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曲妥珠单抗 emtansine 用于 HER2- 的辅助治疗......
3.1 人表皮生长因子受体 2 (HER2) 阳性乳腺癌对患者及其家属有相当大的影响。对于早期 HER2 阳性乳腺癌，可在手术前使用新辅助治疗来根除或缩小肿瘤大小。对于局部晚期、炎性或早期乳腺癌且复发风险较高的患者，NICE 建议使用帕妥珠单抗进行 HER2 阳性乳腺癌的新辅助治疗，联合曲妥珠单抗和化疗。患者专家解释说，如果在手术中发现残留疾病，这是一个令人失望的结果，而防止癌症复发对患者来说非常重要。手术后，使用辅助治疗来降低复发风险。对于淋巴结阳性疾病的成人患者，NICE 建议使用帕妥珠单抗进行 HER2 阳性早期乳腺癌的辅助治疗，联合曲妥珠单抗和化疗。根据 NICE 的早期乳腺癌指南，患有淋巴结阴性疾病的患者可以接受辅助曲妥珠单抗治疗。曲妥珠单抗 emtansine 是一种新的 HER2 阳性早期乳腺癌辅助治疗，适用于新辅助治疗后仍有残留浸润性疾病的患者。它可以提供给淋巴结阳性或淋巴结阴性疾病患者。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
辅助技术考虑表格
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模
Omnifold：机器学习辅助展开
cc0pi信号定义（中微子模式）：一种负电荷的muON，零亲和在最终状态下检测到的任何数量的哈德子，其中在FGD1（scintillator）中重建了顶点（scIntillator）fimial formial量
肽辅助核酸输送系统正在兴起
摘要：对纳米载体治疗效果和副作用的担忧导致了将其推进为靶向和响应性递送系统的策略的发展。由于其生物活性和生物相容性，肽在这些策略中起着关键作用，因此在纳米医学中得到了广泛的研究。特别是基于肽的纳米载体，随着纯肽结构以及天然和改性肽与聚合物、脂质和无机纳米颗粒的组合的进步而蓬勃发展。在这篇综述中，我们总结了肽促进基因递送系统的进展。核酸疗法的功效在很大程度上取决于细胞内化和向亚细胞器的递送。因此，这篇综述重点介绍了纳米载体，其中肽在将核酸运送到其作用位点方面起着关键作用，特别强调了帮助阴离子、水溶性核酸跨越它们在有效发挥作用的途中遇到的膜屏障的肽。在第二部分中，我们讨论了肽如何推进纳米组装递送工具，使得它们能够穿越递送障碍并以受控的方式在特定位置释放其核酸货物。
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
术前脑体积损失与左心室辅助支持的晚期心力衰竭患者的术后del妄有关
de妄是左心室辅助装置（LVAD）植入后晚期心力衰竭（ADHF）患者的常见神经系统并发症，从而显着影响恢复。这项研究旨在分析正在接受LVAD植入的ADHF患者中对大脑的非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，以确定曾存在的脑萎缩与术后del妄之间的关联。从2020年3月至2023年7月进行了一项涉及166例ADHF患者的研究。植入前使用先进的定量神经影像学技术分析了非对比度CT扫描。评估的主要标记是侧心室分数（LVF），其次级标记包括皮质灰质分数（CGMF），白质分数（WMF），基底神经节分数（BGF）和丘脑分数（TLF）。在植入后的两周内，共有56例患者（33％）经历了术后del妄。div妄患者年龄较大，并且表现出更大的脑萎缩，该患者由较高的LVF和较低的CGMF，WMF，BGF和TLF值表示。ir妄的发生与年龄和心室增大密切相关，主要是在侧心室中。LVF有效地预测了妄想的发展，无论年龄如何。术前脑大量分析，特别是侧心室的大脑体积分析，对于识别有术后del妄风险的患者至关重要，增强了术后治疗以及改善LVAD接受者的结果。
o r i g i n a l r e s a r c h红外热仪，定量辅助轴突反射测试和3相骨scint的诊断性能
目的：复杂的区域疼痛综合征（CRP）诊断由于缺乏客观和确定的测试而构成挑战。尽管红外热摄影，定量Sudomotor轴突反射测试（QSART）和3阶段骨闪烁显像等实验室测试已被视为诊断辅助工具，但它们的使用仍然有争议。这项回顾性研究旨在阐明这些方式对CRP的诊断的诊断有效性和潜在价值。患者和方法：使用布达佩斯标准诊断CRP，红外热摄影，QSART和3相骨闪烁显像是作为辅助测试。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析以及敏感性，特异性以及阳性和负类样的比率评估诊断性能。结果：在评估的41例患者中，根据这些标准被诊断出26名（63.4％）。在这三个测试中，只有红外热力计表现出明显的诊断性能（ROC曲线下的面积为0.718； 95％置信区间，0.569–0.866; p = 0.003）。红外热成像显示阳性和阴性的可能性比分别为2.308和0.346，表明临床上有用的结果。三个阳性结果表现出最高特异性（0.933）和阳性预测值（0.917）。结论：在三个针对CRP的实验室测试中，红外热成像是最有用的。关键字：复杂的区域疼痛综合征，红外热力计，定量辅助轴突反射测试，3相骨闪烁显像QSART和3相骨闪烁显像没有显示出明显的诊断性能；但是，结合所有三个测试的结果可能会在某些情况下提供额外的诊断信心。
视频：辅助喂养机器人在实验室外进行测试
在两项研究中，用户都成功地养活了自己的饭菜。在第一项研究中，机器人获得了约80％精度的主菜，另一项研究中的用户发现这是成功的阈值。在第二次研究中，房屋的各种环境和环境（Ko）可能在低光或在床上工作时在饮食中吃饭 - 使系统的默认功能保持不变。但研究人员将该系统设计为可定制的，因此KO能够控制机器人并仍然为自己喂食所有餐点。
vmts：双皮德机器人中多刺运动的视觉辅助教师增强学习
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计，在各种应用中提供了巨大的潜力，但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前，大多数研究都集中在基于本体感受的方法上，这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要，但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习（RL）方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望，特别是基于本体感受的方法。然而，地形适应性，尤其是对于两足机器人，仍然是一个重大挑战，大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中，我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物，该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起，与传统模型相比，表现出色。此外，我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失，而不是强制实施相似之处，以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法，证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人，增强学习，视觉感知的控制