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抗LGI1脑炎中的核心脑脊液生物标志物概况 使用5- ethynyl-2 确定S相持续时间 Coldflux超导EDA和TCAD工具项目 生成媒体：签名，隐喻和经验 6D姿势估计未见物体的工业增强现实 在气候变化下的保护区域设计网络中整合功能连接：驯鹿案例研究 无事件移动对象从移动自我车辆 请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。 负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况 具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟 胆管癌
抽象目的是将富含抗完全胶质素的神经胶质瘤激活1（LGI1）脑炎的患者与神经退行性[阿尔茨海默氏病（AD），Creutzfeldt – Jakob疾病（CJD）和原发性精神病（Psy）disororders（Psy）disororders进行比较。患有LGI1脑炎的方法是从2010年至2019年之间的法国参考中心数据库中追溯选择的，如果可以使用CSF进行生物标志物分析，包括Tau（T-TAU），磷酸化的TAU（P-TAU），Amyloid-BetaAβ1-42，Neurofilofiliments Lights（NF）（NF）（NF）作为常规实践的一部分发送以进行生物标志物测定的样本，并被正式诊断为AD，CJD和PSY，用作比较器。结果二十四名LGI1脑炎患者与39 AD，20 CJD和20 PSY进行了比较。在LGI1脑炎和PSY患者之间，在T-TAU，P-TAU和Aβ1-42水平中没有观察到显着差异。LGI1脑炎（231和43 ng/L）的T-TAU和P-TAU水平明显低于AD（621和90 ng/L，P <0.001）和CJD患者（4327和4327和4327和55 ng/L，P <0.001和P <0.001和P <0.01）。NF L浓度（2039 ng/L）与AD相似（2,765 ng/L），与PSY相比（1223 ng/L，P <0.005），但明显低于CJD（13,457 ng/l，p <0.001）。较高的NF L。可以得出CSF生物标志物水平和临床结果之间的相关性。结论LGI脑炎患者的NF L水平高于PSY，与AD相当，并且在发出癫痫发作时，提示与癫痫发作有关的轴突或突触损伤时甚至更高。
多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响
HIV感染暗示了人体中的一系列组织，从肛门生殖道中的病毒反式传教开始，随后持续存在于淋巴组织和大脑中。尽管使用孤立细胞的研究对我们了解艾滋病毒感染有显着贡献，但组织微环境的特征是一系列因素的复杂相互作用，所有这些都会影响感染的过程，但在离体研究中却被遗漏了。为了解决这一知识差距，有必要使用基于成像的方法来研究感染动力学和宿主免疫反应。在过去的十年中，新兴的成像技术不断地重新罚款，无论是根据目标的范围和范围而言。这样做，这就打开了可以通过原位研究来回答的新问题。本评论讨论了现在可用的高维成像方式，以及它们用于理解HIV感染的空间生物学的应用。
神经外科手术中增强现实的姿势估计和非刚性配准
摘要 — 目的：开颅手术是切除部分头骨，以便外科医生进入大脑并治疗肿瘤。进入大脑时，组织会发生变形，并可能对手术结果产生负面影响。在这项工作中，我们提出了一种新颖的增强现实神经外科系统，将从 MRI 获得的术前 3D 网格叠加到手术期间获得的大脑表面视图上。方法：我们的方法使用皮质血管作为主要特征来驱动刚性和非刚性 3D/2D 配准。我们首先使用特征提取器网络来生成概率图，并将其输入到姿势估计器网络以推断 6-DoF 刚性姿势。然后，为了解释大脑变形，我们添加了一个非刚性细化步骤，该步骤使用基于物理的约束将其表述为形状模板问题，有助于将变形传播到皮质下水平并更新肿瘤位置。结果：我们在 6 个临床数据集上回顾性地测试了我们的方法，并获得了较低的姿势误差，并使用合成数据集表明可以在皮质和皮质下水平实现相当大的脑移位补偿和较低的 TRE。结论：结果表明，我们的解决方案实现了低于实际临床误差的准确度，证明了我们的系统在实际应用中的可行性。意义：这项工作表明，我们可以使用单个摄像机视图提供通过开颅手术观察到的 3D 皮质血管的连贯增强现实可视化，并且皮质血管为执行刚性和非刚性配准提供了强大的功能。
标题：在姿势恢复期间的皮质活动，响应单程和双任务条件下的外部扰动：定量
这是一个“刚刚接受的”手稿，已通过同行评审过程对其进行了检查，并已被接受以进行出版。“刚刚接受的”手稿在接受后不久在线发布，该手稿是在技术编辑和格式化和作者证明之前的。基本和临床神经科学提供“刚刚接受的”作为可选和免费服务，使作者能够在接受后尽快向研究社区提供结果。在用技术编辑和格式化了手稿后，它将从“刚刚接受”的网站中删除，并作为已发表的文章发表。请注意，技术编辑可能会对可能影响内容的手稿文本和/或图形引入较小的更改，以及所有适用于期刊有关的法律免责声明。
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
证明点数据安全姿势管理
ProofPoint，Inc。是一家领先的网络安全和合规性公司，可保护组织的最大资产和最大风险：他们的员工。借助基于云的解决方案的集成套件，Proceppoint可帮助世界各地的公司停止针对性的威胁，保护其数据，并使他们的用户对网络攻击更具弹性。各种规模的领先组织，包括《财富100强》的85％，都依靠以人为本的以人为中心的安全和合规性解决方案来减轻他们在电子邮件，云，社交媒体和网络中最关键的风险。更多信息可从www.proofpoint.com
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘 异质采用气候智能农业实践对埃塞克维尼市小规模城市农作物农民的家庭食品和营养安全的影响 孕产妇心理健康与幼儿发展，营养和儿童疾病之间的关联 研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效 gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性 3D荧光染色和低肠癌的共聚焦成像（肠overods）：所有均可访问的协议 海马子场的体积变化和与长期COVID和ME/CFS的严重程度指标的关联：7T MRI研究 注意力缺陷障碍的病因 多中心随机双盲安慰剂对照跨界研究长期嘈杂的电力前庭刺激对前庭病中姿势或步态的影响 HIV感染的空间生物学 与气候相关的双边官方发展援助（...
