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World File Search System胎龄
大脑MRI发现及其与年轻青少年的视觉障碍相关的非常早产
抽象目的非常早产增加了新生儿白质损伤的风险，但是有限的数据在何种程度上持续到青春期，以及与眼科结局的关系。这项研究的目的是评估与对照组相比出生的12岁儿童的大脑MRI发现，以及他们与同时的眼科结局的联系。方法，我们包括47个出生的孩子和22个完整的对照（胎龄<32和> 37周，从事分解）。在12年随访中，研究了与并发的眼科结局有关的研究结果。结果Evans指数（0.27 vs 0.25，p <0.001）和拟议的“后心室指数”（0.47 vs 0.45，p = 0.018）在出生的孩子中增加了。较高的胎龄与较大的call体面积相关（β= 10.7，95％CI 0.59–20.8）。在15个（32％）的早产儿（32％）和1（5％）的完整控制中，观察到局灶性白质病变。增加后心指数增加视力≤1.0的风险增加（OR = 1.07×10 11，95％CI = 7.78–1.48×10 21）和对比度灵敏度<0.5（OR = 2.6×10 27，95％CI = 1.9×10 8 –3.5×10 46）。降低了与视力受损相关的周围白质厚度（β= 0.04，95％CI 0.002–0.07）。结论在12年随访时，与完整的对照相比，在出生的儿童中发现了更多的白质病变和较低的白质体积的证据。较大的后心室指数与视力降低和对比度敏感性之间的关联表明，由于弥漫性白质病变，后视觉途径干扰。
DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合
5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。 量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。 在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。EEG中 MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。 eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。
cat胎盘中的胰岛素样生长因子 - amelica
摘要：胎盘发育涉及孕产妇信号事件，这是猫科生殖的一个不足研究的主题。很少有内皮chiorchoriochorial胎盘的研究处理类似胰岛素样生长因子（IGF），这是主要的发育调节剂之一。虽然已经报道了IGF和1型IGF受体（IGF1R）的胎盘表达在母狗中，但有关皇后区IGF系统的数据仅限于子宫组织。这项研究旨在检测胎儿和母体胎盘结构中的IGF1，IGF2和IGF1R。根据胎龄（g1：≤43d.p.c; g2：≥44d.p.c）将23个胎盘的样品分为两组之一，并通过间接免疫组织化处理。用所有抗体的标记在早期胎盘的子宫内膜腺比晚期的腺更强。母体内皮中等到强烈的标记，子宫内膜的强度降低，而相反的情况发生在迷宫中。细胞增生细胞比合胞蛋白细胞细胞更强烈地标记。IGF1和IGF1R阳性细胞在后来的胎盘的决结中更丰富。这些结果支持IGF系统在猫的妊娠和发育过程中起着核心作用。据我们所知，这是第一份记录猫胎胎胎儿区域中免疫组织化学IGFS/IGF1R检测的报告。
参考：Rosenblum Jessica，Van der Veeken Lennart，Aertsen Michael，Meuwissen Marije，Jansen Anna.-异常胎儿超声，导致诊断
图2：胎儿MRI的胎龄为33周零5天。t2加权在轴向（a，b）和冠状（c）平面以及轴向平面（d）中的扩散加权图像（DWI）。在轴向平面上看到额骨前骨的尖头配置的异常颅骨配置（a和b中的箭头）。在所有平面和两个序列中，周围白质的高强度外观都显而易见，并且在轴向和冠状平面中看到了尖锐的描述（A - D中的白箭头）。白质在顶部区域的显而易见系数（DAC）值为1950 x 10^-3 m^2/s。
人工智能在香港儿童骨龄评估中的验证
摘要 简介：我们试图评估人工智能 (AI) 自动化骨龄分析软件 BoneXpert 3.0 在确定香港儿童骨龄方面的准确性。方法：纳入了 2019 年 1 月至 12 月在香港一家三级转诊中心用于骨龄评估的所有左手和腕部 X 光片。我们将两名经验丰富的儿科放射科医生评估的这些 X 光片的骨龄与使用 Greulich 和 Pyle 方法的 BoneXpert 分析进行比较。还进行了基于性别的骨龄比较。评估包括计算 Spearman 相关性 (r)、判定系数 (R 2) 和准确度（均方根误差）。通过 Bland-Altman 分析评估手动和人工智能生成的评估之间的一致性。结果：共分析了 99 张骨龄 X 光片。平均实际年龄为 9.8 岁（标准差 [SD] = 3.9 岁）。人工和人工智能分析显示出很强的相关性（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。Bland-Altman 分析显示平均差异为 -0.08 岁（SD = 0.73 岁），一致性界限在 1.35 和 -1.51 岁之间。按性别分层后，视觉和人工智能生成的骨龄评估之间的相关性仍然很强（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。人工智能骨龄分析的准确率为所有研究 0.74 岁，女性 0.79 岁，男性 0.65 岁。结论：BoneXpert 在当地儿科人群的骨龄评估中可靠且准确。
全龄段自闭症策略 2023 年 9 月
优先事项 1：提高社会对自闭症的认识和接受度 通过展示自闭症患者在社区中感到更受包容和接受，我们将提高公众对自闭症的理解和接受度。为了改变人们对自闭症患者及其家人的态度，我们还希望公众了解自闭症对人们的影响有多么不同，尤其是自闭症妇女和女孩的表现方式的差异。为了确保自闭症患者能够与其他人平等地进入这些区域和服务，我们希望许多公司、公共部门机构和各种交通系统能够更加包容自闭症患者。
白金汉郡全龄无偿护理人员战略 2025-2030
护理人员提供的支持包括处理护理服务、协助个人护理、参加预约和领取药物、照顾家庭中的其他人、提供陪伴、履行家务以及在短时间内处理危机。护理人员还为被照顾的人提供情感支持，这对护理人员的影响不容小觑。同样重要的是要认识到，许多人由于突然发生事故或被诊断出疾病而一夜之间成为护理人员。
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。
