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World File Search System胎儿
研究生活方式改变对胎儿母亲结局的影响
背景：GDM 会给母亲和胎儿带来不同的后果。然而，大多数不良影响是可以预防的。及时诊断、适当的咨询和充分的随访起着至关重要的作用。生活方式的改变包括饮食干预、体重管理、适当的身体活动和压力管理以及预防任何影响患者健康的不良习惯。方法：一项研究包括了第一次产前检查的妊娠前三个月的孕妇。DIPSI 报告 >140 的患者被纳入研究。所有患者都接受了生活方式干预方面的咨询。对患者进行随访并计算健康生活方式评分。遵循建议的患者分为第 1 组，不遵循建议的患者分为第 2 组。每组 100 名参与者接受随访。进行随访以观察产后结果。结果：研究发现第 1 组的血糖控制更好、阴道分娩更多、分娩时间更短。第 1 组婴儿的平均体重为 97%，略低于第 2 组。第 1 组的 NICU 入院率也较低，产前、产时和产后并发症有显著差异。结论：研究表明，生活方式的改变是 GDM 管理的重要组成部分。坚持这些改变可以更好地控制血糖，从而改善母婴结局。关键词：DIPSI 标准、胎儿母婴结局、血糖控制、妊娠期糖尿病、生活方式改变
评估胎儿脑部 MRI 重建的数据质量
1 CIBM – 瑞士生物医学成像中心 2 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学诊断与介入放射学系 3 法国马赛艾克斯-马赛大学、法国国立科学研究院、拉蒂莫内神经科学研究所 4 瑞士洛桑 CHUV 妇女-母子系 5 西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学 6 西班牙巴塞罗那大学 BCNatal 胎儿医学研究中心（圣琼德德乌医院和医院） 7 西班牙巴塞罗那 IDIBAPS 和 CIBERER 8 瑞士苏黎世大学苏黎世大学儿童医院 MR 研究中心 9 瑞士苏黎世大学苏黎世神经科学中心 10 瑞士苏黎世大学研究优先项目“发展和学习中的自适应脑回路”（AdaBD）
胎儿酒精综合症和攻击行为
稳定的家庭环境对于 FASD 儿童的积极发展至关重要 (1)，而照护者的幸福感是确保成功的关键因素 (2)。照护者通过创造培养社交、情感和行为成长的空间，在支持儿童发展方面发挥着至关重要的作用 (3)。然而，攻击性行为会破坏这些支持性环境，给照护者带来压力和挑战，并对家庭功能和幸福感产生负面影响 (4, 5)。
多中心胎儿脑部 MRI 的稳健质量控制系统
a CIBM – Center for Biomedical Imaging, Switzerland b Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne, Lausanne, Switzerland c BCNatal Fetal Medicine Research Center (Hospital Clínic and Hospital Sant Joan de Déu), Universitat de Barcelona, Spain d IDIBAPS and CIBERER, Barcelona, Spain e Department Woman-Mother-Child, CHUV, Lausanne, Switzerland f Aix-Marseille Université, CNRS, Institut de Neurosciences de La Timone, Marseilles, France g Center for MR Research, University Children's Hospital Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland h Neuroscience Center Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland i Research Priority Project Adaptive Brain Circuits in Development and Learning (AdaBD), University of Zürich, Zurich, Switzerland j Service de Neuroradiologie Diagnostique et Interventionnelle, Hôpital Timone, AP-HM, Marseilles, France
AWHONN 胎儿心脏监测程序 (FHM) 正在获取...
