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World File Search System单周
研究周研讨会
该研究旨在了解提供者对智能临床决策支持系统（ICDSS）的观点。提供商是ICDS的关键用户。ICDSS的吸收非常依赖提供商。但是，由于提供者的声望，高度自主权和社会接受的角色，提供者具有强烈的个人身份感。目前，提供商正在抵抗ICDS。ICDSS耐药性是由于与工作流程不足，缺乏相关的产出和有用性，对复杂患者的不敏感，自治挑战以及对提供者患者关系的影响。最近，研究人员忽略了提供者的ICDS上下文观点。通过了解提供者对其经验，ICDSS临床效用以及提供商对ICDSS的适应性的看法来解决研究差距。尚无已知的研究，解释了对提供者的ICDS观点的全面理解。因此，这项研究通过经验研究了提供者的观点，即为提供者的独特需求和偏好奠定基础。结果，提供者满意度和患者护理将有所改善。
一个健康周
Mehmeti, Arben professor agricultural sciences, plant protection PU arben.mehmeti@uni-pr.edu Morina-Gashi, Marigona PhD student environmental sciences, ecotoxicology JLU marigona.morina-gashi@umwelt.uni-giessen.de Neziri, Burim professor human medicine, pathophysiology PU burim.neziri@uni-pr.edu raka，Lul人类医学，通用健康pu lul.raka@uni-pr.edu ramadani，fitore学生农业科学博士生
研究周2024
背景：二维体外细胞培养和动物模型具有限制性，可以解决与人类健康和疾病有关的问题。在三维器官培养中的进步提供了可靠的技术，可以弥合一侧2D单层细胞培养物与另一侧动物模型或人类受试者之间的差距。类器官是体外微型化器官的模型系统，它们概括了与体内相似的ɵSsue特征的复杂组织和函数。重要的是，与原代或永生细胞的培养物相反，类器官是三维的构造，可以在体外自我更新，从而允许膨胀能力，差异和损害修复。类器官技术已经对研究intesintesɵStemnetem aacɵvies，用于建模intesɵnalɵSsue发育和疾病以及个性化医学，药物筛查和重生体外治疗。我们已经开始在含有表皮生长因子/ r-spondin 1/ noggin的器官培养基中使用Matrigelò从小鼠intesɵne建立一个intesɵnal的器官培养系统，并模仿intesɵnal上皮。在这种情况下，我们有兴趣建立intesɵnal类器官，这些器官将用于探索在暴露于阿片类药物，环境毒素或特异性微生物之后，将用于探索intesɵnalCrypt干细胞增殖和差异标记。
LP3718 - 非隔离电源
印章说明： X ：第一个字母代表年份， A ： 2014 年， B ： 2015 年， C ： 2016 年， D ： 2017 年 ...... 按顺序依此类推 X ：第二个数字或字母代表周数，第 1 周：数字 1,2345678 依此类推到第 9 周：数字 9 。第 10 周开始用 大写字母 A B C......Z, 依此类推“ Z ”代表第 35 周。第 36 周开始用小写字母 abcd......z 依此类推到本年份 的最后一周。 XX ：第三个和第四个代表内部序号
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。