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World File Search System渐进性
干细胞和渐进性听力损失的基因治疗
进行性非综合性感觉性听力损失（PNSHL）是造成感觉障碍的最常见原因，影响了65岁以上的三分之一以上的个体。PNSHL包括噪声引起的听力损失（NIHL）和遗传性耳聋形式，其中包括延迟发作的常染色体显性听力损失（AD PNSHL）。pnshl是基因疗法的主要候选日期，因为已经对PNSHL进行了广泛的研究，并且在疾病的鉴定与听力损失的发作之间存在一个潜在的较宽窗口。存在几种基因治疗策略，显示出靶向PNSHL的潜力，包括病毒和非病毒方法，以及基因编辑与基因调节方法。充分探索这些疗法策略的潜力，这是人类的体外模型
渐进性上核麻痹
抽象的进行性核上麻痹（PSP）是一种罕见的脑部疾病。PSP患者的治疗既有效又有益。 此案审查旨在分享我们在PSP的积极管理方面的经验，考虑到发生疾病的患者，家庭和医疗环境。 有很多机会帮助您的患者，改善症状，降低风险并损害他们的风险，并指导他们通过慢性神经系统状况的复杂医疗，社交和合法的雷区。 我们总结了早期诊断的挑战，考虑PSP模拟物以及研究在排除这些挑战中的作用，并讨论可用的药理学和非药理治疗策略，以应对PSP的常见且具有挑战性的症状。 PSP的最佳治疗方法应以患者为中心，并涉及多学科团队。PSP患者的治疗既有效又有益。此案审查旨在分享我们在PSP的积极管理方面的经验，考虑到发生疾病的患者，家庭和医疗环境。有很多机会帮助您的患者，改善症状，降低风险并损害他们的风险，并指导他们通过慢性神经系统状况的复杂医疗，社交和合法的雷区。我们总结了早期诊断的挑战，考虑PSP模拟物以及研究在排除这些挑战中的作用，并讨论可用的药理学和非药理治疗策略，以应对PSP的常见且具有挑战性的症状。PSP的最佳治疗方法应以患者为中心，并涉及多学科团队。
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志 促进可持续性：自然纤维复合材料的环境优势 - 迷你审查 氧化应激引起的神经退行性疾病，例如... 渐进性上核麻痹中的“老虎符号” 旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告 磁共振图像中的隐私问题 心力衰竭患者的研究文章指甲毛细管发现 对的网格绑定太阳能光伏的综合分析 使用糖尿病患者中的静脉和毛细血管血液样本比较葡萄糖测量技术 rrt- dijkstra：改进的移动机器人计划算法 聚苯胺... 的介电特性 nano/mikromotorlar ve biyomedikaluygulamaları
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高，尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度，即所谓的热岛效应，在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此，需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天，无人驾驶飞机（UAV）系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确，不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应，因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统，用于测量地球表面的能量通量和温度，这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此，UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论，无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具，它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
渐进性上核麻痹中的“老虎符号”
1。Xu J，Yang X，Yang L，Zou X，Wang Y，Wu Y等。239例Covid-19患者的临床课程和60天死亡率的预测因素：来自中国武汉的多中心回顾性研究。重症监护（英国伦敦）。2020; 24（1）：394。2。Wu Z，McGoogan JM。2019年冠状病毒病（COVID-19）爆发的特征和重要经验教训：中国疾病控制与预防中心的72例314例报告的摘要。JAMA。 2020; 323（13）：1239-42。 3。 Yan L，Zhang H-T，Goncalves J，Xiao Y，Wang M，Guo Y等。 一种基于机器学习的模型，用于严重Covid-19感染患者的生存预测。 medrxiv; 2020。 4。 Lai CC，KO WC，Lee Pi，Jean SS，Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56（2）：106024。 5。 Long B，Brady WJ，Koyfman A，Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38（7）：1504-7。 6。 asadi-pooya aa，Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现：系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413：116832。 7。 Wolff L，Parkinson J，White PD。 