要成为中级研讨会 FHM 讲师，您必须： 填写 AWHONN 讲师候选人资格验证表、胎儿心脏监护项目讲师职责表和个人简历表。 记录注册护士或医生的有效执照。 保持当前 AWHONN 正式会员资格。 记录最近至少两年的产时胎儿监护经验。 记录目前作为护士、医生、经理、临床护理专家、高级执业注册护士、认证助产士（加拿大注册助产士）或教育工作者在产时胎儿心脏监护 (FHM) 方面的临床参与情况，并承担直接评估他人产时 EFM 临床技能的职责。 通过参加相关的继续教育活动，保持在产时、产前、高危护理和 FHM 方面的专业发展。 提交在参加中级讲师研讨会 3 年内成功完成当前版本中级胎儿监护课程的证据。申请必须包括知识验证文件、课程日期和中级课程的课程编号。 成功完成中级讲师研讨会（在线和面对面部分）。为学员教授中级课程做好准备。内容包括适用于教授中级胎儿监护课程的成人学习理论的原理和应用，例如将成人学习原理融入教学和技能课程组成部分，在讲座中结合适当的教学方法和策略，展示在技能站期间教授和指导学员的入门级熟练程度，并展示
高氧对胎儿皮质神经干细胞细胞周期阶段长度有持续时间依赖性的影响
胎儿神经干细胞 (NSC) 在生理上存在于低氧条件下（1% – 5% 的组织 pO 2 ），但通常被转移并维持在 21% pO 2 的大气氧水平（高氧）下以进行体外研究。这些改变的氧条件会导致 NSC 发生适应性变化，从而使体外数据的解释变得复杂。然而，潜在的适应动力学在很大程度上仍然是个谜。在这里，我们研究了短期高氧效应（3% pO 2 中 5 天，随后在 21% pO 2 中 2 天），并与持续高氧效应（21% pO 2 中 7 天）和生理氧对照（3% pO 2 中 7 天）进行了比较。我们利用皮质 NSC 通过流式细胞术和累积 BrdU 掺入测定法来分析细胞周期阶段。在持续高氧条件下培养时，NSC 的细胞增殖严重减少，但短期高氧后没有变化。随后通过流式细胞术进行的细胞周期分析表明，在持续和短期高氧条件下，NSC 明显从 G0/G1 期转向 S 期或 G2/M 期。然而，虽然短期高氧显著缩短了细胞周期，但在持续高氧条件下，细胞周期却增加了。总之，我们的结果证明了生理氧对体外扩增 NSC 的有益作用，并揭示了短期高氧与持续高氧相比的不同作用。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
Dharini 3D胎儿大脑Atlas
这项研究利用了仍然长大的大脑的细片，允许细胞级成像。dharini是唯一捕获胎儿增长大脑的大脑图集。2016年美国艾伦学院发布的唯一其他类似的公共可用地图集绘制了成年女性的大脑。Dharini有望支持人工智能和机器学习的未来进步，帮助科学家更好地了解人的大脑并改善人工智能模型。
胼胝体发育不全胎儿大脑解剖变异性分析
胼胝体发育不全 (CCA) 是最常见的先天性畸形之一，其神经发育结果不确定，尤其是当疾病被孤立时。为了向父母提供明智的咨询，在怀孕早期确定与预测结果相关的解剖标记至关重要。使用 CCA 对胎儿大脑进行定量探索的情况很少见，而且主要限于对特定大脑结构的研究。在这里，我们提出了一种基于微分同胚变换的胎儿大脑磁共振成像 (MRI) 分析流程。它包括两个步骤：半自动胎儿 MRI 预处理程序和量化与正常发育的解剖偏差的流程。MRI 预处理之后，使用配准将每个体积胎儿大脑与年龄匹配的健康模板大脑在全球范围内进行比较。将变形并行传输到同一空间以纠正胎儿之间的年龄差异。使用主成分分析和分类确定了 CCA 特有的变形模式。该流程在回顾性选择的 38 个健康胎儿和 73 个 CCA 胎儿的 MRI 上进行了测试。根据更多局部分析，最相关的 14 分类变形模式将众所周知的大脑改变与 CCA 相结合。15 这项初步工作有望定量探索异常胎儿大脑 16 并将在未来用于识别与不良临床结果相关的解剖特征 17。18
