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研究论文：仿生粘合剂和抗菌微针可用于多种透皮给药
微针以其无痛、无创、高效的药物输送方式引起了各医学领域越来越多的关注。然而，这些微针在不同表皮位置和环境中的实际应用仍然受到其低粘附性和较差的抗菌活性的限制。在这里，我们受到多粘芽孢杆菌的抗菌策略以及贻贝足丝和章鱼触手的粘附机制的启发，开发了具有多功能粘附和抗菌能力的分级微针。以聚多巴胺水凝胶为微针基底，每个微针周围环绕着一圈吸盘结构凹腔，所生成的微针可以很好地贴合皮肤；在干燥、潮湿和潮湿的环境中保持强粘附性；并在分成两部分后实现自我修复。此外，由于水凝胶尖端和聚多巴胺基质中都载有多粘菌素，微针在储存和使用过程中具有出色的抗常见细菌能力。我们已经证明这些微针不仅在应用于指关节时表现出优异的粘附性和理想的抗菌活性，而且在骨关节炎大鼠模型中药物缓释和治疗方面也表现出色。这些结果表明，仿生多功能微针将突破传统方法的限制，成为多功能透皮给药系统的理想候选者。
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
自然睡眠脑电图测试 - 婴儿
什么是脑电图 (EEG) 测试？ 脑电图 (EEG) 是一种用于帮助调查多种疾病的测试，最常见的是昏厥或癫痫。脑电图通过用特殊糊剂贴在头皮上的小电极记录大脑活动。还会同时录制您孩子的视频 这项脑电图测试会伤害我的孩子吗？ 不会，因为这是一个无痛测试，也没有副作用。这项测试没有替代方案。如果您的孩子不接受此项测试，可能会影响他们的病情管理。 该过程需要多长时间？ 测试需要 30 - 90 分钟，但平均约为 45 分钟。希望您的孩子在测试过程中自然入睡。 准备脑电图测试 如果您的孩子是婴儿，请带上他们的奶瓶和一些喂食，因为喂食通常可以让他们入睡。您可以在贴电极时喂食。为了进行测试，请确保您孩子的头发干净，没有涂上发胶等。除非您孩子的顾问另有建议，否则请确保您的孩子继续服用常规药物。自然睡眠记录自然睡眠脑电图有助于显示清醒脑电图中可能不存在的大脑活动，这些信息可能有助于您的医生对您的孩子进行诊断。希望您的预约时间与您孩子的午睡时间一致，以便我们获得自然睡眠记录。如果您想重新安排一个更合适的时间以配合您宝宝的午睡，请拨打 0151 252 5375 联系部门。请不要让您的孩子在去医院的路上睡着，因为这会阻止他们在测试期间入睡。我应该期待在这次测试中发生什么？
幻肢痛的启示 - UCL Discovery
截肢后，初级体感皮层 (S1) 中代表缺失手的区域失去了其主要输入，导致 S1 身体图的边界发生变化。这种重新映射过程被称为“重组”，并归因于多种机制，包括先前被屏蔽的输入的表达增加。在适应不良的可塑性模型中，这种重组与幻肢痛 (PLP) 有关。与幻肢运动相关的大脑活动也与 PLP 相关，这表明保留的肢体功能表征可能起到补充作用。在这里，我们根据人类神经成像，回顾了一些关于截肢后大脑 (重新) 组织的潜在驱动因素和后果的最新证据。我们强调了与截肢相关的其他感知和行为因素，例如无痛幻肢感觉、感知到的肢体所有权、完整的手补偿行为或假肢使用，这些因素也与皮质变化和 PLP 有关。我们还讨论了基于旨在改变幻肢大脑表征的干预措施的新发现，包括增强/虚拟现实应用和脑机接口。这些研究指出，感觉变化与涉及身体表征、疼痛处理和运动控制的大脑区域的变化密切相关。最后，我们回顾了基于方法学进展的最新证据，例如高场神经成像和多变量技术，这些技术为探究缺失手部皮质区域中的体感表征提供了新的机会。总的来说，这项研究强调了需要考虑除 S1 重新映射之外的其他大脑机制的潜在贡献，以及情境因素与大脑变化的动态相互作用，以理解和缓解 PLP。
利用机器学习进行脑电图信号分析
