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手术中的机器人技术：增强精度和恢复
摘要手术中机器人系统的出现彻底改变了该领域，为患者提供了提高的精度，最小的侵入性和更快的恢复时间。本文研究了机器人手术的演变，重点是技术进步，收益和挑战，以及其临床应用和未来趋势。新兴技术，例如人工智能，伸缩性和多模式成像系统正在重新定义手术可能性，使曾经被认为太复杂的程序。虽然机器人手术的好处是不可否认的，但仍然存在与培训，道德注意事项和系统优化有关的挑战。随着创新和整合的持续，机器人手术具有个性化，数据驱动和全球可访问的医疗保健的承诺。关键字：机器人手术，微创手术，手术中的人工智能，远程手术，手术精度，临床应用。
在肠壁厚度的CT分析中增强精度
Khursheed Durrani 1，Seema Tabassum 2 1 1印度纳兰达·比哈尔（Nalanda Bihar）Pawapuri Bhagwan Mahavir医学科学学院放射学系副教授。2印度Darbhanga医学院Laharia Sarai解剖学系教授，印度Darbhanga Bihar。 摘要背景：可以通过分析衰减的变化并应用从钡研究中学到的形态学特征来检测肠壁异常。 这些衰减的变化可以归类为白色，灰色，水晕符号，脂肪光环标志和黑色。 目标：评估腹壁增厚的CT图像。 材料和方法：这项前瞻性研究涉及65例腹部CT报告，结肠壁增厚。 肠道，肠系膜和相关病理的临床表现的患者包括在研究中，并进行了多探测器CT扫描。 通过超声或CT的随访以及其他放射学和非放射学研究，手术和组织病理学证实了诊断。 结果：在研究中包括的65例患者中，有1例患有先天性病变，27例感染性和炎症性病变，3例缺血性肠病，31例患有肠道肿瘤病变，3例患有其他肠病。 在肠道病变的病例中，有3例病例显示出轻度（<1.5厘米）的肠壁增厚，表明结肠炎（感染性/炎症性肠病变）。 结论：对CT扫描的病变特征的仔细分析可以帮助缩小鉴别诊断。2印度Darbhanga医学院Laharia Sarai解剖学系教授，印度Darbhanga Bihar。摘要背景：可以通过分析衰减的变化并应用从钡研究中学到的形态学特征来检测肠壁异常。这些衰减的变化可以归类为白色，灰色，水晕符号，脂肪光环标志和黑色。目标：评估腹壁增厚的CT图像。材料和方法：这项前瞻性研究涉及65例腹部CT报告，结肠壁增厚。肠道，肠系膜和相关病理的临床表现的患者包括在研究中，并进行了多探测器CT扫描。通过超声或CT的随访以及其他放射学和非放射学研究，手术和组织病理学证实了诊断。结果：在研究中包括的65例患者中，有1例患有先天性病变，27例感染性和炎症性病变，3例缺血性肠病，31例患有肠道肿瘤病变，3例患有其他肠病。在肠道病变的病例中，有3例病例显示出轻度（<1.5厘米）的肠壁增厚，表明结肠炎（感染性/炎症性肠病变）。结论：对CT扫描的病变特征的仔细分析可以帮助缩小鉴别诊断。此外，33例表现出不对称的肠壁增厚，而34例显示局灶性肠壁增厚（<10 cm），8例显示节段肠壁增厚（> 10 cm）。因此，多探测器CT扫描是表征肠子条件的首选成像方式。
全球卫星导航系统架构...
