语发表的体内和体外文章的研究。然后由两位独立筛选摘要的作者进行研究选择。结果：在421个筛选摘要中，选择了41篇文章进行全文分析。最后，本综述包括了九项研究。没有检索体内纸。在体外论文研究了由于去除金属支架（n = 7），陶瓷支架（n = 1）和两者（n = 1）而引起的体积损失。所有调查的清理程序各不相同。在基线和拆卸/清理后的印象被叠加，并使用不同的3D数字分析软件减去量。在所有纳入的研究中，牙釉质的体积损失范围为0.02±0.01 mm 3至0.61±0.51 mm 3。结论：剥离和清理程序会产生搪瓷损失。能够导致最小搪瓷量损失的剥离/清理程序尚未确定。
通过嵌入微凝胶的嵌入式挤出 - 量化印刷
在活组织中，细胞在周围微环境中复杂的信号后表达其功能。在微观和宏观上捕获层次结构，以及各向异性细胞模式仍然是生物打印的主要挑战，以及用于创建生理上与生理相关的模型的瓶颈。解决此限制时，引入了一种新技术，称为嵌入式挤出 - 量化印刷（EMVP），融合的挤出生物构图和无层，超快速的体积生物打印，从而使空间模式多种墨水类型。轻响应性微凝胶是第一次以生物素（μ树脂）为基于光的体积生物打印的生物素（μ树脂），从而为细胞寄养和自组织提供了微孔环境。调整基于明胶的微粒的机械和光学特性，可以用作悬挂挤出打印的支撑浴，其中包含高细胞密度的功能可以轻松引入。μ树脂可以在几秒钟内将层析成像灯投影雕刻成厘米尺度，基于颗粒水凝胶的综合构建体。间质微伏增强了多个茎/祖细胞（血管，间充质，神经）的差异，否则常规的散装水凝胶不可能。作为概念验证，EMVP被应用于创建复杂的合成生物学启发的细胞间通信模型，其中脂肪细胞的分化受到光遗传学工程胰腺细胞的调节。总体而言，EMVP为生产具有生物功能的再生移植物以及开发工程生活系统和（代谢）疾病模型的新途径。
扩大无阳极固态锂薄膜电池的生产规模，满足高体积能量密度应用需求
摘要：容量范围为 1-100 mAh 的紧凑型可充电电池适用于外形尺寸受限的可穿戴设备和其他高性能电子设备，这些设备的核心要求包括高体积能量密度 (VED)、快速充电、安全性、表面贴装技术 (SMT) 兼容性和长循环寿命。为了最大限度地提高 VED，我们开发了采用卷对卷工艺在超薄不锈钢基板（厚度为 10-75 μm）上制造的无阳极固态锂薄膜电池 (TFB)。高设备密度干法工艺图案化流程定义了可定制的电池设备尺寸，同时产生的废料可忽略不计。整个制造操作在传统的湿度控制洁净室中进行，无需昂贵的干燥室环境，并允许简化、降低制造成本。使用无阳极架构的这种扩大规模还可以实现与热预算兼容的封装和金属化方案，以与行业兼容的 SMT 工艺为目标。进一步的可制造性改进，例如使用高速测试，增加了大规模生产所需的总体要素范围。
区域脑体积测量的单受试者分析可能会受到头部尺寸调整方法的强烈影响
抽象目的总颅内体积（TIV）通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质，海马，丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数，然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换，而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5％的受试者中，它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法（0.84对0.79），鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中，应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
实施预先批准的授权限制，以释放和清除 DOE 现场设施的个人财产的体积放射性
目的 本操作经验 3 级 (OE-3) 文件描述了能源部 (DOE) 负责环境、卫生、安全和安全的副部长 (AU-1) 最近发布的一份备忘录，《能源部现场设施个人财产释放和清除体积放射性的预先批准授权限值》，该文件可能有助于以符合能源部命令 (O) 458.1，Chg. 4《公众和环境辐射防护》的要求的方式实施个人财产清除。 背景能源部长期以来一直拥有表面污染的预先批准授权限值，可追溯到几十年前发布的指导备忘录《无限制释放放射性污染的个人财产》(1984)。授权限制包含在 DOE O 5400.5（1990 年）和相关指导备忘录《DOE 5400.5 要求对含有残留放射性物质的资产的释放和控制的应用》（1995 年）中。DOE 尚未建立预先批准的授权限制，用于释放和清除可能含有体积污染的材料，而是需要 DOE 项目办公室和 AU 前身组织进行逐案分析，并由 DOE 批准特定场地的授权限制。
具有生成神经网络的MR图像快速介绍降低重新识别风险并保留体积一致性
用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：
常规费用：呼吁输入