麻醉是外科手术中的关键，由于人工智能在医疗中的应用，麻醉正受到重新审视。精确控制暂时失去意识对于确保手术安全、无痛至关重要。传统的麻醉深度 (DoA) 评估方法依赖于身体特征，由于个体差异，已被证明不一致。为此，脑电图 (EEG) 技术应运而生，双谱指数等指标可提供可量化的评估。本文献综述探讨了 DoA 研究的当前范围和前沿，强调了利用 EEG 信号进行有效临床监测的方法。本综述对最近的进展进行了综合性综述，特别关注脑电图 (EEG) 技术及其在增强临床监测中的作用。通过研究 117 篇高影响力论文，本综述深入探讨了基于 EEG 的 DoA 分析中的特征提取、模型构建和算法设计的细节。对这些研究的比较评估突出了它们的方法和性能，包括与双频指数等既定指数的临床相关性。该综述确定了知识差距，特别是需要改进数据访问协作，这对于开发卓越的机器学习模型和用于患者管理的实时预测算法至关重要。它还要求改进模型评估流程，以确保在不同患者人群和麻醉剂中的稳健性。该综述强调了技术进步在提高麻醉的精确度、安全性和患者结果方面的潜力，为麻醉护理的新标准铺平了道路。本综述的结果有助于持续讨论脑电图在麻醉中的应用，为这一关键医疗实践领域的技术进步潜力提供了见解。
基于物联网的光学启动仪的设计和开发
摘要：这项研究介绍了使用糖尿病监测的光学方法的基于物联网的非侵入性血糖仪的开发。糖尿病需要尽快识别，并密切监测其发育。控制这种疾病的措施之一是使用糖素对血糖水平进行每日监测。市场上的葡萄仪是侵入性的，需要血液采样或传感器植入。要获取血液样本，有必要用针刺指尖获得血液样本。此过程不舒服，并且反复穿刺会增加传染病传播的风险。或者，本文提出了一种使用光学技术的非侵入性方法。原型设备主要由NIR LED（940nm）组成，该nir用作通过手指传递的光发射器，并反射为光电探测器（BPW34），该发射器（BPW34）充当光接收器。使用Arduino Cloud用于监视目的，该原型与IoT平台集成在一起。下一步涉及校准模型的开发。招募了十个健康的人参加由国家肾脏基金会Batu Pahat进行的葡萄糖读数测量。从该实验中成功获得了校准模型（𝑦=82.19𝑥+ 12.91）。开发的设备的准确性在93.2％至96.9％之间，发现错误百分比小于7％。总而言之，成功开发了一种无痛的非侵入性根源近红外LED和光电二极管。为了将来开发，可以使用更长的光发射器（例如1500 nm）来提高系统的准确性。关键字：糖尿病，糖仪，近红外（NIR），物联网（IoT），非侵入性
第 3 步示例问题 2020 年 11 月
多项集 一个以患者为中心的场景可能与两个或三个关于所呈现信息连续的问题相关。这些集合中的每个问题都与患者场景相关并且独立于集合中的其他问题。这种格式中的问题可以按任何顺序回答。您需要为每个问题选择唯一的最佳答案。示例问题 2 到 3 一名 52 岁的男性回到办公室重新评估他右脚大脚趾的溃疡。该患者有 15 年的糖尿病史，服用格列吡嗪和罗格列酮。他两个月前首次注意到溃疡。一个月前，医生给他开了 14 天的口服阿莫西林-克拉维酸盐疗法。在过去的 37 年里，他每天抽一包烟。他身高 178 厘米（5 英尺 10 英寸），体重 102 公斤（225 磅）； BMI 为 32 kg/m 2 。今日生命体征为体温 38.8°C (101.8°F)，脉搏 96/min，呼吸 12/min，血压 130/85 mm Hg。右大脚趾体格检查发现一个 1.5 cm 无痛性溃疡，深度 0.5 cm，底部潮湿，有黄色渗出物，周围红斑至踝骨水平。振动觉和单丝检查觉缺失。双脚脉搏减弱。右大脚趾毛细血管再充盈时间为 2 秒。尿液分析显示蛋白质 3+。2. 以下哪项病史因素或体格检查结果最强烈
小儿牙科中最小入侵技术的进步：评论
