XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和术
利用人工智能和成像流式细胞术创建酵母识别模型
分析了五种酵母菌株，以生成由人工智能 (AI) 使用卷积神经网络或线性判别分析 (LDA) 确定的识别模型。通过向软件输入每个获取细胞的每个通道的形态特征来构建模型。我们结合了两个模型：一个基于明场特征，通过对模型预测的每个菌株的身份及其实际类别进行统计分析来验证；第二个使用 LDA 算法，并添加了自发荧光测量。计算出的“超参数”允许在分析混合种群时最大限度地分离不同的菌株。
肝细胞癌肝切除术和围围术管理的进展
冠状病毒疾病2019年（COVID-19），是由严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的，具有高感染力，致病性和可变性，是一种严重影响公共卫生和世界经济的全球流行病。安全有效的疫苗的发展对于预防和控制流行病至关重要。作为一种新兴技术，mRNA疫苗被广泛用于预防传染病和控制，并具有明显的安全性，效率和高产量。它已获得许多药品企业的支持和资金，并成为防止Covid-19的主要技术之一。本综述介绍了SARS-COV-2疫苗的当前状态，特定的mRNA疫苗，重点是开发针对SARS-COV-2的mRNA疫苗的挑战，并讨论了相关策略。
图S1。用于细胞内染色的流式细胞术的门控策略。
摘要背景塔利米烯Laherparepvec（T-VEC）是一种经许可的疗法，可用于欧洲的IIIB-IVM1A期黑色素瘤患者，可注射，无法切除的转移性病变。批准基于黑色素瘤研究中的Oncovex关键试验，该试验还包括远处转移的患者，并证明总体反应率（ORR）为40.5％，完全反应（CR）率为16.6％。目的这项研究的目的是评估在现实生活中用T-VEC治疗的黑色素瘤患者的结果。基于来自奥地利，瑞士和德国南部10个黑色素瘤中心的数据的方法，我们进行了回顾性图表审查，其中包括88名患者（44名男性，44位女性），中位年龄为72岁（36-95岁）在2016年5月至2020年1月至2020年1月。结果88例符合分析的纳入标准。ORR为63.7％。38例（43.2％）显示CR，18（20.5％）的部分反应，8（9.1％）患有稳定的疾病，24例（27.3％）患者患有进行性疾病。中位治疗期为19周（范围：1-65），平均使用11剂（范围：1-36）。39（45.3％）患者发生了不良事件，大部分是轻度I级（64.1％）。 结论T-VEC现实生活中的队列治疗表现出很高的ORR和大量耐用CR。39（45.3％）患者发生了不良事件，大部分是轻度I级（64.1％）。结论T-VEC现实生活中的队列治疗表现出很高的ORR和大量耐用CR。
2023 年年度报告2024 年03 月
微电子机械系统（ Micro Electro Mechanical Systems ），是建立在微米 / 纳米技 术基础上，对微米 / 纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的技术。 它可将机械构件、光学系统、驱动部件电控系统集成为一个整体单元的微 型系统，基本特点为微型化、智能化、多功能、高集成度和适用于大批量 生产
使用HRMAS的机器学习协助对脑肿瘤边缘的术中评估
对肿瘤的完整切除对于神经胶质瘤患者的生存很重要。即使达到了总切除术，在切除腔风险中剩下的微尺度组织复发。高分辨率魔术角旋转核磁共振（HRMAS NMR）技术可以使用生物标志物代谢物的峰强度来区分健康和机构组织。该方法是快速，敏感的，并且可以与小型和未经处理的样品一起使用，这使其成为手术期间实时分析的良好功能。然而，只能制作出有针对性的肛门，可以制造出已知肿瘤生物标志物的存在，这需要具有化学背景的技术人员，并且在手术期间就具有有关肿瘤代谢的知识的病理学家。在这里，我们表明我们可以实时执行此分析，并可以使用机器学习以不定目标的方式分析完整的频谱。我们在神经胶质瘤和对照样品的新型和大型HRMA NMR数据集（n = 565）上工作，该数据集也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于森林的随机方法可以用肿瘤细胞的样品准确和对照区分，以中位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，中位AUC为87.1％，AUPR为96.1％。我们分析了分类的特征（峰值）重要性，以解释分类器的结果并验证已知的恶性生物标志物（如肌酸和2-羟基氯丁烷）在区分肿瘤和正常细胞方面起着重要作用，并提出了新的生物标志物区域。