本文介绍了全球导航卫星系统 (GNSS) 网络在海上空间通信、导航和监视 (CNS) 中的结构，用于增强部署无源、有源和混合全球定位卫星系统 (GDSS) 网络的船舶的导航和定位。这些 GNSS 网络必须加强安全性并控制远洋船舶在海洋和内陆水域的航行，改善货物的物流和运输，以及船上船员和乘客的安全。与地球静止轨道 (GEO) 卫星星座集成的海上 GNSS 网络正在提供重要的全球卫星增强系统 (GSAS) 架构，该架构由两个第一代 GNSS 即 GNSS-1 基础设施建立。GNSS-1 网络由两个子网组成，例如美国全球定位系统 (GPS) 和俄罗斯全球卫星导航系统 (GLONASS)。这两个 GNSS-1 网络在远洋船舶的非常精确的计时、跟踪、引导、定位和导航方面都发挥着重要作用。目前，GNSS-1 网络（GPS 和 GLONASS）均用于海事和许多其他移动和固定应用，以提供可用于定位远洋船舶的增强精度和高完整性监控。为了改进 GNSS-1 网络，有必要在多个区域卫星增强系统 (RSAS) 内进行增强，作为 GSAS 基础设施的集成部分。
17型免疫力促进了癌症中CD8+ T细胞的精疲力尽
抽象的免疫肿瘤学有望改变患者护理，从而在各种高级和转移性癌症中达到了持久的临床反应率。尽管取得了这些成就，但只有少数患者对免疫疗法做出反应，强调了阐明负责反应和抵抗力的分子机制的重要性，以告知治疗的发展和选择。分子测序技术中的突破已导致产生了大量的基因组和转录组测序数据，可以采矿以使用计算工具发现复杂的肿瘤免疫相互作用。在这篇综述中，我们讨论了现有的和新兴的计算方法，这些方法将肿瘤微环境的组成和功能状态背景，从重建的免疫细胞受体库中推断反应性和克隆动力学，并预测免疫细胞识别的抗原性景观抗原景观。我们进一步描述了多摩管分析的优势，用于捕获多维关系和人工智能技术，以将OMICS数据与组织病理学和放射学图像相结合以封装治疗反应和肿瘤免疫生物学的模式。最后，我们讨论了阻碍其广泛使用和临床应用的主要挑战，并以未来的观点结论。我们希望这篇综述将成为寻求使用现有工具进行科学发现的潜在研究人员的指南，并激发新型工具的优化或开发以增强精度，最终加快免疫疗法的进步，以改善患者的生存和生活质量。
7400 精密 LCR 仪表 B 型使用说明书
测量电容 (Cs/Cp)、电感 (Ls/Lp)、电阻 (Rs/Rp)、参数：耗散 (DF) 和品质因数 (Q)、阻抗 |Z|、导纳 |Y|、相位角 ( )、等效串联电阻 (ESR)、电导 (Gp)、电抗 (Xs)、电纳 (Bp) 同时测量和显示的任意两个参数注意：s = 串联，p = 并联，ESR 相当于 Rs 测量 |Z|、R、X：000.0001 mohm 至 99.99999 Mohm 范围：|Y|、G、B：00000.01 S 至 9.999999 MS C：00000.01 fF 至 9.999999 F L：0000.001 nH 至 99.99999 H D：.0000001 至 99.99999 Q：.0000000 至 999999.9 相位角：-180.0000 至 +179.9999 度 Delta %：-99.9999 % 至 +99.9999 % 测量基本增强扩展精度：LCR：+/- 0.5%* +/- 0.25%* +/- 0.05%* DF：+/- 0.0050 +/- 0.0025 +/- 0.0005 * 在最佳测试信号电平、最佳 DUT 值且无校准不确定度误差的情况下。使用大约 7000 个附件装置和电缆时，仪器精度可能会低于标称规格。最佳精度要求开路/短路调零期间使用的几何一致性与实际测量过程中装置和电缆上使用的几何一致性。使用非屏蔽开尔文夹和镊子型连接时，这种一致性可能尤其难以实现。实施负载校正并与用户提供的标准进行比较后为 0.25 x（正常精度）。在 3 Z 80k 范围内，100mV 编程 V 1V 或 100mV (编程 I) x (Z) 1V 测试频率：10 Hz 至 500 kHz 分辨率：0.1 Hz 从 10 Hz 至 10 kHz，5 位数字 > 10 kHz 精度：+/-(0.002% +0.02 Hz) 测量速度：基本精度：25 毫秒*/测量增强精度：125 毫秒*/测量扩展精度：1 秒*/测量 * 可能更长，具体取决于测试条件和频率测距：自动或量程保持
