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World File Search System胸罩
重建性乳房手术，包括管理乳房植入物，外部乳腺假体和乳房切除术后胸罩
当皮下乳房切除术以直接或延迟的假体进行皮下乳房切除术时；或在先前的乳房切除术进行良性或恶性疾病之后，包括未受影响的乳腺，以与对乳房进行对称性，并在其上进行了自由基或改良的自由基乳房切除术。（1997年第51号法案）；或单侧或双侧乳腺癌；或与胸壁异常相关时，单侧乳房发育不全，乳房不对称性明显。示例包括但不限于波兰综合征，珠综合征，果皮果皮，胸肌或创伤；或根据MP 1.144性别确认手术的性别肯定，出于任何其他原因进行的乳腺成形术被认为是化妆品，并且在医学上不必要。可以通过基于植入物的方法或使用自动组织进行重建。在所有情况下，在所有情况下，在所有情况下，硅胶纤维填充乳房植入物的外植物和/或囊膜切开术都是医学上必不可少的：
胸罩2023/2024年度报告 - 研究与创新
这个主题涉及研究从遗传到生态系统和景观量表的生物多样性与生态系统过程之间的相互关系。braes研究人员在此主题研究下工作的研究人员包括与社区集会，入侵物种，人群动态和生态连通性有关的各种问题。该主题的强烈重点是土壤微生物学：了解菌根真菌和其他微生物对天然和农业生态系统中土壤生育能力和养分循环的贡献。根据该主题进行的基本工作为保护，恢复和管理工作和理解生物多样性与生态系统服务提供的关系提供了科学基础。
正宗胸罩Rapa黄酮合酶1的基因编辑1产生二氢类黄酮含量的中国卷心菜
黄酮是绿色卷心菜的主要类黄酮类（Brassica Rapa subsp。pekinensis）。B. rapa基因组拥有七个黄酮醇合酶基因（BRFLS），但在功能上没有表征它们。在这里，转录组分析显示四个BRFL在中国卷心菜中主要表达。中，只有BRFLS1显示出主要的FLS活性和其他黄酮3β-羟化酶（F3H）活性，而BRFLS2和BRFLS3.1仅表现出边际F3H活性。我们使用CRISPR/CAS9介导的基因组编辑生成了BRFLS1-KNOCKOUT（BRFLS1- KO）中国卷心菜，并在T 1代中获得了没有脱靶突变的无靶向突变的无抗纯合植物，这些植物进一步前进到T 2生成t显示正常表型的T 2。UPLC-ESI-QTOF-MS分析表明，T 2植物中黄酮醇糖苷急剧降低，而二氢黄酮醇糖苷同时累积到与降低黄酮醇水平相对应的水平。定量PCR分析表明，BRFLS1-KO植物中苯基丙型和类黄酮生物合成途径的早期步骤上调。在符合BRFLS1-KO植物中，总酚类酚含量略有增强，这表明在Cabyylypopanios和Flavavonys中具有负面作用。表型调查显示，BRFLS1-KO中国卷心菜表现出正常的头部形成和生殖表型，但观察到其头部的细微形态变化。此外，与对照组相比，它们的幼苗对渗透压敏感，这表明黄酮醇在b.rapa幼苗中对渗透胁迫耐受性起积极作用。在这项研究中，我们表明CRISPR/CAS9介导的BRFLS1 -KO成功地产生了具有独特代谢性状的中国白菜的宝贵育种资源，并且CRISPR/CAS9可以有效地应用于功能性的中国白菜繁殖中。
关于支持创伤性胸罩康复的约会技能的当前实践和信念
抽象背景：关系对创伤性脑损伤后的生活质量很重要（TBI）。但是，关于如何支持约会技能或专业人员如何看待该领域的研究有限。方法：开发了52个项目的在线调查，并将其发送给英国参与TBI康复的专业人员。招聘是通过专业网络，特殊利益集团和社交媒体的。结果：来自一系列专业的125名参与者完成了调查。许多人同意，约会技能在康复中很重要（81.6％），但报道从事这项工作的较少（51.2％）。心理学家，SLT和OTS也被确定以解决约会技能。案件经理似乎也意识到这项工作。参与者报告使用一系列活动来解决约会技能，包括管理抑制行为和教学互动技能。感知到的障碍既是个人的，又是专业人士，包括缺乏资源和感到尴尬。结论：这项研究强调了对约会在脑损伤中的重要性的认识，但是专业人员面临支持约会技能的多个障碍。可以利用相关领域的建议，包括用于认知交流困难的康复和性障碍，并进一步研究，以将这些领域的专门联系到约会技能。
Ramy A. Zeineldin*、Alex Pollok**、Tim Mangliers**、Mohamed E. Karar、Franziska Mathis- Ullrich 和 Oliver Burgert 胸罩的深度自动分割
摘要：术中成像可帮助神经外科医生确定脑肿瘤和其他周围脑结构。介入超声 (iUS) 是一种方便的检查方式，扫描时间快。然而，iUS 数据可能受到噪声和伪影的影响，从而限制了它们在脑外科手术期间的解释。在这项工作中，我们使用两个深度学习网络，即 UNet 和 TransUNet，对 iUS 数据中的脑肿瘤进行自动和准确的分割。实验是在 27 个 iUS 体积的数据集上进行的。结果表明，使用带有 UNet 的转换器有利于提供有效的分割建模，从而对每个 iUS 图像之间的长距离依赖关系进行建模。特别是，增强型 TransUNet 能够以超过 125 FPS 的推理率预测 iUS 数据中的腔体分割。这些有希望的结果表明，深度学习网络可以成功部署以协助手术室中的神经外科医生。