多种遗传关联表明编码蛋白质的Th17相关基因（例如IL-17A，IL-23和STAT3）以及牛皮癣之间存在致病关系。对此链接的进一步支持来自于以下发现：针对IL-17A，IL-17RA和IL-23的中和抗体在牛皮癣，牛皮癣关节炎和性脊髓炎等疾病中有效。RORγT是一种驱动Th17极化和细胞分泌的中心位置转录因子，因此RORγT的调节可能会为患者提供额外的好处。然而，RORγT在胸腺中T细胞的正常发育和小鼠中RORγT的遗传破坏中起作用，导致源自胸腺中的淋巴瘤的发展。虽然尚未确定RORγT活性的下调会导致人类的后果，但希望进一步了解胸腺效应，以支持该靶标的进步作为对Th17驱动疾病的潜在治疗方法。在此，我们介绍了最近公开的RORγt逆激动剂的表征，在体外和对TH17终点的体外和体内降低了靶标参与和疗效，但需要更高的体外浓度以影响胸腺细胞凋亡。
使用python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
利用人类姿势估计来改善健康推荐系统
这种可穿戴健康设备和在线健康信息系统的广泛使用已经产生了对更个性化的健康建议的越来越多的需求，这是健康推荐系统（HRS）旨在解决的挑战。尽管有潜力，但目前的人力资源管理人员面临着将建议与用户的期望保持一致的挑战，这是建立对此类系统的信任的关键因素。hrs发现了与人姿势估计（HPE）的强大协同作用。的确，观察对用户健康的冒险风险对于提供有效的建议和支持以及应用于医疗保健领域的研究至关重要。例如，在职业医学领域采用HPE来进行人体工程学的姿势评估。的确，不纳入工作的主要原因之一是反复出现不当姿势和运动引起的健康问题[1]。为了解决这些问题，人体工程学家通过直接现场观察或分析执行常规工作任务的工人的视频记录来评估姿势。传统的姿势评估方法通常依赖于根据对各个方面的评估（例如生理角度，负载重量和重复次数）提供得分的标准化指数。在人力资源中，一个可能的创新方面是利用从HPE技术收集的数据，不仅可以提高性能，而且还可以根据用户的特征和动作提供更多个性化的解释。基于这些想法，我提出了一项初步工作[2]，重点是办公室工作人员的姿势校正。在文献中，许多研究共享了我们的姿势分类的目标[3,4,5]，但是他们的方法依赖于在严格的约束下收集的数据，例如使用专用摄像机，传感器或其他嵌入椅子中的数据。相比之下，我提出了一种基于从经典摄像机和轻巧，基于AI的快速分类模型的数据的简单方法。通过分析分类模型的结果，我们就可以建议对改善姿势改善改善工人的福祉。因此，我致力于在博士学位期间追求的目标。是引入一种新颖的方法，该方法将HPE的数据集成到人力资源管理中，为更精确和个性化的建议铺平了道路。
引用本文为：KülekçioğluS，DilektaşlıE。E.人体工程学培训和姿势练习在外科医生肌肉骨骼系统障碍中的作用
在全球范围内，一系列亚专业的外科医生中有23-100％的外科医生报告了工作场所人体工程学不良（1,2）带来的肌肉骨骼疾病（MSD）。不管专业知识如何，这个真理都适用于各种操作。除了精神敏锐度，注意力和精确运动应用外，外科医生每天进行的外科手术要求他们在静态静电范围内保持姿势数分钟至小时（1,3）。由于手术领域从根本上是动态的，并且情况可能会迅速变化，因此外科医生通常会选择次优，人体工程学上受限的姿势位置，以提供最佳的暴露和进入手术领域的机会。相信这些符合人体工程学的问题会导致疼痛，不适和心理问题（4,5）。外科医生还表明，在工作中，MSD因工作而带来的MSD会显着影响生活质量，干扰社交和睡眠方式，并使他们想早日退休（6,7）。对于外科医生来说，要认识到具有人体工程学错误的手术的危害至关重要，尽管人体工程学有效性有几个障碍，但成功始于外科医生的意识，对现有障碍的知识和培训（8）。根据报道，只有9％的外科医生知道官方人体工程学指南，只有3％的人定期遵循它们（9）。尽管有关于人体工程学问题的广泛文献，但很少有研究对此问题提出补救措施（2,10,11）。