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生物医学数据科学和信息学关节博士程序
生物医学数据科学与信息学（BDSI）博士学位课程是联合博士学位。克莱姆森大学和南卡罗来纳州医科大学提供的计划。该计划汇集了克莱姆森在计算，工程和公共卫生中的优势，以及MUSC在生物医学科学方面的专业知识。毕业生将准备好管理和分析来自各种来源的大规模数据，例如电子健康记录，生物医学文本，生物传感器和成像数据以及OMICS数据，并将拥有生物学，医学和公共卫生信息的必要技能，以及规范性分析中的研究。该跨学科计划是为希望为生物医学科学以及个人和社会健康做出贡献的本科或计算机科学，数学或生物医学科学背景而设计的。
根据性别和年龄组的颞下颌关节的形态分析
目的：本研究的目的是使用没有TMJ病理的患者中磁共振成像来评估颞下颌关节（TMJ）的形态参数。这项研究的发现预计将作为临床诊断和颞下颌疾病的科学研究的参考值。方法：检查了41名成年患者的磁共振成像图像。在矢状面上进行了con和关节叶状窝的测量。它们按年龄，性别和侧面分组，并使用在磁共振（MR）图像上测得的量化解剖值进行统计分析。结果：在所有参数方面，性别组之间未观察到统计差异。左侧的年龄和前对道角（ACOA）测量之间存在显着的，负，低水平的相关性。考虑到侧比较，测量左侧比右侧的高腺体窝宽度（GFW）值（p = .030）。观察到年龄和ACOA测量之间存在显着的，负，低水平的相关性。结论：年龄和ACOA测量值与TMJ不同边之间的GFW差异之间的相关性是他的研究的积极发现。针对这个解剖区域的形态分析仍然需要通过对较大人群进行的测量结果来确认，因为没有很多文章报告有关该主题的具体结果。关键字：颞下颌关节，解剖学，放射学，磁共振成像
路径信息在关节僵硬视觉感知中的作用
人类具有从他人运动中提取隐藏信息的惊人能力。在之前的研究中，受试者观察了模拟的火柴人形双连杆平面手臂的运动并估计了其刚度。从根本上讲，刚度是力和位移之间的关系。由于受试者无法与模拟手臂进行物理交互，他们被迫仅根据观察到的运动信息进行估计。值得注意的是，尽管缺乏力信息，受试者仍能够正确地将他们的刚度估计与模拟刚度的变化相关联。我们假设受试者之所以能够做到这一点，是因为用于产生模拟手臂运动的控制器（由驱动机械阻抗的振荡运动组成）与人类用于产生自身运动的控制器相似。然而，受试者使用什么运动特征来估计刚度仍然未知。人体运动表现出系统的速度曲率模式，之前已经表明这些模式在感知和解释运动方面发挥着重要作用。因此，我们假设操纵速度曲线应该会影响受试者估计僵硬程度的能力。为了测试这一点，我们改变了模拟双连杆平面臂的速度曲线，同时保持模拟关节路径不变。即使操纵速度信号，受试者仍然能够估计模拟关节僵硬程度的变化。然而，当受试者看到具有不同速度曲线的相同模拟路径时，他们认为遵循真实速度曲线的运动比遵循非真实曲线的运动僵硬程度要小。这些结果表明，当人类使用视觉观察来估计僵硬程度时，路径信息（位移）比时间信息（速度）占主导地位。
氧化铝-二氧化硅增强 Ti6Al4V 的增材制造用于关节
图 3：(a) Ti64+C、(b) Ti64+C 和 Ti64 界面以及 (c) Ti64 的微观结构。(d) Ti64+C+LP 的 HAZ 微观结构、(e) HAZ 和 Ti64+C 界面以及 (f)
fdacluster：功能数据的关节聚类和对齐
