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World File Search System造影术
原始条款BMI-1通过调节骨微环境
摘要：背景：B细胞特异性Moloney MLV插入位点1（BMI-1）属于Polycomb组（PCG）基因，是一种转录抑制器，可在发育过程中维持适当的基因表达模式。研究BMI-1基因是否通过调节骨微环境来对BMI-1/ - 小鼠诱导的骨骼衰老有矫正作用。方法：本研究中使用了窝窝杂合雄性和雌性小鼠（BMI-1 +/-）。在野生型小鼠（10只小鼠，WT组）和BMI-1敲除小鼠（10小鼠，BKO组）中进行了相关的实验，以分析表型，骨骼射线照相，微型造影术，组织学，组织学，免疫组织化学染色，蛋白质印迹分析以及ROS水平的检测。结果：我们的结果表明，BMI-1基因可以按比例拯救受到BMI-1基因缺损诱导的骨老化的小鼠。bmi-1通过多个方面在骨骼中起抗衰老的作用，例如增加成骨细胞骨形成以及减少破骨细胞骨吸收，刺激增殖，减少凋亡，抑制活性氧气（ROS）和延迟DNA损伤。结论：我们的结果表明，BMI-1可能在纠正BKO小鼠的骨骼衰老中起重要作用和重要作用。同时，它可以为BMI-1在骨骼中的抗衰老中的临床应用提供理论基础。
关于在立体电脑摄影手术计划中使用数字减法血管造影，以防止与血管发生碰撞
由于电极破裂而导致的脑内出血是最常见的并发症，每316个电极的发生率为1 [4,5]。为了防止它，神经外科医生必须仔细计划电极轨迹，以避免相交的血管。神经影像学检查对于在轨迹计划中揭示血管解剖学至关重要。Gadolinium增强的T1加权磁共振（T1-GD）是Seeg计划中最确定的技术之一，鉴于其可忽略不计的并发症率，可用性和易于性[6-9]。几种技术，例如血管造影或静脉磁共振成像（磁共振血管造影/磁共振造影），飞行时间成像，易感性加权成像或计算机断层造影术，为检测血管提供了卓越的敏感性，可用于检测血管，并在T1-gd [10-13]中均与SEEG计划相同。最详细的血管可视化是通过数字减法血管造影（DSA）实现的，允许对亚毫米船的明显可视化[14,15]。然而，这种技术的并发症发生率与使用动脉导管和高剂量的辐射有关[16]。最近的出版物强调了将DSA纳入SEEG工作流程[14,17-20]的好处，但不可忽略的并发症率使其常规用于易涉及的有争议[21-24]。
用Python和LSB隐肌嵌入秘密键
该项目调查了使用Python将LSB（最不重要的位）隐肌造影术结合到图像和秘密密钥嵌入技术中。主要目标是找出最不重要的图片像素部分是否可以隐藏私人数据，例如加密密钥。该项目使用LSB隐化算法将秘密密钥嵌入图像文件中。为了用最少的视觉影响编码敏感数据，该技术操纵了每个像素RGB通道的最不重要的位。通信渠道的完整性在很大程度上取决于加密密钥的安全传输，这是当前安全过程中的常见实践。但是，当交换密钥时，可能会出现漏洞。这些键在当前系统中可能没有额外的安全性，使它们容易受到拦截或不需要的访问。通过将密码键直接嵌入到图片文件中，该技术介绍了一种革命性的方法。此技术旨在通过引入低调的安全层来增强密钥传输安全性。该项目研究了这种方法的潜在好处和挑战。这一发现很重要，因为它有可能通过利用LSB隐肌来添加额外的保密层来改善当前的安全方法。
doi:10.1093/eurheartj/ehaa128 冠状动脉球囊成形术是由两位出生于德国萨克森州的医生发明的
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿，在莱比锡读完高中，在海德堡学习后，由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法，他移居瑞士苏黎世（图 1）。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊，然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日，Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来，Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年，格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后，他自己穿好衣服，回到办公室，用手捂住穿刺部位。他觉得，如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处，那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来，他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖，但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
3D打印技术中使用的后期制作完成过程
