XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System造口术
增强心室造口术的现实
首先，我要感谢我的主管Marta Kersten-Oertel博士在整个硕士学位中提供了出色的指导和无限的支持。我不仅在学术事务中也从她那里学到了学到的生活，而且还作为生活中的榜样。其次，我要承认“ Etienne l´eger，Applied Chection Lab的先前博士学位。学生在整个研究中谦虚地分享了他所有的知识和指导。我要感谢我的父母Mahvash和Mahmood相信我并以他们的爱来支持我。他们总是鼓励我梦想大，并勇敢跟随他们。和我的姐妹Golyas，Golnaz和Mahshid总是以他们的爱与关怀向我前进。我要感谢我的堂兄Mahsa和Shahrzad，他们成为了我在加拿大的第一个家庭，并帮助我帮助了我所有的困难。终于要感谢我最好的朋友和爱阿里，阿里不仅是我过去两年中最大的支持者，而且在所有糟糕和美好的日子里都在我身边。
7岁女孩中脑神经的性吞噬造口术：一种罕见的病例
schwannomas是由Schwann细胞引起的良性周围神经鞘肿瘤。在涉及颅神经时，他们在儿童中很少见。降低神经schwannomas占所有头部和颈部schwannomas的5％，使其在小儿种群中成为异常发现[1,2]。大多数成年中存在的次咽造型患者和儿童期病例极为罕见。腹神经（颅神经XII）控制舌头的运动，其schwannomas通常起源于颅内或性脑性区域。肿瘤的生长会导致相邻结构的压缩，并且取决于肿瘤的位置，症状可能从无痛的宫颈肿块到腹神经麻痹，其特征是同侧舌头无力和萎缩。
造血型造口岩的分子筛选（...
摘要：血液中（Apicomplexa：Adeleorina）是最常见和广泛的爬行动物血寄生虫。haemogregarina stepanowi是从爬行动物，欧洲池塘乌龟emys Orbicularis中描述的第一个血液，初步评估表明，它在欧洲大部分地区，中东和北非的不同池塘乌龟物种中广泛广泛。然而，最近的分子评估表明，北非和伊比利亚半岛存在多种遗传上不同的形式，并且可能与宿主产生负面影响有关的广泛的混合感染。Here, we screened two native species, E. orbicularis and Mauremys rivulata , and the introduced Trachemys scripta from Serbia and North Macedonia for haemogregarines by amplifying and sequencing part of the 18S rRNA gene of these parasites, and used a standard DNA barcoding approach to identify leeches, the final host, attached to pond turtles.我们的结果再次证明了在分析的池塘乌龟物种中发生相当多的寄生虫的发生，并且Scripta可能被局部造血的寄生虫感染，而不是在其天然范围内发现的。水ches被鉴定为Placobdella Costata，这是北欧血统的一部分。池塘海龟中的混合感染再次是常见的。当前的血液分类法不反映遗传多样性，并且需要充分的分类学重新评估。
与造口相关的并发症：术后病态事件的频率和与不良结果有关的因素
摘要简介造口位置是一种常见的外科手术程序，可以在紧急和选择性手术的良性和恶性状况的背景下进行，估计发病率在21％至70％之间。方法进行回顾性队列分析，以确定与术后相关并发症和潜在相关因素的良好位置的发生率。这项研究是在墨西哥城的一个三级护理中心进行的，其中包括所有在2016年1月至2023年10月之间进行造型的患者。总共进行了276名患者进行造口结构。80名（29.3％）患者的发病率与造口术有关。多变量分析显示了以下风险因素：与造口相关并发症的高级年龄；肥胖用于发展副疝；伴有疝气和复杂的憩室疾病，以形成粘膜性裂开；肠梗阻和副疝，用于发育垂直脱垂；吻合式渗漏和术前皮质类固醇治疗，用于发展副脓肿；以及末端造口术和重新手术的高龄。讨论造口术的创造具有很高的发病率。术前特征，例如高龄，肥胖，皮质类固醇治疗，手术的指示以及所产生的造口类型，因为它们可以显着影响不良结果的发展。
使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
