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解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
juniperus squamata buch的木材解剖学特征。
研究了木制的sm squamata buch.-ham的木材解剖特征。ex。D. Don，来自尼泊尔中部曼尼山区跨山区的高山。我们研究了喜马拉雅杜松的解剖学特征和从平均海平面4600 m收集的30种不同木材样本（MSL）收集的喜马拉雅杜松的解剖参数之间的相互关系。在烤箱中以100ºC煮沸的木材样品，并使用KD-3390半自动微型集团进行切片。然后将切片在用1％safranin和快速绿色溶液染色的酒精中脱水，并在显微镜下制备永久载玻片并观察到永久性载玻片。J. squamata是一种软木物种，其特征是存在独特的狭窄年生长环，逐渐从早期伍德到莱特伍德的突然过渡。早期木材和莱特伍德气管均包含正方形的多边形细胞，圆形边框凹坑和排列在宽松的切向带中的树脂细胞。发现射线完全是单性的和同质的。大多数射线细胞都包含棱柱形晶体，而果皮坑则存在于射线细胞中。年度宽度与早期木材和晚木宽度均呈正相关，但与气管长度有负相关。在杜松等软木物种中，气管长度不仅是木材和纤维质量的重要特征，而且对于树的液压结构而言。此外，这也与该物种在干旱跨性别 - 希马拉亚地区地区恶劣的气候条件下的适应性相结合。矮人的生长环尺寸降低并增加气管长度的个体可确保有效的水运输到射击系统。因此，J。Squamata的木材解剖学特征的这种内部特异性变化是由于微途径类型的变异所致。
探索不同人工智能生成解剖图像 Juliana Alves Oliveira Pereira 1、Lucas Dantas Maia Forte 2
目的：本研究探索生成人工智能平台生成膝盖逼真图像的能力，膝盖是医疗专业人士广泛研究的复杂解剖区域。方法：使用 Midjourney、Leonardo.Ai 和 BlueWillow 等工具，以“解剖膝盖韧带以供研究的真实图像”为提示进行实验。结果：尽管取得了显著的进步，尤其是 Midjourney，但生成的图像缺乏精确的解剖细节，通常会歪曲结构。结论：人工智能生成用于学习解剖学的图像仍然存在重大局限性。关键词：人工智能、解剖学、医学教育
解剖学、生理学和药理学系
解剖学、生理学和药理学系很高兴推出本系通讯的第二版。APP 继续经历着显著的发展，我们很高兴与大家分享我们在教学和研究方面取得的一些最新成就。今年，我们成功招募了两位杰出的研究人员：Sebastien Gauvrit 博士和 Yi-Chun (YCC) Chen 博士。Gauvrit 博士是一位血管生物学家，专注于了解血管系统在我们的组织中发展出独特特性的过程，而 Chen 博士则研究胰岛素释放细胞，探索这些细胞的功能变化如何导致肥胖和糖尿病。我们很高兴欢迎这些杰出的同事加入我们的学院，并期待看到他们的学术生涯蓬勃发展。我们还欢迎 Dan McElroy 担任我们三年级实验课程的实验室讲师。他对教学和学习的热情极具感染力，使他成为我们教学团队中不可或缺的一员。
超越解剖台：为兽医学生提供人工智能虚拟解剖学
P Abinaya、K Dharani、R Gnanadevi 和 TA Kannan DOI：https://doi.org/10.22271/veterinary.2024.v9.i6b.1843 摘要 人工智能 (AI) 融入解剖学教育具有变革潜力，通过沉浸式三维虚拟现实体验提供增强深度和逻辑理解的资源。这些工具模拟了对活生生的动物身体的探索，为兽医和外科临床实践所需的全面知识做出了重大贡献。但是，要成功实施，必须解决几个挑战。后勤问题，例如与服务器、教育工具开发和技术支持相关的成本，构成了障碍。此外，由于一些学生可能缺乏足够的计算机资源或可靠的互联网连接，因此出现了访问和公平问题，限制了他们充分参与这些技术的能力。此外，基于人工智能的教育计划的设计必须具有包容性，适应不同的课程和各种文化、种族和民族背景。解决这些问题对于确保人工智能有效融入解剖学和医学教育、增强学习能力同时克服实践和可访问性障碍至关重要。关键词：可访问性、连接性、变革性、兽医和虚拟 1.简介 智能包括批判性思考、分析信息、从过去的经验中学习和适应新情况的能力（Tirri & Nokelainen，2011）[60]。它在塑造人类体验方面起着至关重要的作用，涉及理解、推理、识别、发明、规划、危机管理和沟通等认知能力（Colom 等人，2010）
