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《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
预浸低绒抹布与在干燥低绒抹布上喷洒无菌酒精相比的优势
1988 年，Contec 率先推出预饱和湿巾，用于半导体洁净室，以提高便利性并减少溶剂使用量和挥发性有机化合物 (VOC) 排放。1990 年，无菌预饱和酒精湿巾被引入制药行业，用户报告称酒精使用量减少了 15% 至 50%。1 从那时起，药房无菌配制标准不断发展。现在，主要工程控制 (PEC) 使用 EPA 注册的一步式消毒清洁剂进行清洁和消毒，之后使用无菌 IPA (sIPA) 擦拭这些装置的内表面，以在配制前清除 ISO 5 级空间中的任何清洁剂残留物。
A.S. 博士刘忠植
Chungsik Yoo 博士目前是韩国成均馆大学 (SKKU) 的土木、建筑工程和景观建筑学教授。他是国际土工合成材料学会 (IGS) 主席。Yoo 教授还积极参与国际土力学和岩土工程学会 (ISSMGE)，担任 TC204 副主席，该技术委员会是“软土地基地下施工”。他曾担任国际隧道和地下空间协会 (ITA) 执行委员会成员和工作组 2 的发起人。Yoo 教授分别于 1989 年和 1993 年获得宾夕法尼亚州立大学土木工程硕士和博士学位。在美国 Mueser Rutledge 咨询工程师公司担任岩土工程师后，他回到韩国，并于 1994 年加入成均馆大学担任助理教授。此后，Yoo 教授继续担任成均馆大学的教授，并于 2014 年至 2016 年担任土木与建筑工程学院的讲座教授，并于 2017 年至 2018 年担任工程学院副院长。Yoo 教授合作撰写了 400 多篇技术论文，包括岩土工程和土工合成材料工程领域的 SCI 期刊论文和会议论文，包括基于实验室测试、数值建模和现场测试的隧道施工。他是国际土工合成材料学会 (IGS) 颁发的 2010 年 IGS 奖的获得者。 Yoo 教授还获得了韩国土木工程学会、韩国岩土工程学会、韩国隧道和地下空间协会以及韩国土工合成材料学会颁发的众多奖项，包括 2014 年韩国科学技术协会颁发的最佳科学和工程论文奖。目前，他是《土工织物和土工膜》的主编和《隧道和地下空间技术》的副主编。他还是《土工合成材料国际》、《计算机与岩土工程》、《交通岩土工程》和《地下空间》的编委会成员。Yoo 教授在许多国际活动中就土工合成材料和隧道相关主题发表了许多主题演讲，其中包括 WTC 2020、ICTG 2020、ISRM 2015、Eurogeo 6、Geosynthetics Asia 2016、IS-Sao Paulo 2017、Tunnelling Asia 2017、GeoMEAST 2017、GeoPERU 2017 等。
SurCapt™ 微生物表面检测试剂盒
SurCapt™ 微生物表面检测试剂盒是一种单一的即用型系统，用于无菌区域的独特表面监测。它由一个装有胰蛋白酶大豆肉汤 (TSB) 的小瓶和急性氧传感器以及植绒拭子 (Copan FLOQSwab™) 组成，微生物表面回收率≥ 70%。在小瓶内，拭子靠在装有 SRK™ 溶液（增加微生物回收率）和监管机构要求的所有四种消毒剂中和剂的海绵上。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
棉花分生植体的直接种系转化，没有选择
没有可选标记的转基因植物的再生可以促进性状堆叠产品的开发和商业化。已经开发了各种策略来消除可选标记以生产无标记的转基因植物。最广泛使用的无标记方法可能是基于农杆菌的2 T-DNA策略，其中利率基因（GOI）和可选标记基因从独立的T-DNA中传递（Darbani等，2007）。可选标记基因在随后的几代中脱离了GOI。然而，由于T-DNA共转化的不确定和GOI和可选标记基因T-DNA之间的高率，该2 T-DNA系统的效率远小于传统的1 T-DNA系统。相比之下，没有选择转换使用带有GOI的单个T-DNA，因此消除了删除可选标记插入物的需要，并有可能提供可行的替代标记系统。在这项研究中，我们报告了通过无需使用选择性剂的种子分生植物的农杆菌接种种植的转基因棉植物的成功再生。通过GUS组织化学测定，鉴定出推定的转基因植物的再生。通过GUS表达通过花粉粒，未成熟胚胎和T1植物的分离来确定转基因向后代的种系传播。通过南部分析进一步确认了结果。在此无选择系统中，无标记转换频率与当前的分生组织转换系统相似（0.2％ - 0.7％）。讨论了进一步改进该系统的策略及其在改善棉花转化管道和开发无基因基因组编辑技术方面的意义。
合成植菌素和胰岛素组合性粘膜纳米粒子的合成
摘要：有效的药物输送仍然是治疗神经退行性疾病的关键挑战，例如阿尔茨海默氏病（AD）。使用创新的纳米材料，将当前的药物（如乙酰胆碱酯酶抑制剂）通过鼻内途径传递到大脑，是管理AD的有希望的策略。在这里，我们开发了一种基于N，N，N-三甲基壳聚糖纳米颗粒（NPS）的独特组合药物输送系统。这些NP囊括了iVastigmine，这是最有效的乙酰胆碱酯酶抑制剂，以及胰岛素，一种互补的治疗剂。球形NP的ZETA电位为17.6 mV，大小为187.00 nm，多分散指数（PDI）为0.29。与药物溶液相比，我们的发现表明，使用NPS使用NPS可以显着提高通过绵羊鼻粘膜的药物运输效率。NP的私生菜疗法的运输效率为73.3％，胰岛素的运输效率为96.9％，超过了药物溶液的效率，该药物溶液的效率表现出52％的Rivastigine的运输效率，而胰岛素EX VIVO的运输效率为21％。这些结果突出了新药输送系统的潜力，是提高鼻运输效率的有前途的方法。这些组合性粘膜NPS为脑脊液和胰岛素同时递送提供了一种新的策略，这可能证明有助于开发AD和其他神经退行性疾病的有效治疗。
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
使用机器人技术和人工智能转换肢体牙齿牙齿座和口腔植入学
当前的评论重点介绍了如何将人工智能（AI）和机器人技术应用于假肢和口腔植入学领域。总结了AI和AI和机器人技术在假体的各个方面的分类和方法。AI的作用在牙科中有可能扩大。它在数据管理，诊断和治疗计划和行政任务中起着至关重要的作用。由于其巨大的诊断能力和可能的治疗应用，它在假肢中具有广泛的应用。AI和机器人技术是下一代技术，正在为假肢的增长和探索提供新的途径。目前以数字人为中心的自动化的激增极大地构成了牙科场，因为它转变为新的机器人，机器学习和人工智能时代。机器人技术在牙科场中的应用旨在通过在将来广泛采用尖端的牙科技术来提高可靠性，准确性，精度和效率。因此，当前综述的目的是代表与机器人和AI的应用以及在诊断和临床决策的背景下相关的文献，并预测了假牙和口腔植入学的成功治疗。