术中映射确定的 fMRI 和 MEG 激活的准确性分析
目的通过观察术前脑映射方法的准确性如何随着用于分析的激活簇距离差异而变化，本研究旨在阐明如何使用术前功能性神经影像学以最大限度地提高映射准确性。方法在切除术前，使用功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG) 映射 19 名脑肿瘤或海绵状血管瘤患者的语言功能。然后使用开颅后立即和切除前进行的直接皮质刺激映射来验证映射结果。对执行了运动 (n = 14) 和语言 (n = 12) 等效 MEG 和 fMRI 任务的患者子集进行单独和组合预测评估。此外，通过将敏感性和特异性与线性增加的距离阈值作图，确定了由 J 统计量评估的导致最大准确度的距离。结果 fMRI 显示运动和语言映射的最大映射精度均为 5 毫米。 MEG 显示，对于运动映射，40 毫米处的最大映射精度以及对于语言映射，15 毫米处的最大映射精度。在文献中使用的标准 10 毫米距离下，MEG 对运动和语言映射的特异性都高于 fMRI，但对运动映射的灵敏度较低。结合 MEG 和 fMRI 显示，对于运动映射，15 毫米和 5 毫米（分别为 MEG 和 fMRI 距离）的最大精度以及 10 毫米距离的 MEG 和 fMRI 的语言映射精度。对于运动映射，在最佳距离结合 MEG 和 fMRI 的精度高于单个预测的最大精度。结论本研究表明，fMRI 和 MEG 的语言和运动映射的精度在很大程度上取决于分析中使用的距离阈值。此外，与单独使用这两种方式相比，结合 MEG 和 fMRI 可以提高运动映射的精度。
AI增强了大脑成像 - 精选的手术过程拖拉术
在半球术患者完整半球中的下纵向筋膜（ILF）的重建。在特写镜头中，与红色矩形内的区域相对应，在切片附近剪辑了流线，以更好地可视化事实，即TractSeg在病变内重建流线，而提议的正规化低率重建则更准确地排除了病变，尽管分裂了整体较大的Tract体积，但仍将病变排除在外。信用：神经图像：临床（2025）。doi：10.1016/j.nicl.2025.103738
骨质干细胞移植后骨质骨术中的骨骼变化
摘要骨质疏松症是由破骨细胞缺陷引起的罕见骨骼发育不良，导致骨骼质量和密度增加。造血干细胞移植可以挽救疾病表型并防止并发症。然而，关于造血细胞移植的骨骼变化诱导该疾病患者的骨骼变化知之甚少。这项研究的目的是描述造血干细胞移植后的骨骼变化，这是13年来一个医疗中心诊断为骨质骨质骨的回顾性队列中的骨骼变化。为此，收集了所有可用的流行病学，血液学，生化和放射性数据，并进行了定量分析。我们发现骨代谢标志物与干细胞移植后造血恢复相吻合的早期变化显着变化。造血干细胞移植引起了后来的骨骼矿物质分布和形态的显着改善，但并未导致完全放射学的正常化。大概，骨骼代谢，骨骼矿物质分布和形态的变化是重新骨化骨骼功能的结果。我们建议，通常使用生化骨代谢标记和放射学指数来评估骨质骨术患者对造血干细胞移植的反应。©2020美国骨骼和矿物研究学会。
基于术中脑肿瘤检测的机器学习的高光谱成像基准
RAQUEL LEON 1,+, HIMAR FABELO 2,1*,+, SAMUEL ORTEGA 3,1, INES A. CRUZ-GUERRERO 4, DANIEL ULISES CAMPOS- 3 DELGADO 4, ADAM SZOLNA 5, JUAN F. PIÑEIRO 5, CARLOS ESPINO 5, ARUMA J. O'SHANAHAN 5, MARIA 4 HERNANDEZ 5. J. Balea-fernandez 6.1，耶稣5 Morera 5，Bernardino Clavo 7.2和Gustavo M. Callic 1 6 1研究所应用微电子学研究所，拉斯帕尔马斯大学De Gran Canaria，Las Palmas de Gran Gran Gran Gran Gran Canaria，西班牙西班牙。 div>7 2加那利群岛（FICISC）的卫生研究所（FICISC），西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚。 div>8 3 Nofima，挪威食品渔业与水产养殖研究所，挪威特罗姆斯。 div>9 4科学院，墨西哥圣路易斯·波托西自治大学。 