微创牙科（中）通过强调保存健康的牙齿结构，减少与治疗相关的创伤并提高患者依从性，从而彻底改变了儿科牙科护理。这篇叙述性评论探讨了中型技术的进步，包括二氧化二氨基氟化物（SDF），树脂浸润，萎缩的恢复治疗（ART），生物活性材料，激光辅助疗法和三维（3D）印刷技术。这些方法优先考虑早期诊断，预防和保守管理，与以患者为中心和可持续的实践保持一致。SDF表现出高功效，可在令人感动的龋齿进展中，但由于变色而引起了审美挑战。树脂浸润为白点病变提供了美观和无创治疗，而艺术品在资源有限的环境中提供了成本效益和儿童友好型龋齿管理。生物活性材料支持组织再生，激光技术可以实现精确而无痛的程序，尽管其采用受到高成本和培训要求的限制。新兴工具（例如人工智能和3D打印）提高了诊断准确性和治疗精度。尽管与成本，运营商培训和基础设施相关的挑战，但中型技术仍在不断发展，为小儿牙科护理提供了有希望的解决方案。未来的研究应着重于优化材料，改善可访问性和集成数字技术，以扩大微创方法的影响。本评论重点介绍了MID在改善口腔健康结果和确保儿童可持续，以患者为中心的护理方面的变革作用。
糖尿病疼痛性神经病变和无痛性神经病变中内源性大麻素和相关脂质的血清水平：神经病变疼痛研究的结果
摘要 N-花生四烯酰乙醇胺（也称为 anandamide）和 2-花生四烯酰甘油是大麻素受体的激活剂。内源性大麻素系统还包括结构和功能相关的脂质介质，这些介质不针对大麻素受体，例如油酰乙醇酰胺、棕榈酰乙醇酰胺和硬脂酰乙醇酰胺。这些生物活性脂质参与各种生理过程，包括调节疼痛。该研究的主要目的是分析这些脂质血清水平与神经病变疼痛研究参与者疼痛之间的关联，这是一项观察性、横断面、多中心研究项目，其中对患有无痛或疼痛性神经病变的糖尿病患者进行了深度表型分析。我们的假设是，与无痛性神经病变相比，疼痛性神经病变与 5 种脂质的水平较高有关。次要目的是分析其他患者报告的结果测量和与脂质水平相关的临床数据。使用液相色谱串联质谱法 (LC-MS/MS) 分析血清样本中的脂质介质。疼痛组的血清 anandamide 水平明显较高，但影响大小较小 (Cohen d = 0.31)。使用脂质数据聚类分析，将患者分为“高水平”内源性大麻素组和“低水平”组。在高水平组中，61% 的患者患有疼痛性神经病变，而低水平组中这一比例为 45% (P = 0.039)。这项工作仅具有相关性，这些发现与寻找针对内源性大麻素系统的止痛药的相关性需要在未来的研究中确定。
神经影像学
最近的研究表明，个体 alpha 频率 (IAF) 的减慢可以作为疼痛的客观标志。但目前尚不清楚这项研究是否能完全满足 IAF 对疼痛体验的特异性和敏感性的要求。在此，我们试图开发一种可靠的方法来评估健康个体中 alpha 振荡和急性紧张性疼痛之间关系的特异性。我们记录了 36 名志愿者在连续 5 分钟的痛苦热水浸泡、无害温水浸泡和厌恶、无痛的听觉刺激（与疼痛情况的不愉快程度相匹配）中的脑电图 (EEG)。参与者在每种情况下都对刺激的不愉快程度进行评分。我们在参与者的头皮中分离出两个显示峰值 alpha 活动的区域：中央顶叶 (CP) 和顶枕叶 (PO) ROI。与之前的研究一致，我们的研究结果显示，与温暖刺激相比，热刺激期间 IAF 减少，但这种影响并不特定于疼痛，因为我们发现 CP ROI 中的热和声音之间没有差异（与基线相比）。相反，PO ROI 报告了相同的差异模式，但它们的方向与 CP 相反，因为该 ROI 在热条件下显示的频率比对照组更快。最后，我们表明两个 ROI 中的 IAF 并没有介导实验操作和情感体验之间的关系。总之，这些发现强调了强有力的方法和分析设计的重要性，以揭示 alpha 振荡在情感处理过程中的功能作用。同样，它们表明 IAF 在健康个体产生急性疼痛体验方面没有因果作用。