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糖尿病周围神经病：导致争议和开创性进步
他的评论检查了糖尿病周围神经病（DPN），这是影响近一半糖尿病患者的糖尿病的显着并发症。dpn由于其高流行和对患者的生活质量的深远影响，导致疼痛，感觉丧失，运动功能障碍以及足部溃疡和截肢风险增加，至关重要。作为残疾的主要原因，掌握DPN的病理生理学，早期诊断和治疗方案对于减轻其负担至关重要。DPN的关键方面包括其复杂的病理生理学，源自慢性高血糖，氧化应激，炎症和损害神经的血管问题。评论强调了沙特阿拉伯等地区的糖尿病和DPN率的上升，并指出诸如血糖控制不良，延长糖尿病持续时间和高血压等合并症等因素显着促进了DPN的进展。还解决了诊断挑战；传统的神经传导研究是金标准的，但在检测早期神经病，尤其是小纤维损伤方面有限。新兴方法，例如皮肤活检和角膜共聚焦显微镜，显示出早期检测的希望。治疗主要集中于血糖控制和疼痛管理而不会逆转神经损伤。靶向DPN机制的创新疗法包括抗氧化剂治疗，抗炎剂和植物医学，这些疗法利用生物活性化合物来实现其神经保护作用。审查结论是强调对DPN分子机制的持续研究以及个性化医学方法的发展，这可能会大大增强患者的预后。
射管内和周围超声放射素学区分开良性和恶性甲状腺结节：多中心研究
医生的判断（5）。为了克服这一限制，Wildman-Tobriner等人进行的研究。深入研究了人工智能（AI）在优化美国放射学院（ACR）TI-RADS的潜力。他们强调，AI技术的整合可以提高特异性（6）。放射素学可以从传统图像中深入提取和量化肉眼无法察觉的微妙特征，从而为临床决策提供了更客观和更定量的基础（7）。这种创新不仅减少了人为因素的影响，而且还将甲状腺结节的诊断推向了更准确和更有效的轨道。放射线分析是一种基于计算机的基于计算机的图像分析技术，该技术广泛用于器官疾病的诊断，分级，分期和预后预测，例如甲状腺，乳房，胸部和肺，肝，肾脏，肾脏和妇科（8）。几项研究确定，结合放射素学方式可以进一步改善与临床和超声信息结合使用的基本诊断性能。Yoon等人建立的预测模型。（9）使用多元逻辑回归分析分析表明，接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）的恶性甲状腺结节（AUC）由组合放射线与临床变量组合的模型明显高于仅临床变量物（0.839 vs. 0.839 vs. 0.583）的模型。Liang等。Liang等。（10）比较了四个Ti-Rads分数的放射线分数，发现放射线分数模型比使用任何Ti-Rads得分模型增加了更多的好处。
肝磺胺钙在周围纤维炎的病例中的作用 - 病例报告
案例摘要：病例摘要：一名50岁的糖尿病男性患者，右眼周围有红色和有光泽的肿胀，从眼睛上粘发并增加了lachrymation。在眼睛参与前5-6天，肿胀之前在脸部的右与Zygomation区域上呈furuncle。他被诊断出患有周围的蜂窝织炎，并被当地从业者要求接受抗生素的过程，但该患者不愿服用同种疗法药物，因此接受同种疗法药物。详细介绍了他的急性发作，hep。sul。30c被处方4小时。在24小时内，周围和眼部充血和水肿出现了显着的减少。这种情况描述了如果相似度准确，则可以快速，温和和永久的健康恢复。
复发性乳晕周围脓肿一例
摘要：直到上个世纪，随着人们对乳房生理学、哺乳在儿童营养中的重要性以及乳腺癌发病率的认识不断加深，乳房在女性健康中才真正具有重要意义。在这种情况下，炎症过程很重要，因为它们会损害您的健康，并且医疗专业人员必须能够识别和治疗它们。炎症性疾病涉及范围广泛的疾病，从急性疾病、慢性疾病到自身免疫性疾病。乳腺炎在非哺乳期很少见，但其发病率很高，并且引起诊断的疑问。一些可能导致该疾病的因素包括：吸烟、糖尿病、创伤、手术干预以及随后的感染。复发性乳晕周围脓肿是一种慢性疾病，可发生在任何育龄妇女身上，在 30 至 40 岁之间更为常见。这些是受感染乳房末端导管表现出的炎症变化。本报告的目的是介绍患有该问题的患者的病例。这项工作的目的是报告一名成年女性的病例，该女性今年 45 岁，于 2021 年 9 月至 2022 年 4 月期间在专科门诊接受治疗。根据这份报告，我们将讨论一些诊断方面的问题以及治疗方法。
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
研究论文心率对起搏器患者周围血管功能的影响
1。Div>马来西亚库拜·凯里安（Kubang Kerian）的马来西亚卫生校园医学科学学院生理学系，16150年，马来西亚凯兰丹（Kelantan）。2。马来西亚国籍大学医学学院生理学系，贾兰·亚科布·拉扎克（Bandar tun Razak），马来西亚吉隆坡56000切拉斯。3。Div>马来西亚班吉市43600大学的工程与建筑环境学院电气，电子和系统工程系，马来西亚班吉43600。4。马来西亚库拜·凯里安（Kubang Kerian）的马来西亚卫生校园医学科学学院内科，16150 KOTA BHARU，马来西亚，马来西亚。5。内科部（心脏病学部门），医院Canselor Tuanku Muhriz，Jalan Yaacob Latif，Bandar Tun Razak，56000 Cheras，吉隆坡，马来西亚。6。生物医学计划，卫生科学学院，马来西亚马来西亚卫生校园卫生校园，库拜·凯里安，16150年，马来西亚凯兰丹的Kota Bharu。
宫颈恶性周围神经鞘瘤 (MPNST) – 系统文献综述和可能的新治疗方法的新病例报告
内脏器官的恶性神经鞘瘤极为罕见。迄今为止，全球文献中已报道了 19 例颈部神经鞘瘤。其中一例促使我们进行文献回顾。黑色素瘤和神经鞘瘤的鉴别诊断是使用标记物 HMB- 45 进行的，该标记物对黑色素瘤呈阳性，而对神经鞘瘤呈阴性。通过这一鉴别，我们在 20 例可能不是神经鞘瘤的病例中识别出两例。恶性颈部神经鞘瘤的预后不佳。尽管在健康组织中进行了切除，但仍有大约一半的病例在短时间内出现局部复发或远处转移。在一个病例中，基因测序揭示了一种潜在的治疗方法，即使用 mTOR 抑制剂依维莫司和曲妥珠单抗。不幸的是，无法测试这些治疗方案的潜在疗效，因为患者复发时正在另一家医院接受治疗，并且他们没有使用与 NGS 图谱相匹配的药物。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
了解周围神经病变
致谢本信息由以下人员审核：Fiona Day 医生，高级专科肿瘤医师，Calvary Mater Newcastle，新南威尔士州；James Chirgwin，高级理疗师 – 肿瘤科、血液科和姑息治疗，Wesley 医院，昆士兰州；Kim Kerin-Ayres，执业护士癌症幸存者，悉尼癌症幸存者中心，Concord 医院，新南威尔士州；Melanie Moore，首席运动生理学临床主管，堪培拉大学 UC 癌症健康诊所，昆士兰州；Olivia Palac，代理助理主任，职业疗法，黄金海岸大学医院，昆士兰州；Danielle Rippin，消费者；Jane Wheatley 医生，临床和健康心理学家，圣文森特健康网络，悉尼，新南威尔士州。我们还要感谢参与本信息先前版本的编辑的医疗专业人士和消费者。