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World File Search System的术
37/2023 引入男性性别的术语包括
- 协助制定、更新和实施新的操作实践，确保所有可用资源得到有效和高效的利用； - 监督服务的交付以满足服务目标，并进行评估和评估，以确保持续改进和流程效率。 - 协助制定和实施 ICT 战略，以改善与主要供应商的关系，并确保采购的 IT 服务和产品完全符合相关的服务水平协议（SLA）和任何其他合同义务。 - 协助培训评估并根据需要为技术人员提供工作指导，不仅限于正式的手动用户和软件培训和/或硬件相关设备的使用； - 通过在 IT 系统/解决方案的实施中发挥主导作用，确保遵守管理政策和决定； - 制定和协调项目方向和时间表，以最大限度地提高收益并将对 IT 系统用户的影响降至最低； - 确保并维护所有 ICT 系统以及由同一系统处理的数据的安全性和完整性，包括用户访问控制、灾难恢复和业务连续性程序；
减少心血管手术患者的术后呼吸机时间：护理教育质量倡议
新罕布什尔大学学者库的学生奖学金的学生奖学金是免费的，可以免费获得此临床博士学位。新罕布什尔大学学者库的授权管理人的授权管理员已接受它将其纳入DNP学术项目。有关更多信息，请联系Scholarly.Communication@unh.edu。
对处方药促进中常用的术语和短语的评估
examp PO许可。研究；或用于制药公司；如果他们不到18岁以下，那么当您读到处方年龄时，请记住以下哪一项。此外，消费者参与者无法使用药物，因为使用了“标签之外”？医学专业人员和医师参与者至少需要花费FDA批准，每周32个小时就没有对特定的医疗状况进行批准，并且使用了50％或更多的时间。提供直接患者护理。没有任何用途的FDA批准。它用于未批准的年龄组或剂量。来自所有参与者收集的知情同意书，该研究非法使用。协议豁免。这是一种通用药物（不是品牌药物）。可以在柜台上使用。其他（请指定）：
值得信赖的人工智能语言：深入的术语表
一旦选定术语，目标就是提供来自各种来源和学科的广泛定义。定义的选择主要集中在以下来源：NIST 出版物；IEEE、ISO 和 ANSI 发布的标准；以及同行评审期刊、会议论文集和许多领域和领域的教科书，包括计算机科学、统计学、心理学、社会学和人文学科。选择这些来源是为了确保这些来源经过充分审查，并且在许多情况下引用充分，并提供可靠的定义。鉴于许多术语的动态性质，我们还从其他来源（如 arXiv 预印本、新闻和技术网站的词汇表）中汲取灵感。在某些情况下，我们引用了词典（包括通用词典和技术词典）中的定义，以提供额外的背景和清晰度。对于已使用较长时间的术语，我们面临的挑战是找到计算机科学和统计学中描述这些术语的早期来源。在很多情况下，我们查阅了各种组织词汇表出版物以及技术和通用词典。对于少数术语，我们从易于访问的网站中选择了定义。此过程还允许同时搜索更多来源。
NERC 可靠性标准中使用的术语表
有关 BES 网络系统的信息，这些信息可用于获取未经授权的访问或对 BES 网络系统构成安全威胁。BES 网络系统信息不包括本身不构成威胁或不能用于允许未经授权访问 BES 网络系统的单个信息，例如（但不限于）设备名称、没有上下文的单个 IP 地址、ESP 名称或策略声明。BES 网络系统信息的示例可能包括但不限于有关 BES 网络系统、物理访问控制系统和电子访问控制或监控系统的安全程序或安全信息，这些信息不公开，可用于允许未经授权的访问或未经授权的分发；网络地址集合；以及 BES 网络系统的网络拓扑。
动静脉畸形的术前血流分析及立体定向放射外科治疗后的闭塞反应
目的脑动静脉畸形 (AVM) 的形态和血管结构特征已被广泛描述并与结果相关；然而，很少有研究对 AVM 血流进行定量分析。作者使用直接视觉分析和基于计算机的方法检查了血管造影上的脑 AVM 血流和通过时间，并将这些因素与伽玛刀放射外科治疗后的闭塞反应相关联。方法在单个机构使用 2013 年 1 月至 2019 年 12 月管理的前瞻性患者登记册进行回顾性分析：使用视觉流量测定方法分析了 71 名患者，使用基于计算机的方法分析了 38 名患者。在对两种方法进行比较和验证后，将闭塞反应与流量分析、人口统计学、血管结构和剂量数据相关联。结果 AVM 平均体积为 3.84 cm3（范围 0.64–19.8 cm3），32 个 AVM（45%）位于关键功能位置，平均边缘放射外科剂量为 18.8 Gy（范围 16–22 Gy）。27 个 AVM（38%）被归类为高流量，37 个（52%）被归类为中等流量，7 个（10%）被归类为低流量。研究期间，44 名患者（62%）完全闭塞；低流量 AVM 的平均闭塞时间为 28 个月，中等流量 AVM 的平均闭塞时间为 34 个月，高流量 AVM 的平均闭塞时间为 47 个月。预测闭塞的因素的单变量和多变量分析包括 AVM 病灶体积、年龄和流量。 5 名患者 (7%) 被确诊为不良放射效应，67 名患者 (94%) 在随访期间未出现任何功能恶化。结论 AVM 血流分析和按传输时间分类是预测闭塞概率和闭塞时间的有用指标。作者认为，更定量地了解血流有助于指导立体定向放射外科治疗并设定准确的结果预期。
基于AI的术中胶质母细胞瘤高光谱
