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利用人工智能 (AI) 进行革兰氏染色的细菌辨别支持系统 ...
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图S1。用于细胞内染色的流式细胞术的门控策略。
摘要背景塔利米烯Laherparepvec（T-VEC）是一种经许可的疗法，可用于欧洲的IIIB-IVM1A期黑色素瘤患者，可注射，无法切除的转移性病变。批准基于黑色素瘤研究中的Oncovex关键试验，该试验还包括远处转移的患者，并证明总体反应率（ORR）为40.5％，完全反应（CR）率为16.6％。目的这项研究的目的是评估在现实生活中用T-VEC治疗的黑色素瘤患者的结果。基于来自奥地利，瑞士和德国南部10个黑色素瘤中心的数据的方法，我们进行了回顾性图表审查，其中包括88名患者（44名男性，44位女性），中位年龄为72岁（36-95岁）在2016年5月至2020年1月至2020年1月。结果88例符合分析的纳入标准。ORR为63.7％。38例（43.2％）显示CR，18（20.5％）的部分反应，8（9.1％）患有稳定的疾病，24例（27.3％）患者患有进行性疾病。中位治疗期为19周（范围：1-65），平均使用11剂（范围：1-36）。39（45.3％）患者发生了不良事件，大部分是轻度I级（64.1％）。 结论T-VEC现实生活中的队列治疗表现出很高的ORR和大量耐用CR。39（45.3％）患者发生了不良事件，大部分是轻度I级（64.1％）。结论T-VEC现实生活中的队列治疗表现出很高的ORR和大量耐用CR。
鉴定，分离和提取从卵中产生细菌并用于染色的色素的
本研究旨在将细菌从白色的卵中分离出来，这些细菌可以产生颜料，并可能在纺织工业中用作染料。通常，细菌出于各种原因产生色素，并且起着重要作用。细菌产生的一些色素显示出针对病原体的抗菌活性。这些细菌产生的这些抗菌剂或物质成功地用于预防和治疗微生物疾病。诸如类胡萝卜素，黑色素，黄素，维紫素，protigiosin之类的色素对许多致病细菌显示出明显的抗菌作用。被污染的卵可能会产生细菌，例如沙门氏菌属，proteus spp。，bacillus spp。，pseudomonas spp。和葡萄球菌属，它们的鞭毛可以使它们穿过毛孔。通过使用有机溶剂提取这些细菌，并以薄层色谱法进行纯化和特征，并优化为染色参数。获得的染料是化学染料的替代来源。
信任管理指南：母亲出生的胎儿染色的母亲出生的新生婴儿
Term Definition NNUHFT Norfolk and Norwich University Hospital Foundation Trust NICU Neonatal Intensive Care Unit MAS Meconium Aspiration Syndrome NICE National Institute of Health and Care Excellence INO Inhaled nitric oxide ECMO Extra-corporeal membrane oxygenation FBC Full Blood Count CRP C-Reactive Protein PPHN Persistent pulmonary Hypertension of the Newborn PEEP Positive End Expiratory Pressures猫儿童急性运输服务CFM脑功能监测CXR胸部X射线ABG动脉血液HFNC高流量鼻插管
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
脑膜炎流感型流感型血清型A和腺病毒：罕见的六个月 - 染色的婴儿共感染
流感血清型A是小儿患者脑膜炎和侵袭性疾病的罕见原因。一个六个月大的婴儿，发烧，咳嗽和鼻滴伴随着急诊室。入院时，婴儿是机敏的，并且在血流动力学方面稳定，但随着Fontanelle的膨胀，逐渐变得更加塔尔奇。血液检查显示正常的白细胞计数和C反应蛋白升高。细胞学和脑脊液的生物化学与细菌性脑膜炎一致，并开始用头孢曲松治疗。血液和脑脊液培养物对流感嗜血杆菌呈阳性。菌株的血清分型鉴定出流感嗜血杆菌血清型A。在脑脊液和鼻咽抽吸物中的病毒检测对腺病毒呈阳性。 婴儿完成了10天的抗生素治疗，并在出院后完全回收。 尽管流感型血清型A脑膜炎的病例很少见，但由非B血清型引起的侵入性疾病以及非封装的分离株一直在增加，强调需要监测和连续的流行病学监测。 关键词：腺病毒科感染；嗜血杆菌感染；流感嗜血杆菌；婴儿;脑膜炎，细菌在脑脊液和鼻咽抽吸物中的病毒检测对腺病毒呈阳性。婴儿完成了10天的抗生素治疗，并在出院后完全回收。尽管流感型血清型A脑膜炎的病例很少见，但由非B血清型引起的侵入性疾病以及非封装的分离株一直在增加，强调需要监测和连续的流行病学监测。关键词：腺病毒科感染；嗜血杆菌感染；流感嗜血杆菌；婴儿;脑膜炎，细菌
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
组织鉴定/验证 DNA 检测
我们的检测可用于解决病理样本贴错标签、组织“漂浮物”或标本混淆的问题。我们可以使用福尔马林固定石蜡包埋组织、未染色的载玻片和染色的载玻片。载玻片上的组织将在检测过程中被消耗。目前的费用为每个样本 1,100.00 美元。