Tariff availability in the domestic retail market .................................. 36 How would a typical rising block tariff affect a customer's usage in practice?..................................................................................... 37 Suppliers should consider offering zero standing charge tariffs to customers ................................................................................... 38 Can standing charges impact net zero transition?.............................. 39 Distributional impacts of shifting some or all standing charges to volumetric costs........................................................................... 40 Assessment of overall equivalised impact on all consumers ................. 44 Potential geographical impacts of a hypothetical transfer of cost from standing to volumetric charges ....................................................... 44 Impacts on vulnerable customers .................................................... 47
使用人工智能的体积软件工具评估无先兆偏头痛患者局部灰质和白质体积变化
患者：本前瞻性研究已获得机构审查委员会 (IRB) 的批准。在进行 MRI 检查之前，已获得所有患者的知情同意。根据患者主诉，临床怀疑患有无先兆偏头痛的患者接受了临床检查，以排除单侧头痛的任何其他原因，例如鼻窦炎、屈光不正或牵涉性牙痛。排除患有任何 MRI 禁忌症的患者，例如幽闭恐惧症患者、使用和事佬的患者或任何其他头颈部假体的患者，以及其他脑部病变，例如炎症性病变、肿瘤或脱髓鞘疾病。最后，本研究纳入了 20 名无先兆偏头痛患者，年龄从 13 岁到 52 岁不等（平均年龄=33.65 岁，标准差=10.68）。研究包括 1 名男性和 19 名女性患者（分别为 5% 和 95%），他们患有偏头痛 1 至 25 年（平均=10.5 年，SD=7.92），发作频率为每月 2 至 6 次（平均=3.6/月，SD=1.38），最后一次发作
原创研究通过深度学习 AI 对恶性胸膜间皮瘤进行全自动体积测量：验证并与修改后的 RECIST 反应标准进行比较
摘要背景在恶性胸膜间皮瘤 (MPM) 中，复杂的肿瘤形态导致放射学反应评估不一致。有前景的体积方法需要自动化才能实用。为此，我们开发了一个全自动卷积神经网络 (CNN)，进行了盲法验证，并比较了 CNN 和人类对化疗患者的反应分类和生存预测。方法在一项多中心回顾性队列研究中；183 个 CT 数据集被分为训练和内部验证（123 个数据集（80 个完全注释）；108 名患者；1 个中心）和外部验证（60 个数据集（全部完全注释）；30 名患者；3 个中心）。使用详细的手动注释来训练使用二维 U-Net 架构的 CNN。使用相关性、Bland-Altman 和 Dice 一致性来评估 CNN 性能。体积反应/进展定义为≤30%/≥20% 的变化，并通过 Cohen 的 kappa 与修改后的实体肿瘤反应评估标准 (mRECIST) 进行比较。使用 Kaplan-Meier 方法评估生存率。结果人类和人工智能 (AI) 的体积呈高度相关性 (验证集 r=0.851，p<0.0001)。一致性很强 (验证集平均偏差 +31 cm 3 (p=0.182)，95% 限制 345 至 +407 cm 3 )。偶尔出现的 AI 分割错误 (4/60 验证病例) 与裂隙肿瘤、对侧胸膜增厚和邻近肺不张有关。在 20/30 (67%) 验证病例中，人类和 AI 体积反应一致 κ =0.439 (0.178 至 0.700)。 AI 和 mRECIST 在 16/30 (55%) 验证案例中一致 κ =0.284 (0.026 至 0.543)。较高的基线肿瘤体积与较短的生存期相关。结论我们已经开发并验证了第一个用于体积 MPM 分割的全自动 CNN。通过用形态学上具有挑战性的特征丰富未来的训练集，CNN 性能可能会进一步提高。体积反应阈值需要在未来的研究中进一步校准。