胶质母细胞瘤手术切除是神经外科医生的问题任务。肿瘤完全切除可提高患者的愈合机会和预后，而过度切除可能导致神经缺陷。然而，外科医生的视力几乎无法追溯肿瘤的范围和边界。的确，大多数手术过程都会导致小计切除术。组织病理学测试可能会完全消除肿瘤，尽管由于组织检查所需的时间是不可行的。几项研究报告了具有独特的分子特征和特性的肿瘤细胞。高光谱成像（HSI）是一种新兴的，非接触，非离子化，无标签和微创光学成像技术，能够在分子水平上提取有关观察到的组织的信息。在这里，我们利用了广泛的数据增强，转移学习，U-NET ++和DEEPLAB-V3+体系结构，以执行术中胶质母细胞瘤性超光谱图像的自动端到端分割，以符合竞争性处理时间和涉及金额标准过程的竞争性处理时间和细分结果。基于旋转框架提供的地面真理，我们大大改善了HSIS的处理时间，从而实现了针对手术开放式颅骨手术期间实时加工的胶质母细胞瘤的端到端分段，从而改善了金标准ML Pipeline。我们测量了有关MATLAB 2020a提供的标准CUDA环境的竞争推论时间。此外，我们在定性和定量上评估了分割结果。最快的平行版本最快的螺旋叶素得以阐述数据库中最突出的图像，而我们的方法论则在0.29±0.17 s中执行分割推断，因此对处理对处理的21秒构成了实时符合性的约束。
文章是胶质母细胞瘤，脑转移和原发性中枢神经系统淋巴瘤的术前分化的深度学习模型
摘要：（1）背景：胶质母细胞瘤，原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和孤立的脑转移（BM）的神经影像图是神经外科实践中的诊断性和性能挑战，是一种诊断和挑战，从而扩大了护理人员的负担，并扩大患者对额外的风险相关的侵害治疗和进一步的治疗方法和进一步的治疗方法。此外，现代诊断研究并未完全解决非典型情况和重叠功能。这项研究的目的是验证先前设计且内部验证的RESNET101深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（2）方法：我们在术前T1GD-MRI扫描和组织病理学确认和术前招募了126例患者（N = 64; PCNSL：N = 27; BM：N = 35）。每个病变都进行了细分，并且所有感兴趣的区域均在DICOM数据集中导出。在先前的121例患者上实施的预先训练的RESNET101深神经网络模型在当前队列上进行了外部验证，以在T1GD-MRI扫描上区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（3）结果：在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62–0.85），胶质母细胞瘤（AUC：0.78; 95％CI：95％CI：0.71-0.87）和中度至低bms（AUC）（AUC：0.63）的能力（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC：0.63）（auc：95％）（auc：95％）（auc：95％），在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62-0.85）方面具有最佳的块状性能性能，（3）结果。 通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（3）结果。通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（4）结论：我们研究了先前发表的深度学习模型是否可以推广到不同机构招募的外部人群 - 这种有效性证实了该模型的一致性，并为未来的脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这个基于人工智能的模型可能代表了有价值的教育资源，如果在很大程度上复制了预期数据，请帮助医生区分胶质母细胞瘤，PCNSL和孤立BMS，尤其是在资源有限的环境中。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
表皮生长因子受体靶向的荧光分子成像，用于口腔癌患者的术后淋巴结评估
在大多数口腔癌患者中，手术治疗包括切除原发性肿瘤以及切除淋巴结（LNS），以进行分期或进行治疗。手术期间收获的所有LN都需要组织加工和随后的微观组织疗法评估，以确定淋巴结阶段。在这项研究中，我们研究了在组织病理学检查之前溶于荧光示踪剂cetuximab-800CW的使用来区分肿瘤阳性和肿瘤阴性LN。在这里，我们报告了一项临床试验的回顾性临时分析，旨在评估口腔鳞状细胞癌患者的切除缘（NCT02415881）。方法：手术前两天，将患者静脉注射75 mg西妥昔单抗，然后是15 mg Cetuximab-800CW（一种表皮生长因子受体 - 靶向均匀的示踪剂。获得了切除的，福尔马林固定的LN的荧光图像，并与组织病理学评估相关。结果：514 LNS（61个病理性的淋巴结）的荧光分子成像可以检测具有100％敏感性的肿瘤阳性LNS exvo，且特定的86.8％（曲线下的面积为0.98）。在此队列中，需要微观评估的LN数量减少了77.4％，而不会缺少任何转移。此外，在7.5％的LNS假阳性对荧光成像的阳性中，我们鉴定了标准组织病理学分析所遗漏的转移酶。结论：我们的发现表明表皮生长因子受体 - 靶向荧光分子成像可以帮助检测口腔癌患者的离体环境中的LN跨阶段。这种图像引导的概念可以改善术后LN检查的有效性并确定其他转移，从而保护适当的术后治疗并有可能改善预后。