捆绑分支块，易于健康的年轻人JAMA。2020; 323（13）：1239-42。3。Yan L，Zhang H-T，Goncalves J，Xiao Y，Wang M，Guo Y等。 一种基于机器学习的模型，用于严重Covid-19感染患者的生存预测。 medrxiv; 2020。 4。 Lai CC，KO WC，Lee Pi，Jean SS，Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56（2）：106024。 5。 Long B，Brady WJ，Koyfman A，Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38（7）：1504-7。 6。 asadi-pooya aa，Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现：系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413：116832。 7。 Wolff L，Parkinson J，White PD。 捆绑分支块，易于健康的年轻人Yan L，Zhang H-T，Goncalves J，Xiao Y，Wang M，Guo Y等。一种基于机器学习的模型，用于严重Covid-19感染患者的生存预测。medrxiv; 2020。4。Lai CC，KO WC，Lee Pi，Jean SS，Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56（2）：106024。 5。 Long B，Brady WJ，Koyfman A，Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38（7）：1504-7。 6。 asadi-pooya aa，Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现：系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413：116832。 7。 Wolff L，Parkinson J，White PD。 捆绑分支块，易于健康的年轻人Lai CC，KO WC，Lee Pi，Jean SS，Hsueh PR。COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56（2）：106024。 5。 Long B，Brady WJ，Koyfman A，Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38（7）：1504-7。 6。 asadi-pooya aa，Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现：系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413：116832。 7。 Wolff L，Parkinson J，White PD。 捆绑分支块，易于健康的年轻人COVID-19的呼吸外表现。国际抗菌剂杂志。2020; 56（2）：106024。5。Long B，Brady WJ，Koyfman A，Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。美国急诊医学杂志。2020; 38（7）：1504-7。6。asadi-pooya aa，Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现：系统评价。神经科学杂志。2020; 413：116832。7。Wolff L，Parkinson J，White PD。捆绑分支块，易于健康的年轻人
体内外毛细胞基因编辑改善渐进性......
通讯作者： Jinsei Jung，医学博士，哲学博士，韩国首尔延世大学医学院医学科学研究生院、Brain Korea 21 项目耳鼻咽喉科系；电话：+82-2228-3622；电子邮箱：jsjung@yuhs.ac。 Hyongbum Henry Kim，医学博士，哲学博士，韩国首尔延世大学医学院医学科学研究生院、Brain Korea 21 项目药理学系；电子邮箱：hkim1@yuhs.ac。 Jae Young Choi，医学博士，哲学博士，韩国首尔延世大学医学院耳鼻咽喉科系；电子邮箱：jychoi@yuhs.ac。 Heon Yung Gee，医学博士，哲学博士，韩国首尔延世大学医学院医学科学研究生院、Brain Korea 21 项目药理学系；电子邮件：hygee@yuhs.ac。
使用结构 MRI 图像对阿尔茨海默病中的渐进性 MCI 进行分类的多流卷积神经网络
摘要 — 早期诊断阿尔茨海默病及其前驱期（也称为轻度认知障碍 (MCI)）至关重要，因为一些患有进行性 MCI 的患者会患上这种疾病。我们提出了一种多流深度卷积神经网络，该网络以基于块的图像数据为输入，以对稳定性 MCI 和进行性 MCI 进行分类。首先，我们将阿尔茨海默病的 MRI 图像与认知正常受试者的 MRI 图像进行比较，以使用多元统计检验识别不同的解剖标志。然后使用这些标志提取块，并将其输入到所提出的多流卷积神经网络中以对 MRI 图像进行分类。接下来，我们使用来自阿尔茨海默病图像的样本在单独的场景中训练架构，这些样本在解剖学上与进行性 MCI 图像和认知正常图像相似，以弥补进行性 MCI 训练数据的不足。最后，我们将训练好的模型权重转移到所提出的架构，以便使用进行性 MCI 和稳定 MCI 数据对模型进行微调。在 ADNI-1 数据集上的实验结果表明，我们的方法优于现有的 MCI 分类方法，F1 分数为 85.96%。