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周围脂肪瘤公开了：罕见的偶然发现及其临床意义
标题：可质脂肪瘤揭晓：罕见的偶然发现及其临床意义摘要：该病例报告研究了针对非特异性神经系统症状进行的常规神经影像学期间可质脂肪瘤的偶然发现。它提供了对脂肪瘤的放射学特征的详细检查，概述了此类发现的临床意义，并讨论了采用的管理方法，包括手术干预与保守性监测的考虑。该报告进一步探讨了偶然周围脂质脂肪症对患者结局的影响，强调了临床医生对这种罕见病情的认识以及在这种偶然神经成像发现的背景下对个性化患者护理策略的重要性。简介：可质脂肪瘤虽然很少见，但在神经病学和神经外科手术中构成了独特的交集，跨越了偶然发现与潜在的临床意义之间的界限。这些先天性脑肿瘤坐落在call体上，通常在成像期间发现无关的抱怨，从而导致有关其相关性和管理的诊断困难。本案报告努力加深对果毛脂肪瘤的理解，检查其成像特征，相关异常以及其管理中所需的细微差别方法。通过对特定患者病例的详细检查，本报告旨在强调诊断和管理周围脂肪瘤固有的复杂性，主张提高认识和在临床实践中细致，以患者为中心的方法。强调认识到这些病变的重要性，该报告旨在为偶然发现如何影响患者护理策略的更广泛的论述做出贡献，强调对平衡方法的需求，以考虑脂肪的良性本质和对相关发展异常的潜在。案例表现：一位20岁的女性出现了一次癫痫发作，促使全面的神经系统评估。ct脑成像，没有对比，揭示了值得注意的发现，包括右额叶 - 顶叶的体积损失，具有相邻的白质差，白质差，弯曲的脂肪衰减病变延伸到callosum callosum callosum的优势上，并在脾后侧弯曲，表明是pericallosal speralsal的perical层。脂肪瘤的厚度约为10mm。成像还显示出双侧丘脑，基底神经节，内胶囊，剩余的脑半球和心室系统的正常外观，不包括著名的异常。本演讲强调了在评估癫痫发作时偶然发现周围脂肪瘤，强调了详细成像研究在发现无症状的先天性异常中的重要性。倾向于保守管理的临床决策过程反映了周围脂肪瘤的无症状和良性性质，尽管它们很少发生并与其他脑异常相关。
phd - 翻译 - 偶然 - 重点 - 癌症 - pdf
翻译生物科学计划中的所有博士学位研究生将完成总计72个学时，包括正式的课程和研究学分。需要在8000或9000级的正式课程中至少进行15个学分。研究生必须在正式课程中保持3.0的GPA。研究学时将以S/U为基础。
尸检期间心脏杂草囊肿的偶然发现
氢化疾病或棘球菌病是一种由全球棘球菌物种摄入的卵子引起的流行寄生疾病。在印度，年度发病率从每100,000个HAB不等，在印度安得拉邦和泰米尔纳德邦的州报告最高。这只狗是确定的主人，而人类，绵羊和牛是中间主持人。该疾病通常涉及肝脏和肺部，肾脏和其他器官很少参与。心脏氢化病仍然是罕见的，在0.2％至2％的患者中，直到其并发症的发展。心脏棘球菌病突然死亡主要归因于心律不齐，冠状动脉疾病，瓣膜疾病，心肌病，心包炎和心脏卫生条。，我们在此报告了一个罕见的心脏杂质囊肿病例，在一名26岁男性尸检期间偶然发现，该男性因电损伤而死亡。在顶端上方4 cm的左侧前室壁上检测到1.5厘米x 1.2厘米的单个灰白色囊性质量，并作为氢化囊肿进行了微观确认。死亡原因归因于外部伤害。
管理偶然发现
该指南是由Sian Ellard（Sian Ellard（先前科学主任）（西南基因组实验室中心的科学总监），前基因组学实验室的负责人，皇家德文大学医疗保健NHS基金会信托基金会）和Emma Baple（西南基因组实验室中心医学总监，皇家大学医疗基金会临床医疗机构（Intoical NHS Health Collication）的临床医疗基金会（NHS Health Clandic Truck），与HENSNOTICS INPOT INPOT INPOT INPATICS（HANSENICTIAN）HANSONENICTICS HANSONENICTICS HANSONINGICS INPATICS INPORNICS INSONTIC Healthcare NHS Foundation Trust and Chair of Cancer Genetics Group), Ian Berry (Consultant Clinical Scientist and Rare Disease Scientific Lead, South West Genomic Laboratory Hub), Emma-Jane Cassidy (Principal Clinical Scientist, Wessex Genomics Laboratory Service, Salisbury), Tara Clancy (BSGM Ethics and Policy Committee Chair), Zandra Deans (Deputy Director, Genomics Unit, NHS英格兰兼导演Genqa，NHS Lothian，Edinburgh），Miranda Durkie（稀有疾病副主管，东北和约克郡基因组实验室中心），多米尼克·麦克马兰（Dominic McMullan实验室中心； NHS高度专业的线粒体实验室负责人，泰恩医院NHS基金会信托基金会； ACGS主席），Clare Turnbull（临床癌症遗传学的顾问，皇家Marsden NHS基金会信托基金会和癌症遗传学教授，遗传学和流行病学科，伦敦癌症研究所）和安妮克·卢卡森（Anneke Lucassen）（BSGM先前的主席，现任医学联合委员会主席 - 医学委员会 - RCP，RCP，RCPPTH和BSGM的三级委员会）。
一般许可条件 - 通过风能项目定义对老鹰的偶然采取（如50 CFR 22.6中定义，可在https：//www.ecf
（4）2周报告。如果您在一般许可证任期内发现任何一种物种的三个或更多死亡或受伤的鹰，则还必须以书面形式通知服务。这是条件G（2）中的在线报告要求的补充。这些报告必须在发现第三个鹰死亡率或受伤的两周内以电子方式提交，第四个鹰死亡率或伤害以及后来发现的任何后来发现的任何鹰死亡率或伤害。在本许可证面前向发行办公室联系电子邮件提交报告，主题行“两周报告：Eagle General许可证”。每个提交都必须包括鹰的何处，您的许可条件G（1）所需的报告数据，您的自适应管理计划以及对自适应管理方法的描述和理由，您将在剩余的许可证期限内实施。
偶然受限的温室生产系统的随机MPC具有参数不确定性
温室气候控制对于以经济和可持续的方式为不断增长的人群提供足够的新鲜食品很重要。然而，开发的农作物气候模型通常具有参数不确定性的复杂性，而远非准确地描述实际系统，这会影响控制系统的性能。为了提高控制过程中的最佳性并确保鲁棒性，我们为考虑参数不确定性的温室生产系统开发并实施了随机模型预测控制（MPC）方案。通过利用模型线性化的优势，与直接使用非线性模型相比，提出的机会受限的MPC方法可以更直接地制定不确定性约束和计算廉价优化。最后，在温室气候控制案例研究中证明了拟议方法的功效。
病史患者：儿童和青少年偶然发现的丘脑病变的影像学特征和自然脑 MRI
缩写：AP = 前后位；EMR = 电子病历；GRE = 梯度回忆回波；PD = 质子密度；TR = 横向 随着 MRI 成像利用率的提高和技术的进步，在用于临床和研究目的的儿科脑 MRI 成像检查中经常会发现偶然发现（可能与临床表现无关的意外成像发现）。1 - 5 在我们的儿科神经放射学实践中，我们经常在因各种适应症进行的脑部检查中发现丘脑内的非特异性病变。虽然其中一些偶然发现可能具有直接的临床意义，但大多数意义尚不明确，可能会引起临床医生的困惑以及患者及其家属的担忧。6 此外，对这些发现的后续评估可能会导致一系列额外的成像和测试，
偶然性和固有的非线性思维可以帮助解决气候和环境难题
人类目前面临着一项关键挑战，该挑战决定了它的存在，不仅是在个人，种族或民族层面上，而且在整个物种上：反对气候变化和环境退化的斗争。要赢得这场战斗，人类需要创新和非线性思维。自然长期以来一直是拯救人类生命的不可想象的发现的大量信息来源。本文表明，通过了解偶然性的性质，出现和机制，人类的生存技巧，人类可以利用它来从自然中学习并产生基于自然的创新，以解决气候和环境退化危机。在人工智能时代（AI）扩散时代，AI将是一个至关重要的工具，提供导航和有用的信息，以利用气候和可持续性科学中偶然性的力量。然而，一种融合了与自然有关的核心价值观并将环境可持续性融合在一起的环保文化，因为需要建立时代的良心来指导和控制AI-Leveraveraver的偶然性的巨大力量。本文应用的见解是从“新的偶然性理论：自然，出现和机制”的书中得出的。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在此过程中增加他们的知识。然而，这种偶然学习只有当人们在认知上参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决策，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到任何建议，必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习收益是由于更深入地参与了做出决策所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的一些证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，从某种意义上说，它可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。