XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System胫骨
Alisha Menon
华盛顿感觉运动神经工程中心。开发了36个小时的时间，Dropstop是一种用于脚下患者的互动康复系统。卫生专业人员建议几乎所有脚落下的患者的物理治疗。然而，治疗对患者来说可能会令人沮丧，因为练习（在中风或受伤之前很容易运动）非常难以执行。这使他们减少了自己完成任务的动力。大量研究表明，康复和培训中的视觉和音频反馈可以帮助患者以清晰而激励的方式更好地了解自己的表现和改善。Dropstop通过与OpenBCI Cyton生物传感板相连的表面EMG传感器测量胫骨前肌肉活性。Cyton记录并通过RFDUINO无线电模块驱动音频和视觉反馈的USB加密狗连接到Arduino Uno的计算机无线通信。
1 runx3的补充信息是...
补充图1。人和小鼠中p53缺陷骨肉酶的转录因子和下调的转录因子。（a）代表性骨基因生殖器特异性p53基因敲除小鼠的胫骨的OS发育（iosterix/sp7 -cre; p53 fl/fl）。箭头指示肿瘤。osterix-cre也在成年小鼠的BM-MSC中表达5。右面板：X光片。比例尺= 1厘米。（b）人和小鼠中的RNA-seq数据的主要成分分析（PCA），比较OS组织（OS）和正常成骨细胞（OB）。（c）比较OS和OB的RNA-seq数据的MA图表示。七个TF（图1a，b）用红点表示。（d）七个转录因子的预后功效（图1a，b）通过Kaplan -Meier对目标队列中OS患者的生存分析确定。** p <0.01; * p <0.05。
急性间歇性缺氧在复发中引起运动和认知可塑性，使多发性硬化症
图1。实验设置。（a）研究参与者坐在脚踏板中的测试脚上，耦合到6度的自由度负载电池。表面肌电图记录了内侧腹腔，比目鱼，胫骨前和股四头肌肌肉的肌肉活性。（b）参与者以随机顺序进行了一次AIH或SHAM AIH的一次会议，至少相隔一周。AIH方案由15秒的60秒交替发作（〜9％O 2）与常氧房空气（21％O 2）组成。Sham Aih由交替的常规房间空气发作。（c）在每次疗程之前，在0-，30和60分钟之前评估了踝部植物和背反射强度以及表面肌电图。仅在基线和干预后60分钟进行认知测试。
低能X射线放射学燃烧的临床前建模
介入放射学在过去几十年中已大大增长，并成为治疗或诊断的重要工具。这项技术主要是有益的，而且掌握了，但可能会发生意外暴露，并导致确定性效应的出现。缺乏对用于这些实践的低能X射线的放射生物学后果的知识，这使得对不同组织的预后非常不确定。为了改善患者的辐射保护并更好地预测并发症的风险，我们实施了一种新的临床前小鼠模型来模仿介入放射学中的放射学燃烧，并对剂量沉积进行了完整的表征。设计了一种新的设置和准直仪，可在80 kV的空气中照射15只小鼠的后腿。辐照后，收集小鼠胫骨以通过电子顺磁共振（EPR）光谱测量来评估骨剂量。在简化和体素化的幻像中进行了带有Geant4的Monte Carlo模拟，以表征不同组织中的剂量沉积，并评估次级电子（能量，路径，动量）的特征。收集了30只小鼠胫骨进行EPR分析。在骨最初在30 Gy的骨中测量了平均剂量为194.0±27.0 Gy。确定空气转化因子为6.5±0.9。样本间和间小鼠的变异性估计为13.9％。蒙特卡洛模拟显示了这些低X射线能量的剂量沉积的异质性和密集组织中的剂量增强。研究了二级电子的特定性，并显示了组织密度对能量和路径的影响。获得了实验和计算出的骨与空气转化因子之间的良好一致性。实施了一种新的临床前模型，允许在介入放射学条件下进行放射学燃烧。对于开发新的临床前放射生物学模型，其中沉积在不同组织中的剂量的确切知识至关重要，蒙特卡洛模拟的互补性和对剂量表征的实验测量结果已被证明是相当大的资产。
将古典和现代顺势疗法结合在一起
3. 行走时小腿前部靠近胫骨处抽筋 6. 患者寻求户外空气，尽管感觉寒冷，但总是感觉好些 11. 从手指和脚趾末端出现感觉和运动麻痹 12. 水样暗红色畏光字母连在一起 [眼睛] 13. 感觉胃部有石灰灼伤处，吃新鲜肉类后更严重 14. 喉咙感觉到强烈的心跳 15. 当你觉得你可能在为某事责备自己时可以使用这种疗法 17. 肝区敏感，不能忍受腰部周围的任何东西，特别适合醉汉 19. 颈部血管跳动，手、臂、脚麻木，四肢骨头疼痛 20. 难以肿胀，尤其是吃热食物时，软腭和鼻咽发痒和发痒 21. 耳朵发痒经耳咽管 22. 外伤、肌肉麻痹、视网膜出血引起的复视
