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2022年3月31日使用SIO 2钝化层在硅上制造和处理石墨烯电子设备，等待专利办公室专利/申请号澳大利亚AU 2023242796 CANA CA CA 3246577中国CN 202380038942.6欧洲US 18/850,697 2022年10月17日，电子设备组件的纳米制定纳米构造，等待专利办公室专利/申请编号澳大利亚PCT/AU2C/AU2023/051025 2021 2021年12月1日，核酸的检测和量化专利局专利专利号/申请号澳大利亚/申请号2024-533095美国美国18/715,693 2022年11月11日，一种设备，系统和方法，用于感知流体样品的电子特性，申请专利专利/申请号澳大利亚PCT/AU2023/051141使用SIO 2钝化层在硅上制造和处理石墨烯电子设备，等待专利办公室专利/申请号澳大利亚AU 2023242796 CANA CA CA 3246577中国CN 202380038942.6欧洲US 18/850,697 2022年10月17日，电子设备组件的纳米制定纳米构造，等待专利办公室专利/申请编号澳大利亚PCT/AU2C/AU2023/051025 2021 2021年12月1日，核酸的检测和量化专利局专利专利号/申请号澳大利亚/申请号2024-533095美国美国18/715,693 2022年11月11日，一种设备，系统和方法，用于感知流体样品的电子特性，申请专利专利/申请号澳大利亚PCT/AU2023/051141
小脑上松果体上入路：分离尸体大脑半球并保留中线结构的新方法
目的：描述一种解剖尸体大脑而不损伤大脑内侧结构和表面的新技术，确保大脑标本能够保存下来以供神经解剖学研究和训练。方法：在放大 6 至 40 倍的手术显微镜下，采用小脑上松果体上入路解剖 10 个成人尸体大脑。这种方法可以将大脑分成两个半球，同时可以直接看到第三脑室并保存中线结构。结果：小脑上松果体上入路可以准确、可靠地解剖大脑半球，而不会损伤大脑内侧结构。包括第三脑室在内的所有中线结构都得到了保存，为解剖研究提供了高质量的标本。结论：小脑上松果体上入路是大脑半球解剖技术的重大进步，确保大脑内侧结构的保存，并为神经外科培训和研究提供了优质标本。关键词：尸体大脑，纤维解剖，显微外科解剖，小脑上松果体上入路
进入路易斯安那州日托中心所需的免疫接种/......
[1] 新学年开始时年满 4 岁入读幼儿园的学生的入学要求例外情况：要在路易斯安那州上幼儿园，学生必须在每年的 9 月 30 日前年满 5 岁。因此，有些学生入读幼儿园时仍为 4 岁。在这种情况下，只要父母/监护人出示记录表明学生正在接种所需的疫苗，4 岁学生就可以入读幼儿园。在这些情况下，学校工作人员必须进行跟进以确保符合上述要求。[2] 在 4 岁或以上时接种了第 4 剂 DTaP 的学生不需要记录第 5 剂。[3] 在 4 岁或以上时接种了第 3 剂 IPV 的学生不需要记录第 4 剂。注意：如果医生、个人或个人的父母/监护人出具书面豁免声明，学生可以在没有上述所需免疫接种的情况下上学。向个人或其父母或监护人发出的任何与要求相关的通信都应包括路易斯安那州修订法规第 17:170 (E) 条第 1 节的文本和法律引文：任何就读或试图进入本节 A 小节所列举的任何学校或设施的人，如果是远程学习者，或者学生本人或其父母或监护人提交医生的书面声明，说明该程序因医学原因而禁忌，或学生或其父母或监护人的书面异议，则无需遵守本节的规定，包括根据本节规定采用的任何额外免疫接种或免疫证明要求。
实施束旁管状入路切除功能区脑肿瘤的标准化策略
1 克拉健康科学大学基金会 (FUCS)、圣何塞大学婴儿医院神经外科。 19 #8A-32，波哥大 111221，哥伦比亚 2 卡尼扎罗医院创伤与伽玛刀中心神经外科系，95126 卡塔尼亚，意大利 3 辛辛那提大学医学院神经外科系，俄亥俄州辛辛那提 45220，美国 4 REM Radioterapia srl 放射肿瘤学系，95029 Vaigrande，意大利 5 瓦尔帕莱索大学医学院圣费利佩校区，瓦尔帕莱索 2170000，智利 6 帕拉塞尔苏斯私立医科大学 Christian-Doppler-Klinik 神经外科系，5020 萨尔茨堡，奥地利 7 帕迪拉医院神经外科系，图库姆 t4000，阿根廷 8 圣费尔南多医院神经外科系，布宜诺斯艾利斯B1646，阿根廷 * 通讯地址：umana.nch@gmail.com
基于机器学习的库欣病内镜鼻内入路治疗结果预测：未来即将到来？
缩写 ACTH = 促肾上腺皮质激素；AUC = 曲线下面积；CD = 库欣病；CS = 海绵窦；DI = 尿崩症；EEA = 内镜经鼻入路；GBM = 梯度增强机；GLM = 广义线性模型；GTR = 大体肿瘤切除术；IPSS = 下岩窦取样；KNN = k-最近邻；ML = 机器学习；NPV = 阴性预测值；PAS = 过碘酸希夫；PPV = 阳性预测值；RF = 随机森林；ROC = 受试者工作特征；SF-1 = 类固醇生成因子-1；SVM = 支持向量机。随附编者按 DOI：10.3171/2020.3.FOCUS20213。提交于 2020 年 1 月 31 日。接受于 2020 年 3 月 4 日。引用时请包含 DOI：10.3171/2020.3.FOCUS2060。 * MZ 和 VES 对这项工作的贡献相同，并共同为第一作者。