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World File Search System粗面岩
国家咨询牙科和颅面研究委员会
Marit Aure博士，Dir。 Lorena Baccaglini，Der，CCR Alison Boyce博士，Dir。我也是布朗，Der，Research＆Research＆Carory Development Branch（RTCDB）Christopher Brown博士，DEA，Scientific Review Branch（SRB）Christopher Campbell博士，DEA，SRB Preethi Chander博士，DER，Integraftive Biogy＆Intectious Isology＆Instectious Isises and Instectious Isases Branch（IBIDB）Jingshan Chen Chen，Dea，Dea，Srb srb srb MS。 Tiffany Chen，OD，通信与健康教育办公室（OCHE），DER，DEA，DEA，SRB MS的Ibidb Aiwu Cheng博士，Der，Der chen博士。 Jennifer Chi，OD，Octom MS。 Der的Alicia Chou，翻译基因组学研究部（TGRB）Kevin Chu先生，OD，OIT，OIT Michelle Cortes博士，Der，Ibidb，Ibidb Brett Dean先生，OD Financial Management Branch（FMB）Jimmy Do，OD，OD，OD，FBM Olga Epifano博士（OSD）Dena Fischer博士，Der，CCR，Melissa Ghim博士，Der，Ibidb，Ibidb博士Margaret Grisius，der，CCR，CCR，Joel Guzman先生，Der，OD MS。 April Harrison，DEA，GMB Belinda Hauser博士，DIR，OSD MS。杰西卡·亨利（Jessica Henry），OSPA，GABRIEL HIDALGO先生，DEA，GMB MS。 Yu-Ling Huang，OSPA，OSPA Timothy Iafolla博士，OSPA，OSPA Hiroko Eid博士，Der，CCR Tomoko Ikeuchi博士，Dir，Osd，OSD Dara Kessler博士，OD Leila Khaki博士，Der，Der，der，BSSRB，BSSRB，BSSRB Wendy Knosp博士Wendy Knosp，Ospa，OSPA OSPA博士Jamie Kugler，Dirl，dir，dir，dir。 Payal Rajender Kumar，OD Robert Kuska先生，OD，Oche Bikash Lamichhane博士，DI，OD Shuang Li博士，Der，Der，OD，Jiwon Lim博士，Jiwon Lim博士，Dir Orlando Lopez，Der，Der，Ibidb，Ibidb William Martin先生Susan Medve，DEA，GMB Yun Mei博士，DEA，SRBMarit Aure博士，Dir。 Lorena Baccaglini，Der，CCR Alison Boyce博士，Dir。我也是布朗，Der，Research＆Research＆Carory Development Branch（RTCDB）Christopher Brown博士，DEA，Scientific Review Branch（SRB）Christopher Campbell博士，DEA，SRB Preethi Chander博士，DER，Integraftive Biogy＆Intectious Isology＆Instectious Isises and Instectious Isases Branch（IBIDB）Jingshan Chen Chen，Dea，Dea，Srb srb srb MS。 Tiffany Chen，OD，通信与健康教育办公室（OCHE），DER，DEA，DEA，SRB MS的Ibidb Aiwu Cheng博士，Der，Der chen博士。 Jennifer Chi，OD，Octom MS。 Der的Alicia Chou，翻译基因组学研究部（TGRB）Kevin Chu先生，OD，OIT，OIT Michelle Cortes博士，Der，Ibidb，Ibidb Brett Dean先生，OD Financial Management Branch（FMB）Jimmy Do，OD，OD，OD，FBM Olga Epifano博士（OSD）Dena Fischer博士，Der，CCR，Melissa Ghim博士，Der，Ibidb，Ibidb博士Margaret Grisius，der，CCR，CCR，Joel Guzman先生，Der，OD MS。 April Harrison，DEA，GMB Belinda Hauser博士，DIR，OSD MS。杰西卡·亨利（Jessica Henry），OSPA，GABRIEL HIDALGO先生，DEA，GMB MS。 Yu-Ling Huang，OSPA，OSPA Timothy Iafolla博士，OSPA，OSPA Hiroko Eid博士，Der，CCR Tomoko Ikeuchi博士，Dir，Osd，OSD Dara Kessler博士，OD Leila Khaki博士，Der，Der，der，BSSRB，BSSRB，BSSRB Wendy Knosp博士Wendy Knosp，Ospa，OSPA OSPA博士Jamie Kugler，Dirl，dir，dir，dir。 Payal Rajender Kumar，OD Robert Kuska先生，OD，Oche Bikash Lamichhane博士，DI，OD Shuang Li博士，Der，Der，OD，Jiwon Lim博士，Jiwon Lim博士，Dir Orlando Lopez，Der，Der，Ibidb，Ibidb William Martin先生Susan Medve，DEA，GMB Yun Mei博士，DEA，SRB