div>10 5神经外科部，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰加纳里亚的格兰加纳里亚医院的内格林大学医生。 div>11 6位于西班牙的拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚（Las Palmas de Gran Canaria）的拉斯帕尔马斯大学（Las Palmas de Gran Canaria）心理学，社会学和社会工作系。 div>12 7研究部门，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚（Las Palmas de Gran Canaria）的格兰加纳里亚医院（Gran Canaria Hospital）大学医生。 div>13 *电子邮件：hfabelo@ium.ulpgc.es; +这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 div>14 15 16摘要17脑外科手术是脑肿瘤最常见和有效的治疗方法之一。 div>然而，，神经外科医生面临着确定肿瘤边界以实现最大折磨的挑战18，同时避免了5月19日神经系统导致后遗症的正常组织损害。 div>35个脑肿瘤分为原发性和继发性转移性肿瘤。 div>高光谱（HS）成像（HSI）在不同的医学应用中显示了20个肿瘤检测的诊断工具。在这项工作中，我们通过强大的K折交叉验证方法证明了HSI与所提出的加工框架相结合，是一种有前途的术中识别术中识别和22个脑肿瘤的描述，包括原发性（高级和低级和低级）和次要肿瘤。对体内23脑数据库的分析，由来自34名不同患者的62个HS图像组成，在测试集中使用光谱和空间信息获得了24 70.2±7.9％的最高中值宏F1评分结果。在这里，我们基于机器学习25提供基准测试，以在体内脑肿瘤检测和使用高光谱成像的领域进行进一步发展，以用作26神经外科工作流程中的26实时决策支持工具。27 28在2020年，大脑和中枢神经系统（CNS）癌症是死亡率的第十二个最常见的癌症，估计有29例308,102例事件病例，全世界的性别和所有年龄1的死亡人数为251,329例。对于2040年，这些数字预计将分别增加38.5％和43.7％，分别为2040年2。在35岁以下的年轻人口中，在死亡率（31,181人死亡）的第二个最常见的癌症之后是白血病1的第二个癌症，而在14岁以下的32岁儿童中，它是发病率和死亡率的第二个最常见的癌症（在全球范围为24,388事件案例/11,889 33死亡）。49当前的术中成像引导技术有几个局限性9。，脑肿瘤占中枢神经系统癌症中发生的90％以上，与高34个死亡率和发病率有关，尤其是在儿科病例3,4中。原发性肿瘤出现在大脑中，36次次生肿瘤出现在体内其他地方，然后转移到大脑5。原发性肿瘤也根据其恶性肿瘤分为37个低级（LG）和高级（Hg）。lg肿瘤包括1年级和2年级（G1和G2），而Hg 38肿瘤对应于3年级和4年级（G3和G4），是胶质母细胞瘤（G4）最常见的（〜50％）和致命（5年生存率39率39率为5.5％，为5.5％）。最近在2021年WHO（World 40卫生组织）分类中枢神经系统肿瘤7中引入了新的阿拉伯编号。此外，脑肿瘤可以是轴内的，它们位于41个脑实质内，并由脑细胞或轴外产生，或轴外部，它们位于脑薄壁组织外，并由42个结构衬里或周围的结构（例如脑膜）8。43手术切除是原发性脑肿瘤的最常见治疗方法，尤其是对于弥漫性神经胶质瘤，因为44早期和肿瘤的总切除会提高总体生存率（例如，差异跨性星形胶质细胞瘤的5年5年生存率为50％，而寡糖瘤6）。在这个意义上，切除程度增加了所有类型的神经胶质瘤患者的存活率。46然而，为了实现最大切除术，神经外科医生需要使用47个成像引导技术9。术中MRI（IMRI）需要53此外，神经外科医生必须避免损害正常组织，这可能导致患者神经48缺陷，从而影响其生活质量（QOL）10。图像引导的立体定位（IGS）50神经措施基于术前成像，例如标准磁共振成像（MRI），T1加权51加权51 gadolinium增强（T1G），T2（T2W），T2W（T2W）或流体衰减倒入（Flair）。然而，由于颅骨切开术引起的肿瘤体积变化，IGS受到52个脑移位现象的影响。
心血管奖学金培训在心脏 - 奥科斯特术中
多学科分娩计划的心血管和产科指示，用于剖宫产和手术性阴道递送指示，以及常见的交付方法的通用方法的潜在风险，用于血液动力学监测有关高风险交付时间的血液动力学监测建议（例如，心脏，心脏，手术，手术，强度护理单位）