描述了K均值，层次结合和DBSCAN聚类方法的实现功能数据，该方法允许共同对齐和聚类曲线。它支持在一维域上定义的功能数据，但可能在多元代码中进行评估。它支持在数组中定义的功能数据，也支持通过“ FD”和“ Fundata”类的功能数据，分别用于“ FDA”和“ Fundata”软件包中定义的功能数据。当前，它支持在实际线路上定义的功能数据的移位，扩张和仿射扭曲功能，并使用SRVF框架来处理在特定间隔上定义的功能数据的保存边界扭曲。K-Means算法的主要参考：Sangalli L.M.，Secchi P.，Vantini S.，Vitelli V.（2010）````k-mean for Curve clustering'''。SRVF框架的主要参考：Tucker，J。D.，Wu，W。，＆Srivastava，A。（2013）``使用相位和振幅分离的功能数据生成模型''。
TGF-B激活的激酶-1抑制剂LL-Z1640-2降低关节
目标。异常NLRP3炎症症状激活，这可能有助于使炎症和骨骼破坏衰弱。在这里，我们探讨了有效的TGF-B激活激活的激活激酶-1（TAK1）抑制剂LL-Z1640-2（LLZ）对胶原蛋白诱导的关节炎（CIA）的关节膨胀和骨破坏的效率。方法。ll-Z1640-2每隔一天在中央情报局小鼠中一次施用。进行了临床和组织学评估。启动和激活NLRP3炎症和骨质质构成活性。结果。nlrp3炎症形成。TACE和RANKL在CIA关节中分别在滑膜巨噬细胞和纤维细胞中过表达。使用LLZ治疗可缓解上述所有变化。结果，LLZ明显抑制了滑膜肥大和pannus形成，以减轻CIA小鼠的疼痛和炎症。llz可以阻止RAW264.7巨噬细胞系，原代骨髓巨噬细胞和LPS治疗后的NLRP3炎症的启动和激活，从而抑制其IL-1 B产生。llz还抑制了LPS诱导的骨髓巨噬细胞中TACE和TNF-a的产生，并废除了IL-1 B-诱导的MMP-3，IL-6和RANKL的产生。此外，LLZ直接抑制RANKL介导的OC形成和激活。结论。tak1抑制LLZtak1抑制LLZ
5。关节/ dy。秘书秘书，非惯性和可再生能源
上级助理Shri Pratul Chandra Majumder的服务，在上层助理的秘书处普通干部，目前在家庭和山丘事务部中如此发布，在此处以非惯性和可再生能源部门的处置为由，并在公共服务方面进行了公共服务，并具有直接的效力，直到及时效果，直到）。
折纸启发的牺牲关节，用于折叠的机制
折叠和折纸原理可以从平面paters中实现三维几何形状[1]。由于制造过程通常更有效，甚至一定要在两个维度上完成，因此折叠提供了一种利用这种效率的方法，并具有三维最终结果。平面制造过程与折叠的组合导致了与机器人[2，3]，弹簧 - 孔子机制[4]，反射和阵列[5，6]和超材料[7，8]一样的潜在应用。兼容的机制通过经历弹性变形而不是传统链接的刚体运动来转移或转化运动，力或能量[9]。各种制造技术可用于各种规模的合规机理，例如电线电气加工（EDM），增材制造，表面微加工，
DNA图像存储的深关节源通道编码
摘要 - 在当前时代，基于脱氧核糖核酸（DNA）的数据存储是一种有趣的方法，具有实质性的学术兴趣和研究。本文介绍了一种新型的DNA图像存储的新型深关节源通道编码（DJSCC）方案，称为DJSCC-DNA。该范式通过三个关键修改将自己与常规的DNA存储技术区分开：1）它采用先进的深度学习方法，采用卷积神经网络来编码和解码过程； 2）它无缝将DNA聚合酶链反应（PCR）扩增整合到网络体系结构中，从而增强了数据恢复精度； 3）它通过针对优化的生物学约束来重组损失函数。通过特定的通道测试的数值结果证明了所提出的模型的表现，这表明它超过了传统的深度学习方法，从峰值信号 - 噪声比率（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）方面。此外，该模型可有效确保对均聚物运行长度和GC含量的积极约束。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。