口腔和颌面外科手术的手术部位感染
Surgical Site Infection (SSI) is defined as an infection at the site of a surgical incision occurring within 30 days of an operation and can be classified as [1] superficial, including the skin and subcutaneous tissue, [2] deep, including the underlying muscle and fascia, or [3] space SSI, including any organs or tissues other than the muscle or fascia [1].SSI是最常见的医疗保健相关感染，导致了几种不良后果，包括增加伤口愈合时间，增加抗生素的使用，较长的医院住院以及总体上更高的医疗保健相关成本[2]。在沙特阿拉伯的一家三级医院进行的一项大型队列研究确定革兰氏阴性细菌是SSIS中最常见的致病生物，最常见的是大肠杆菌，其次是铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，Klebsiella pneumoniae，Klebsiellaiae和kinetobactobactabacter baumanniai [3]。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
颌面外科中的人工智能。未来还是现在？
人工智能 (AI) 是当今医学领域的主要驱动力之一，在临床诊断领域具有明显的实用性，并且在改善患者治疗结果方面发挥着作用。机器学习技术（“机器学习” [ML]）源于人类的感受、学习和推理能力 1，基于逻辑算法的训练，通过这些算法，如果我们给机器一系列一般规则，机器就会在特定情况下做出决策。如今，人工智能应用已经非常多样化，已被用于改进诊断过程、识别罕见病症以及控制治疗后的结果。此外，由于 ML 技术具有很高的数据处理能力，创建具有多个记录的数据库可以帮助我们检测给定实体中的主要预后指标。毫无疑问，在医疗保健中纳入来自人工智能的元素正变得越来越频繁。主要包括：改善与患者沟通的计划、医疗监测系统、药物开发，以及最重要的是，在手术中，促进手术干预的机器人系统 2。尽管这些新技术在颌面外科领域的应用仍存在一定的局限性，但当今的外科医生需要正确理解它们的可能性、局限性和未来的挑战。在去年于巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，展示了第一个能够通过与 5G 技术连接远程指导手术的 AI 平台（外科手术的进步 - TeleSurgeon 平台）。该系统可靠地减少了手术室中的错误，并在过程的最关键阶段依靠机器的建议。这些进步预示着一个非常光明的未来，尽管很难预测这些系统何时会在外科手术领域达到人类的能力；大多数预测都指向这发生在 2050 年代初。
人工智能在牙科和颌面放射学中的应用
从 Netflix 上的电影推荐到手机上的自动更正功能，人工智能在我们日常生活中的应用越来越普遍。医学和牙科领域可以应用人工智能来跟上技术进步并利用它们来提高实践效率。虽然人工智能尚未得到广泛应用，但在牙科和颌面外科领域与牙科射线照片结合使用时具有巨大潜力。射线照片可以作为机器学习算法的数据集，并使人工智能技术能够执行诊断疾病和治疗计划等任务。正在牙科研究中研究的人工智能技术的用途包括牙科图表、诊断龋齿、囊肿和肿瘤以及正颌和正畸病例的治疗计划。
Fallot三曲目中的畸形颅面特征
四部曲识别为一种氰基先天性心脏病是一种威胁生命的先天性心脏异常，与四种异常相关：肺部狭窄，一种介入的缺陷，一种介入的缺陷，介绍性主动脉和右室肥大。先天性心脏病的全球总患病率约为8/1,000例。1印度出生的先天性心脏病（CHD）的儿童每年超过200,000。2法洛的四部曲在儿童中被评为第五大常见的氰化心脏病。TOF的患病率为3.4/10,000个活产。3法洛特四曲学的病因是多因素的。在大多数情况下，确切的病因仍然晦涩难懂。然而，相关的一些最常见原因是未经治疗的母体糖尿病，视黄酮酸的母体摄入，苯基酮尿和染色体异常（Trisomies 18，21，13，微片染色体22）。4
用于管理上颌面筋膜空间感染
妊娠糖尿病（GDM）是怀孕期间常见的代谢并发症之一，与母亲及其后代的不良怀孕结局的风险增加有关。1-4，它被定义为怀孕期间发作或首次识别的任何程度的葡萄糖不耐症。在第二个孕期可能开始注意到症状时，它更常见于第2和第3个妊娠中期。症状包括视力模糊，疲劳，定期感染尿路，阴道和皮肤；渴求，食欲和排尿；恶心和呕吐；和体重减轻。胰岛素是一种血糖调节激素，妊娠糖尿病会在胰腺产生足够的胰岛素或无法有效地使用人体时会产生胰岛素时发生。5