XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解剖学
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）
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％
定量胸部CT成像，用于对患者候选的功能评估解剖学
术前功能评估在肺叶切除术之前仍基于肺功能测试（PFTS），并且段计数被认为是预测术后功能（PF）的标准方法。我们的目的是将这种方法与定量功能成像技术相关联。包括从8月至2023年12月的早期肺癌手术的候选人。排除标准是良性疾病，晚期肺癌和接受肺切除术的受试者。我们的分析评估了FEV1，FVC和DLCO在手术前和六个月后进行的。米兰政治家的生物工程师分析了术前和术后CT扫描。对放射学图像进行处理以获得解剖学分割，对肺的重量和功能体积的分析（-910HU和-500HU）。分析的重点是测量的术后FEV1和FVC值与通过段计数和成像方法计算的预测值的相关性。我们招募了22例接受肺叶切除术并符合纳入标准的患者。与解剖学公式相比，使用CT成像在计算PF中，使用CT成像没有显示出统计学上的显着差异（P = 0.775）。但是，CT结果在预测术后FVC值时出现了出色的结果（P <0,001）。我们的研究证实了定量CT分割预测PF的有效性。使用CT分割预测术后FVC值的优势是术后风险感染和ICU停留的有用预测指标。此外，我们将继续研究，以调查在分割切除术或具有严重功能不足的受试者的情况下两种方法之间存在差异。
解剖学和生理学 - 教职员
可在课堂上穿着手术服，在实验室区域和实习时也必须穿着手术服（一些实习机构有特殊要求，例如，只能穿着犹他大学红色、黑色或海军蓝手术服）。如果在实验室和临床技能中不穿手术服，可以提供一次性实验室外套供在便服外使用。在实验室/临床环境区域练习技能时，也必须穿着包头鞋。
解剖学（ANAT）
ANAT 301. 多模态人体解剖学。4 个学分。本课程使用尸体解剖和数字 3D 技术（包括创新的 Microsoft HoloLens）向学生介绍人体的大体解剖结构。它与大多数传统解剖学课程（包括 ANAT 411）的不同之处不仅在于它使用了三维成像技术，还在于它采用的是系统方法而非局部方法；人体结构是通过研究器官系统（例如神经系统、肌肉系统）而不是一次只关注一个区域（例如胸部或下肢）来学习的。这种方法让学生对人体的组织方式有了“大致了解”，从而为其他更详细地介绍人体解剖结构的课程奠定了坚实的基础。尸体演示让学生能够在上下文中看到解剖系统，并应用通过虚拟技术学到的知识。以 ANAT 301 和 ANAT 401 的形式提供。
