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World File Search System手背
GSR 案件处理表 - 法医
- 对于手，这将是手背。 - 对于从其他物品中收集的套件，这将是根据提供的信息具有最大证明价值的两个样本。 • 提交的服装或其他物品调查使用每件包装物品的单个存根进行抽样，除非另有指示。
您的孩子清醒时的 MRI 扫描
为了帮助诊断，可能需要在孩子接受 MRI 扫描时注射造影剂。造影剂将通过扫描前插入的套管注射。套管是一种细塑料管，通常放置在手背皮下。局部麻醉霜（EMLA 或 Ametop，有时称为“神奇霜”）可以在注射前涂抹在孩子的手或手臂上，这样就不会太疼。这种方法对 90% 的孩子都很有效。当孩子坐在您的腿上时，您可以插入套管。
威尔逊大厅 – 45 - 北亚利桑那大学
停止任何需要有人看管的实验或程序。 带走或保管好所有贵重物品、钱包、钱袋、钥匙等。 立即有序撤离大楼。最后离开房间的人员应关闭通往走廊的门。 切勿使用电梯。在大多数大学建筑中，当建筑物的火灾报警系统启动时，电梯会自动召回至街道楼层或换乘层。 前往最近和最安全的出口。 如果可能，协助无法行走的人员前往避难区或地面出口。通常，援助的形式是通知紧急救援人员这些人的位置或实际提供安全区域的指引。 如果发生火灾，请低着身子，在烟雾下呼吸更清洁的空气。打开门之前，先将手背抵在门上，测试门是否热，以免烫伤手掌和手指。不要打开热门，而是寻找另一条出口路线。保持“防火门”关闭，以减缓烟雾和火势的蔓延。 前往指定的疏散集合区。注意到达的紧急车辆和烟雾的方向。从建筑物的上风处移动。
择期神经外科全静脉输注 (TIVA) 期间靶控输注是否优于手动控制输注？单中心试点研究结果
研究过程 在手术室中，在麻醉诱导之前，将套管针（Vasofix Safety，B. Braun，德国梅尔松根）插入手背静脉。开始心电图监测，测量血压、经皮动脉血红蛋白饱和度、二氧化碳图和 BIS。进行预氧合，然后使用 MCI 或 TCI 方法诱导全静脉麻醉 (TIVA)。使用 Perfusor Space 输注泵（B. Braun，德国梅尔松根）输注瑞芬太尼（Ultiva，Aspen Pharma，南非乌姆兰加）和丙泊酚（Propofol 1% MCT/LCT，Fresenius，德国巴特洪堡）。 P-TCI 组首先输入患者的人口统计学数据（身高、性别、体重和年龄），并设定效应点初始靶浓度：Schnider 模型中丙泊酚为 4 µg/mL，Minto 模型中瑞芬太尼为 4 ng/mL。P-MCI 组首先以 1.5 mg/kg IBW 剂量推注丙泊酚，以 0.5 μg/kg IBW 剂量推注瑞芬太尼，持续 1 分钟。
活化性角膜病：当前治疗和新兴治疗创新的全面综述
活化性角化病（AK）是最常见的皮肤病学疾病之一。这是一种良性的e骨内增殖，是一种癌前状态，称为鳞状细胞癌（SCC原位）。它影响了大约25％的成年人口，尤其是老年人，在60-69岁和80岁以上的年龄段中，患病率为4.6％和14.57％[1，2]。在临床上，AK的特征是存在过度性和红斑。AK的主要触发因素是慢性紫外线暴露，因此，它通常位于慢性阳光暴露的区域，例如手的脸，头皮，颈部和手背[3，4]。文献报道，AK向入侵SCC（ISCC）的进展风险在每年0.025％和16％之间变化[5，6]，而在先前的皮肤SCC（CSCC）（CSCC）中，在5年内约为40.7％[5-7]。病变的持续时间，出血，疼痛和厚度和直径的增大表明将AK转化为ISCC [8]。AK病变还伴随着“野外罐头”，这是肿瘤发生的区域，被定义为临床可见AK的外围的亚临床变化的区域，这些区域显示出与AK病变相似的遗传变化的遗传变化[9]。由于AK是一种癌前的疾病，因此很重要的是尽早实施治疗以防止癌症进展。
可取消的基于 HD-sEMG 的交叉生物识别技术......
摘要 — 随着基于体感网络 (BSN) 的健康信息学的蓬勃发展，近年来此类医疗设备的信息安全受到越来越多的关注。利用 BSN 直接获取的生物信号作为个人身份识别的生物特征是一种有效的方法。不可取消性和跨应用不变性是大多数传统生物特征识别模式的两个天然缺陷。生物特征模板一旦暴露，将永远被泄露。更糟糕的是，由于相同的生物特征可能在多个应用程序中用作不同帐户的令牌，因此暴露的模板可用于泄露其他帐户。在本文中，我们提出了一种基于高密度表面肌电图 (HD-sEMG) 的可取消和跨应用差异的生物特征识别方法用于个人身份识别。我们为每个用户注册了两个帐户。右手背不同手指肌肉等长收缩时产生的 HD-sEMG 信号被用作生物识别标记。由于等长收缩与动态收缩不同，不需要实际移动，因此用户登录不同账户的选择可以得到极大的保护，避免被冒名顶替。我们利用间隔 9 天获取的训练和测试数据，对 44 个身份（22 个受试者 × 2 个账户）实现了 85.8% 的出色识别准确率。同一用户的不同账户的高识别准确率
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
社论：心脏再生的高级疗法
运动的心理意象是一项潜在的有价值的康复任务，但其治疗性效率可能取决于采用的特定认知策略。个人使用两种主要策略来执行手动旋转任务（HMRT），其中涉及确定视觉图像是描绘左手还是右手。是运动图像（MI）策略，其中涉及在心理上模拟自己的手动作。在这种情况下，通过响应时间（RT）衡量的任务性能会受到内侧效果的影响，其中当纤维固定在内侧定向时，降低了RT，可能是因为实际运动更容易。另一种策略是采用视觉图像（VI），该图像涉及在精神上旋转图片，并且不受这种内侧效果的影响。HMRT的康复性益处被认为取决于MI策略（心理实践），因此必须检查单个因素，例如年龄，图像观点（例如，手掌或手掌）和先天能力（由基线RT指示）等个体因素的影响。出现手掌的图片时，本研究中的所有受试者均使用MI策略，无论年龄和能力如何。相比之下，当对受试者的手背图片呈现时，无论表现如何，VI策略在年轻人组中占主导地位，而中年和老年人组使用的策略取决于绩效能力。在中年龄和老年人组中，VI方法在具有高性能技能的人中占主导地位，而MI策略则占据了低性能技能的人。因此，高技能中年和老年人不一定在HMRT期间形成动作图像，可能会限制康复效率。