一种用于限制运动对齐的新技术，无计算机辅助设备的总膝关节置换术
运动学一致性总膝关节置换术（KA-TKA）旨在恢复自然的肢体比对和关节线倾斜，从而提高患者满意度。限制的KA-TKA（RKA-TKA）解决了异常的膝盖解剖学，并试图在安全对齐边界内复制自然解剖结构。这项研究引入了一种新型的设备和技术，该技术和技术可以无需计算机辅助手术（CAS）即可进行RKA-TKA。新设备允许精确的软骨厚度测量和截骨角度的调整，从而促进准确的比对。提出了一种用于胫骨截骨术的高跟力技术，提供了一种可再现的方法来确定截骨术的体积和角度。这些创新使KA和RKA-TKA在任何手术环境中都可行，避免了与CAS相关的高成本和有限的可用性。
低能X射线放射性烧伤的临床前建模
介入放射学在过去几十年中发展迅速，已成为治疗或诊断的重要工具。这种技术大多是有益的且已被掌握，但意外过度暴露可能会发生并导致确定性效应的出现。由于缺乏对用于这些实践的低能 X 射线的放射生物学后果的了解，因此对不同组织的预后非常不确定。为了提高患者的辐射防护并更好地预测并发症的风险，我们实施了一种新的临床前小鼠模型来模拟介入放射学中的放射烧伤，并对剂量沉积进行了完整的表征。设计了一种新的装置和准直器，以 80 kV 的空气比释动能下以 30 Gy 的剂量照射 15 只小鼠的后腿。照射后，收集小鼠胫骨以通过电子顺磁共振 (EPR) 波谱测量评估骨剂量。使用 Geant4 在简化和体素化的模型中执行蒙特卡罗模拟，以表征不同组织中的剂量沉积并评估二次电子的特性（能量、路径、动量）。收集了 30 只小鼠胫骨进行 EPR 分析。在空气比释动能下，初始辐照剂量为 30 Gy 的骨骼中测得的平均吸收剂量为 194.0 ± 27.0 Gy。确定骨到空气的转换因子为 6.5 ± 0.9。样本间和小鼠间的变异性估计为 13.9%。蒙特卡罗模拟显示了这些低 X 射线能量的剂量沉积的异质性和致密组织中的剂量增强。研究了二次电子的特性，并显示了组织密度对能量和路径的影响。实验和计算的骨到空气转换因子之间获得了良好的一致性。实施了一种新的临床前模型，允许在类似介入放射学的条件下进行放射烧伤。对于开发新的临床前放射生物学模型，准确了解不同组织中沉积的剂量至关重要，蒙特卡罗模拟和实验测量在剂量表征方面的互补性已被证明是一项相当大的资产。
mdx 小鼠中的 NAR 突破性文章
平台由与转铁蛋白受体 1 结合的抗原结合片段组成，该片段与寡核苷酸偶联。我们证明，单剂量的小鼠特异性 FORCE–M23D 偶联物可增强 mdx 小鼠中外显子跳跃 PMO (M23D) 的肌肉递送，实现剂量依赖性和稳健的外显子跳跃以及持久的肌营养不良蛋白恢复。FORCE–M23D 诱导的肌营养不良蛋白表达在单剂量 30 mg/kg PMO 等效剂量下分别达到股四头肌、胫骨前肌、腓肠肌、膈肌和心脏中野生型水平的 51%、72%、62%、90% 和 77% 的峰值。缩短的肌营养不良蛋白定位于肌膜，表明功能性蛋白质的表达。相反，单剂量 30 mg/kg 未结合 M23D 显示出较差的肌肉传递，导致外显子跳跃和肌营养不良蛋白表达处于边缘水平。重要的是，与 FORCE-M23D 相比，FORCE-M23D 治疗可改善功能结果
帕博利珠单抗治疗非小细胞肺癌骨转移完全缓解：两例病例报告
摘要。目的：报道两例下肢长骨骨转移且即将发生骨折的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者使用帕博利珠单抗治疗，肺癌和骨转移均得到明显改善的病例。病例报告：病例1为74岁女性，左胫骨NSCLC转移，病例2为71岁男性，右股骨NSCLC转移，骨转移均即将发生骨折。两例患者均为IVB期，均接受帕博利珠单抗全身治疗，骨转移则接受保守治疗。3个月后，两例患者均出现完全缓解，骨转移灶出现明显的骨硬化改变，肺癌肿瘤缩小。结论：这些结果可能意味着即使在晚期 NSCLC 即将发生骨折的情况下，也需要采用 pembrolizumab 进行全身治疗的新策略。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。