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使用亚历山大疾病大脑中的离体扩散术识别缔合纤维
探索短相关纤维对于评估先天性疾病的脑形态至关重要，因为白质损害对大脑区域的断开会产生与这些大脑区域损害相同的结果。33尤其是，就高信噪比和空间分辨率而言，离体扩散磁共振成像（MRI）比体内扩散MRI具有优势。34尽管一些神经影像学研究报告了AXD的MRI特征，尤其是白细胞营养性特征，2据我们所知，但没有研究评估AXD中的脑途径。因此，关于AXD中的大脑连接性知之甚少。在这项研究中，我们使用离体扩散MRI拖拉术在四个大脑中探索了全球和皮层纤维，具有AXD和两个没有神经系统疾病的大脑（以下称为“非AXD”）。
细胞分选相关工具
1.一些冻存产品仅可在部分地区销售。欲了解更多信息，请发邮件至 info .cn @ stemcell .com 与我们联系。 2.一些新鲜产品仅可在部分地区销售。欲了解更多信息，请发邮件至 info .cn @ stemcell .com 与我们联系。 3.新鲜的骨髓和外周血产品（一般白细胞单采术样本、全血、纯化细胞和 LRSC ） ：供体要经过 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查。英国的供体还要经过人 T 淋巴细胞病毒 HTLV I / II 和梅毒筛查。 新鲜的动员外周血白细胞单采术样本 ：供体要经过 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎、丙型肝炎、 HTLV-I / -II 、梅毒和西尼罗河病毒 (WNV) 筛查。如果供体在捐献前 90 天内接受过筛查，结果为阴性，则产品 将随附阴性检测结果和分析证书 (CoA) 上最近的病毒检测日期。如果供体在采集前 90 天内未接受筛查，则将在采集时收集测试样本，并在得到筛查结果之前发货。如果检测结果为阳性，将尽快 联系客户（通常在发货后 2 - 4 个工作日内）。 冻存的一般白细胞单采术样本、全血、纯化细胞和骨髓 ：对供体进行 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。如果供体者在捐献前 90 天内检测结果为 阴性，则产品将随附阴性检测结果和 CoA 上最近一次病毒检测的日期一起发货。 冻存的脐带血产品 ：对母体血液和/或捐赠的脐带血样本进行 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎检测。供体筛查结果为阴性的产品将随 CoA 一起发货。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。 新鲜和冻存的癌症血液制品 ：癌症患者供体最初需接受一次 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查，检测日期和结果记录在 CoA 上。只有检测结果为阴性的产品才会发货。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。
基于群感淬灭的磁性分子印迹聚合物制备及其对信号分子吸附 ...
收稿日期： 2024−10−19 修回日期： 2024−11−13 接受日期： 2024−11−18 DOI ： 10.20078/j.eep.20241104 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ 62218901 ） 第一作者： 孙俊强 （ 2000— ）， 男 ， 广东珠海人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方向为磁性分子印迹技术。 E-mail ： sjq@gzhu.edu.cn 通讯作者： 瞿芳术 （ 1984— ）， 男 ， 福建宁德人 ， 教授 ， 主要研究方向为膜法水处理技术。 E-mail ： qufs@gzhu.edu.cn
单平台流式细胞术对 CD34 细胞的体积计数和基于珠子的计数比较
1 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物治疗组，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 2 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 生物系统与生物材料部，马里兰州盖瑟斯堡，20899，美国 3 德国联邦物理技术研究院 (PTB) 医学物理与计量信息技术部，柏林，10587，德国 4 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物统计学部，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 