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基于光学相干断层扫描与卷积神经网络相结合的体内皮肤表面粗糙度的估计
人类皮肤的质地受外部和内部因素的影响，皱纹的变化最直接反映了皮肤的状态。皮肤粗糙度主要用于量化皮肤的皱纹特征。因此，对皮肤粗糙度的有效定量在护肤，医疗和产品开发中至关重要。本研究提出了一种使用光学相干断层扫描（OCT）与卷积神经网络（CNN）结合的方法来估计皮肤表面粗糙度的方法。通过粗糙度标准板验证了所提出的算法。然后，实验结果表明，包括算术平均粗糙度和粗糙度在内的皮肤表面粗糙度取决于年龄和性别。基于OCT的建议方法的优点是，它可以降低皮肤表面自然曲率对粗糙度的影响。此外，该方法与表皮厚度和皮肤衰减系数结合在一起，用于皮肤特征的多参数表征。它可以看作是理解老化过程并制定维护和增强皮肤健康和外观的策略的潜在工具。
显微镜集成的光学相干断层扫描，用于人工智能检测体内人脑肿瘤
目的已经表明，光学相干断层扫描（OCT）可以识别脑肿瘤组织，并且可以用于术中诊断。然而，关于其在人体内设置中使用的证据有限，尤其是在其残留脑肿瘤检测（RTD）的适用性和准确性方面。因此，检查了一个显微镜集成的OCT系统，以确定使用自动扫描分析切除后RTD的体内可行性。方法在18名脑肿瘤患者的切除边缘扫描健康和患病的大脑，并为其在术中组织分类方面的信息价值而投资。活检是在这些位置进行的，并由神经病理学家标记为进一步的分析为地面真理。获得了光学八个特性，比较并用于与机器学习分离。此外，还将两种人工智能辅助方法用于扫描分类，并检查了所有方法的RTD准确性并与标准技术进行了比较。导致体内OCT组织扫描是可行的，易于整合到手术工作流程中。在比较扫描的白质与扫描的肿瘤浸润水平的增加（P <0.001）的比较中，测量的后散射光信号强度，信号衰减和信号均匀性在比较较高的肿瘤值（85％）方面显着独特（85％），以检测肿瘤脑部与支撑矢量分离中的疾病脑部检测。将皮质灰质与肿瘤组织区分开来，在体内在技术上不可行。一种神经元网络方法在检测肿瘤边缘的患病大脑的检测中达到了82％的精度和自动编码器的准确性85％。在体内对人脑的体内扫描的结论已被证明包含对近路内的RTD的重要价值，支持了以前讨论过的ext Vivo Oct oct脑肿瘤扫描的内容，并具有补充当前目前的术中方法为此目的，尤其是在决定从进一步重新恢复默认效果的情况下撤回了surgery的结束。
延迟人口行为适应与疾病传播动力学相结合的更新方程：新发感染多波发生的机制
新发传染病反复爆发的原因有很多。在本文中，我们开发了一个数学模型来说明人群行为适应和适应实施延迟如何响应感知到的感染风险，从而导致反复爆发的模式。我们考虑感染爆发的早期阶段，此时尚未达到群体免疫，不考虑病原体突变，并且排除季节性作为主要因素。我们推导出一个传播动力学模型，该模型结合了疾病传播有效接触的更新方程（单位时间接触率乘以每次接触的传播概率）。该模型包含两个关键参数：人群行为适应灵活性指数和行为改变实施延迟。我们表明，当行为改变实施延迟达到临界值时，感染数量开始在由人群行为适应灵活性决定的平衡中振荡。我们还表明，后续高峰的感染人数可能会超过第一个高峰的感染人数。这是在 COVID-19 大流行早期，在出现令人担忧的变异株之前，在全球范围内观察到的间接现象，也是在早期干预措施成功阻止大规模疫情爆发的地区观察到的 Omicron 变异株引发的疫情浪潮现象。我们的模型和分析可以部分解释这些观察结果。
医学相关培训 - Medecs学习信息表
• Who the person is requesting the service and their contact details • Training type, topic or need • Where student specific, provide student name, DOB, next of kin for consent • Number of staff to be trained • Suitable timeframe for training delivery • Proposed venue details: address, room dimensions, white board, projector/screen -wall
自由形式的机器人光学相干断层扫描超出光学领域的
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年5月23日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.21.595073 doi：biorxiv Preprint
2024; 20(7): 2532-2554. doi: 10.7150/ijbs.95122 综述 自噬的（正确）背景：分子基础、生物学相关性、药理学模式
1. 西班牙阿尔卡拉大学医学与健康科学学院医学与医学专科系，28801 阿尔卡拉德埃纳雷斯。 2. 拉蒙和卡哈尔卫生研究所 (IRYCIS)，西班牙马德里 28034。 3. 西班牙阿尔卡拉大学医学与健康科学学院外科、医学与社会科学系，28801 阿尔卡拉德埃纳雷斯。 4. 阿尔卡拉大学系统生物学系（CIBEREHD）生物化学与分子生物学部，28801 阿尔卡拉德埃纳雷斯，西班牙 5. 阿斯图里亚斯王子大学医院普通外科和消化外科部，28805 阿尔卡拉德埃纳雷斯，西班牙。 6. 病理解剖学服务，马德里国防中央大学医院，28801 阿尔卡拉德埃纳雷斯，西班牙。 7. 免疫系统疾病-风湿病学、肿瘤科和内科（CIBEREHD），阿斯图里亚斯王子大学医院，28806 阿尔卡拉德埃纳雷斯，西班牙。