胎儿静脉系统超声检查：正常解剖、变异和异常：一篇评论文章
胎儿静脉系统在妊娠第六周左右开始发育，有三对静脉：脐静脉、卵黄静脉和主静脉。这些静脉对于将血液从胎盘输送到心脏至关重要。随着肝脏的成熟，肝脏和这些静脉之间的连接形成复杂的静脉系统。该过程的中断可能导致各种胎儿静脉异常，这些异常是由这些静脉的形成或退化异常引起的。常见的异常包括静脉导管发育不全、右脐静脉持续存在、脐静脉曲张、门静脉系统发育不全和下腔静脉中断。静脉导管发育不全可导致代偿性血流变化，而当左脐静脉退化时会出现右脐静脉持续存在。脐静脉曲张是脐静脉扩张，门静脉系统发育不全会扰乱正常的肝脏血流。 IVC 中断会影响全身静脉回流到心脏。诊断这些异常需要详细的超声评估，包括多普勒研究和产前监测，以评估潜在并发症并指导适当的临床治疗。在评估复杂的通信路径时，第一步是检查该结构的组织方式。静脉系统的分类分割可带来更广阔的视野和更高的感知能力。在这篇图文中，胎儿静脉系统及其异常根据其主要来源进行分类。特别注意使用彩色示意图和真实的二维和彩色超声图像描绘正常解剖结构和异常，这对促进空间感知和简化胎儿静脉系统异常的分类方法起着重要作用。
在人类怀孕过程中观察到的神经解剖学变化
怀孕是每年数百万名女性经历的荷尔蒙和生理变化的时期，但在整个妊娠中，孕产妇大脑的神经变化在人类中没有很好地研究。利用精确成像，我们绘制了一个人的神经解剖学变化，从先入率到产后2年。明显的灰质体积减少，并且在整个大脑中都有明显的皮质厚度，与白质微结构完整性，心室体积和脑脊液的增加相反，很少有区域因过渡到母性而无法触及。该数据集是遍历妊娠的人脑的全面图，为大脑成像社区提供了开放式资源，以进一步探索和理解孕产妇的大脑。
咖啡因消耗对解剖学和生理学学生认知表现的影响
，我要在整个论文过程中对卡罗尔·布里森（Carol Britson）博士的广泛指导表示最诚挚的感谢和最深切的感谢。从我的教授到论文顾问，甚至写信给我一封推荐信，我对她对我作为学生的承诺非常感谢，并且总是竭尽全力确保我的成功。没有她，这个过程将不会顺利或放松，尤其是考虑到她在Covid-19大流行期间的韧性。
病理解剖学的检查问题
1。病理学的研究，病理学中的基本术语和方法2。采样，获取和制备活检和细胞学检查材料的原理3.死亡和死亡的唱片4。坏死和坏死5。萎缩6。蛋白质，脂质和碳水化合物的代谢疾病，包括词库7。淀粉样变性8。赛间基质的疾病，水（体液）和矿物质代谢9。具体（结石）10。自体和血源性的色素11。黄金曲12。外源色素，包括肺炎13。全球循环不足的原因14。全球循环不足，循环，崩溃和冲击的表现15。局部循环干扰16。缺血和梗塞17。血栓形成（原因，形式和后果）18。Embolia和转移19。出血和出血状态（diatheses）20。水肿21。发炎（定义，原因，表格和课程）22。炎症的宏观和显微镜迹象，炎症介质23。ex炎性炎症24。非肺淋巴细胞和替代炎症25。增生性炎症26。细菌血症，毒血症，败血症和脓血症27。免疫疾病（先天性和被授予的免疫缺陷）28。超敏免疫病理学过程，过敏和过敏性疾病29。自身免疫和自身免疫性疾病30。移植和移植免疫31。进行性变化（肥大，增生，化生，适应）32。康复33。特定的肉芽肿炎症34。结核病（主要，主要，非典型分枝杆菌）35。疾病的身体原因36。疾病的化学原因37。营养疾病，包括avitamins 38。疾病的传染性原因通常39。病毒感染
人类解剖学和生理学I教学大纲2025
2。词汇测验（约10％）。学生可以错过1个测验而无需处罚。3。实验室（约20％）。实验室可以在学期中的任何时间转动。但是，晚期工作的最高分数为60％。所有实验室测验都必须在课堂上安排的那一天进行。4。在线工作（约20％）。连接在线测验/实验室将伴随每章。学生可以错过1个在线作业而无需罚款（没有提供化妆）。5。期末考试（约10％）。需要和累积。期末考试：4-29-25 @ 8:00 AM在科学室108年级：所有等级都保存在D2L成绩中。使用D2L学生可以在整个学期的任何时间访问成绩。在D2L中，成绩显示为百分比。您的百分比可以使用以下量表将其转换为字母等级。a =大于或等于90％B =大于或等于80％，但小于90％C =大于或等于70％，但小于80％d =大于或等于60％，但小于70％F =小于60％