5 韩国标准与科学研究院 (KRISS) 长度中心，大田，韩国 6 土耳其国家计量研究院 (TUBITAK UME)，盖布泽，土耳其 7 国立医院输血医学系卡尔斯鲁厄，弗莱堡大学附属医院，德国弗莱堡 8 Becton Dickinson，BD Life Sciences，Tullastrasse 8-12, 69126，海德堡，德国 9 蛋白质和细胞分析，赛默飞世尔科技，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 10 英国干细胞库，英国 11 意大利都灵国家计量研究所 (INRIM) 12 健康科学与创新。LGC Ltd. Queens Road, Teddington, Middlesex, TN11 0LY，英国 13 中国北京市国家计量研究院 (NIM)
用于检测术中ECOG中高频振荡（HFO）的尖峰神经网络（SNN）
要获得癫痫发作的自由，癫痫手术需要完全切除癫痫脑组织。在术中电视学（ECOG）记录中，癫痫组织产生的高频振荡（HFO）可用于量身定制切除缘。但是，实时自动检测HFO仍然是一个开放的挑战。在这里，我们提出了一个尖峰神经网络（SNN），用于自动HFO检测，最适合神经形态硬件实现。我们使用独立标记的数据集（58分钟，16个记录），训练了SNN，以检测从术中ECOG测量的HFO信号。我们针对快速连锁频率范围（250-500 Hz）中HFO的检测，并将网络结果与标记的HFO数据进行了比较。我们赋予了SNN新型的伪影排斥机制，以抑制尖锐的瞬变并证明其在ECOG数据集中的有效性。该SNN检测到的HFO速率（中位数为6.6 HFO/ min）与数据集中发布的HFO率（Spearman'sρ= 0.81）相当。所有8例患者的术后癫痫发作结果被“预测”为100％（CI [63 100％]）的精度。这些结果为建造实时便携式电池式HFO检测系统提供了进一步的一步，该检测系统可在癫痫手术期间使用，以指导癫痫发作区的切除。
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
摘要。完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在手术期间在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 568) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，平均 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，平均 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/HRMAS_NC。
主题：诱发潜力，术中神经生理监测和定量脑电图（QEEG）
感觉引起的电势（SEP）：SEP描述了感觉途径对感觉或电刺激的响应。SEP的术中监测用于评估手术中中枢神经系统途径的功能完整性，这使脊髓或大脑面临严重缺血或创伤性损伤的风险。SEP监测的基本原理涉及鉴定具有风险，选择和刺激神经的神经系统，该神经通过AT风险区域携带信号，并记录和解释沿该路径的某些标准化点的信号。对SEP的监测通常用于以下程序：颈动脉内膜切除术，涉及脉管系统的脑部手术，脊髓和脑干的分心压缩或缺血的手术以及声学神经瘤手术。体感诱发的电位（SSEP）：SSEP是由周围神经刺激引起的皮质反应。外周神经，例如中位，尺神经或胫骨神经，但在某些情况下，可以直接刺激脊髓。记录是按皮质或在手术程序上方的脊髓水平上完成的。
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
初学者が施术可能な在体内（i-gonad法）の工夫
摘要由于癌症患者的预后得到了改善，因此癌症幸存者心力衰竭的合并症（HF）是一个严重的问题，尤其是在老年人群中。本研究旨在使用基于机器学习的基于机器学习的分析对从日本的电子健康记录（EHR）获得的大规模数据集进行基于机器学习的分析。这项回顾性的队列研究，使用2008年至2017年的数据集在日本的诊断程序组合（DPC）数据库中，招募了140,327名患者。使用多变量分析和分类以及回归树（CART）算法确定风险因素的结构。平均随访期为1。55年。抗癌药给药后HF的患病率为4.0％。hf在年龄较大的年龄较大的情况下更为普遍。作为心血管疾病的存在和各种风险因素预测了HF，对风险方面的CART分析表明，不同年龄组之间的危险因素结构复杂化了。最高的风险组合是高血压，糖尿病和≤64岁的组的糖尿病和心房颤动，缺血性心脏病的存在都是65-74岁和75年≤岁的两组中的关键。基于机器学习的方法能够在不同年龄人群的抗癌药物后发展出复杂的HF风险结构，这对于实现精确医学以改善癌症患者的预后至关重要。