免疫疗法输注对转移性肾细胞癌患者的生存和免疫学相关的影响：多中心队列分析
摘要背景最近的研究表明，在转移性黑色素瘤和非小细胞肺癌的患者中，免疫检查点抑制剂（ICI）的早期输注与较长的无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）有关。这些数据符合越来越多的临床前证据，表明自适应免疫反应可能会在当天早些时候更有效地刺激。我们试图确定ICI输注时间对转移性肾细胞癌（MRCC）患者的结局的影响。审查了2015年至2020年期间在多中心学术医院系统中开始ICI治疗的所有IV期RCC患者的治疗记录。使用单变量和多变量的COX比例危害回归评估了中午（表示早晨输注）和PFS和OS的ICI输注比例之间的关联。在这项研究中结果，201名MRCC患者（28％女性）患有ICIS，并接受了18个月的中位数（IQR 5-30）。ICI启动时的中位年龄为63岁（IQR 56-70）。101名患者（50％）在中午（A组）之前接受了≥20％的ICI输注，而100例（50％）在中午之前接受了<20％的输注（B组）。在两个比较组中，初始ICI药物由Nivolumab（58％），Nivolumab Plus Ipilimumab（34％）和Pembrolizumab（8％）组成。在单变量分析中，与B组中的患者相比，A组的患者具有更长的PFS和OS（PFS HR 0.67，95％CI 0.48至0.48至0.94，P Univar = 0.020; OS HR 0.57，95％CI 0.34至0.34至0.95，P Univar = 0.033）。这些重要的发现在对年龄，性别，性能状况，国际转移性RCC数据联盟风险评分，预处理乳酸脱氢酶，组织学以及骨，大脑和肝转移的存在后，这些重要发现持续存在0.98，p multivar = 0.043）。MRCC患者的结论可能会受益于较早的ICIS收到的时间。我们的发现与
引用li g，sun y and zhu l（2024），机器学习的应用与种群药代动力学相结合以改善V
反应（Ye等，2016）。然而，万古霉素药代动力学参数的选择仍然存在争议，包括槽浓度，清除等（Ghasemiyeh等人，2023年）。种群药代动力学（PPK），将经典的药代动力学建模与种群统计建模相结合。万古霉素一直是成年人中许多PPK研究的主题（Aljutayli等，2020； Lindley等，2023）。已经表明，可以在中国成年患者中对万古霉素的种群药代动力学建模（He等，2014； Gao等，2018）。PPK研究万古霉素对于指导临床剂量很重要。但是，PPK模型可能不足以预测单个药代动力学参数。机器学习（ML）是一种数据驱动的方法，它使用培训数据来学习如何通过各种算法完成任务，然后就特定事件做出决策和预测。在药代动力学中，机器学习允许进行分析和预测（Ota和Yamashita，2022； Wang等，2023）。机器学习和人口药代动力学的结合是药物研发的新工具（Zhu等，2022； Damnjanovic等，2023）。据报道，机器学习与PPK方法相结合可以改善对新生儿六种药物的单个清除率的预测（Tang等，2021）。但是，在成年患者中很少有类似的研究。如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。 额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习决策树回归模型（Kaminski等，2018）是一种回归算法，它使用决策树作为基本模型，该算法通过将输入变量划分为多个特征并根据这些功能构建决策树来拟合数据。梯度提升决策树（Si等，2017）是一种基于集成学习的算法，它通过将多个决策树模型集成在一起来拟合数据。极端梯度提升（Chen and Guestrin，2016）是一种有效的梯度增强算法，它通过使用贪婪算法来选择用于拆卸的最佳功能来最大程度地减少损失函数。
光学相干断层扫描 - OCT
研究人员使用高分辨率 Ganymede™ 系统，重点展示了视网膜新生血管 (RNV) 如何影响眼睛的结构。图 1 显示了白化兔的正常视网膜。图 2 显示了色素兔的正常视网膜。图 3 显示了患有 RNV 的白化兔。图 4 显示了患有 RNV 的色素兔。视网膜血管 (RV)、神经纤维层 (NFL) 和视网膜前纤维血管膜 (PFM) 也进行了标记。
重新访问310螺旋：生物学相关性，模拟物和应用
3 10-螺旋代表了第三大丰富的二级结构蛋白。虽然可以理解地被α-螺旋壳掩盖了数十年，但3 10-螺旋结构正在缓慢恢复蛋白质科学中的某些相关性。在过去的十年中，报告中强调了这种二级结构在生物过程中的关键作用。此外，3个10-螺旋被认为是蛋白质折叠中的关键中间体，以及天然发生的peptaibols抗菌活性的关键结构。因此，很明显，在仿生材料领域考虑3 10螺旋是相关的脚手架。在这种情况下，本综述涵盖了从掺入受约束氨基酸到固定方法的肽链中稳定3个10-螺旋结构的策略。在最后一节中，讨论了对生物活性化合物的发展，对映选择性反应的催化剂，超分子受体和膜上包含的信号传感器的催化剂的使用。目前的工作旨在强调化学生物学和蛋白质科学中3个10螺旋的相关性，有时被低估的相关性，提供了开发具有广泛潜在应用的功能性仿生学的工具。