操作方法指南：下一代生物库/ ... div>
长期以来，已经有充分的确定是，具有充分文献的表型数据的广泛，系统收集的人类样品（无论是患病还是健康）是开发和增强精度和预防医学的重要要求。高级科学和量身定制的医学需要基于转化生物库的全球集成数据。随着时间的流逝，生物库全球数据（生物学，奥理学，分析，跨家族和代际数据）意味着参与和参与，并定义了科学公民的新领域。“ OMICS，人工智能（AI）驱动的过程自动化，数据分析，机器人技术，Internet和其他新兴技术进步正在推动生物循环科学的革命，既可以为人类疾病的遗传组成部分以及为医疗保健提供更个性化的方法提供新的见解。” 1将现实世界数据和数字化的数据和生物库与数据相关和改进的数据，AI/机器学习技术在科学和社会上产生了变化，创造了一场革命。及其数字化的翻译生物群/医学可以是我们的培训基础，以确定这种转变对道德，法律和社会习俗的影响，并相对于道德同意/同意，并在负责任的研究和企业中（RRI）促进统一的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的行为，以相应地重新考虑风险评估（RRI），并在伦理上进行了同意/同意（RRI）的行为。 创新。这是一个广泛影响和关注每个人的挑战。难怪剑桥分析的自然社论牢固地指出：“许多领域的学者都知道技术如何超过其监管所有研究人员都有责任在法律的严格限制或当今法规的严格限制之外考虑其工作的道德规范。如果他们不这样做，他们将面临严重的公众信任。” 2“下一代”生物群模型可以推翻我们从纽伦堡法规到今天所确定的保证和参与式实践：它不仅是精确医学的动力，而且是预测医学的推动力，也引入了对新权利的需求
一个用于预测药物副作用的分类模型。
摘要：药物宣传需要理解不同人口组的药理副作用的异质性，以提高患者安全性并优化治疗结果。这项研究介绍了一种创新的分类模型，专门针对年龄，性别和种族等因素来预测药理副作用。该模型试图通过提供对各种人口特征如何影响不良药物反应（ADR）的发生方式来解决对个性化治疗的日益增长的需求。该研究采用了广泛的数据集，其中包括患者人口统计数据的全面记录和药物的相应不良影响。我们利用了高级机器学习方法，例如功能工程，模型选择和超参数调整来创建强大的分类模型。该模型经过了使用与不同人口统计学相关的数据进行培训和验证，以确保其适当地代表各种人群群体之间副作用谱的差异。对模型表现的评估表明，精确的水平，展示了值得注意的发现，强调了各个年龄段，性别和种族背景的药理学副作用的变化。例如，该模型确定特定的不良反应在老年人或特定种族中更为普遍，为医疗保健提供者和药品业务提供了重要的见解。该模型通过在预测药理学副作用的预测中包括人口统计学方面来增强精度医学的领域。这项研究的发现在量身定制的个人需求并促进公平性的医疗保健解决方案方面具有重大影响。这允许根据每个患者的特定特征进行个性化治疗。此外，这些发现强调了需要进行更具包容性临床试验和市场后监视的必要性，以确保所有人口段都充分代表。总而言之，这项研究为机器学习的应用提供了实质性的飞跃，以预测药理副作用，并为更量身定制和安全的医疗保健提供了途径。未来的研究将通过包括新的人口统计学变量并扩展数据集以涵盖更多多种组的组合来完善模型。简介：医学研究和药理学的快速突破导致了旨在治疗各种健康问题的大量治疗药物的发展。但是，不良药物反应（ADR）的发生仍然是医疗保健中的严重关注，通常导致发病率，死亡率和医疗保健成本增加。理解和预测这些不利影响至关重要