摘要：添加剂制造（AM）彻底改变了整个行业的生产，但是Challenges持续达到最佳零件质量。本文研究了加工技术的增强，以提高AM生产成分的整体质量。本研究着重于优化各种后处理方法，以解决诸如表面粗糙度，尺寸准确性和材料特性等普遍问题。通过广泛的综述，本文确定并评估了一系列后处理方法，包括热，化学和机械处理。特别关注它们对不同类型的添加剂制造技术的影响，包括选择性激光烧结（SLS），融合沉积建模（FDM）和立体造影术（SLA）及其专用的原材料。这些发现突出了量身定制的后处理方法在缓解固有缺陷，优化表面饰面和增强机械性能的意义。此外，本研究提出了新的后处理程序，以实现卓越的质量，同时最大程度地减少制造时间，基础设施和材料成本。整合了后处理技术，例如清洁，表面饰面，热处理，支撑结构去除，表面涂层，电抛光，超声处理，超声处理和热等静态压力（髋关节），就像添加剂制造工作流程中的台阶一样，可以极大地朝着这一方向做出贡献。本文中所显示的结果不仅为有关后处理方法的知识发展做出了宝贵的贡献，而且还为有兴趣改善增材制造过程质量标准的制造商和研究人员提供了实际的影响。
使用机器学习预测轻度认知障碍的进展：系统，定量和批判性评论
我们对研究的研究进行了系统的综述，该研究重点是自动预测对阿尔茨海默氏病（AD）痴呆症的轻度认知障碍进展，以及对影响性能的方法论选择的定量分析。此评论包括172篇文章，从中提取了234篇实验。对于每个人，我们报告了使用的数据集，特征类型，算法类型，performence和潜在的方法论问题。使用多元混合效果线性回归评估了这些特征对性能的影响。我们发现，使用认知，流通氧化葡萄糖 - 螺质发射层造影术或磁性脑电图和磁性变量显着提高了预测性能，与不包括其他方式相比，预测性能显着提高，尤其是其他模态，尤其是T1磁性音乐成像，但表明了一个明显的图表。认知评估的良好表现质疑成像的广泛使用，以预测AD的发展，并提倡探索进一步的域名认知评估。我们还识别了几个方法论问题，包括缺少测试集，或在几乎四分之一论文中使用其用于特征选择或参数调整的使用。在15％的研究中发现的其他问题对该方法与临床实践的相关性产生了怀疑。我们还强调，短期预测可能不会比预测受试者保持稳定
全身性疾病中的外分泌胰腺胰腺癌
外分泌胰腺功能不全（EPI）的特征是胰腺合成不足或消化酶的释放，这会损害消化并引起营养 - 吸收不良。要有效地管理伴随的全身性疾病并提供个性化治疗，早期识别至关重要。消化系统的产生是EPI过程中的关键组成部分，它与胰腺癌，囊性纤维化，慢性胰腺炎和与糖尿病相关的纤维化等多种疾病有关。其他原因包括衰老，吸烟，炎症性肠病（IBD）和胃部清除。外分泌胰腺功能不全会导致腹腔疾病的长时间腹泻，可能导致胰腺炎和自身免疫性过程。具有涉及炎症，胆管疤痕，胰腺自身抗体和肠外表现的机制，IBD中的EPI患病率是值得注意的。用于EPI的诊断和直接直接测试，以及秘密蛋白诱导的磁共振胆管造影术成像提供了彻底的评估。对生活方式的修改，诸如胰酶替代疗法之类的疗法方式以及遗传疾病的创新疗法都是管理层的一部分。胰酶替代治疗很重要，因为微量营养素的特征（包括钙，镁，锌和维生素）存在于EPI患者中。创新治疗研究机器学习和PARP酶是出于乳酸和诊断目的，从而提高了全身性疾病中更准确的EPI诊断和治疗。
安全地引入新技术
引言 技术改变了医学。今天的医学实践与上个世纪之交的医学实践几乎截然不同。我们拥有新的诊断辅助手段，从疟疾快速检测到高科技扫描设备（如 MRI）。还有新的预防疗法（如疫苗接种）和治疗干预措施（如腹腔镜手术）。支持医疗服务的技术（如远程医疗和电子病历的使用）也取得了进展。此外，互联网将巨大的权力和知识交到患者手中，并使世界各地的许多医疗从业者能够轻松获取知识。从一次性自毁注射器的设计到电子处方，技术在患者安全方面也发挥了重要作用。新技术有可能提高医疗服务的质量、效率和安全性；然而，在某些医疗环境中，引入新技术可能是一个敏感的过程，可能会带来新的风险和不可预见的危险。新技术可以是概念上的新技术，也可以是背景上的新技术。从概念上讲，新技术是最近才开发或发明的新颖或真正的新技术。例如，20 世纪 90 年代的腹腔镜手术是一项概念上的新技术。1 安全性尚不明确，潜在用途仍在开发中。相比之下，从上下文上讲，新技术是将一项成熟的技术引入新环境。这项技术对于工作人员和环境来说可能是新的，例如，将血管造影术引入发展中国家一家以前没有血管造影经验的省级医院。这项技术的安全性应该得到充分的认可。
早期的胆单元的生成测序...
抽象目标尽管成像和病理评估取得了重大进展，但良性和恶性胆道狭窄之间的早期分化仍然具有挑战性。内窥镜逆行胆管造影术（ERCP）用于研究胆道狭窄，使胆汁的收集。我们测试了下一代测序（NGS）突变无细胞DNA（CFDNA）的诊断潜力。设计了一组可疑胆汁狭窄的患者（n = 68）的前瞻性队列。使用对临床实验室实施开放的NGS面板，将初始病理诊断的性能与在第一次ERCP时收集的胆汁CFDNA的突变分析（oncomine pan-Cancancer无细胞的无细胞测定法）进行了比较。导致初始病理诊断将这些狭窄分类为良性（n = 26），不确定（n = 9）或恶性（n = 33）。该诊断的敏感性和特异性分别为60％和100％，因为在最初良性或不确定狭窄的26个随访中，有26个和八个。对我们的NGS分析的恶性肿瘤的敏感性和特异性，此处称为Bilemut，分别为96.4％和69.2％。重要的是，在扩展随访后，四个双双阳性阳性中的一个发生了胰腺癌。值得注意的是，在初始诊断良性或不确定狭窄的患者中，双肿瘤的恶性肿瘤的敏感性为100％。对30个配对胆汁和组织样品的分析也证明了双血片的出色表现。在初始诊断阶段实施BILEMUT的胆道狭窄可以显着改善恶性肿瘤的检测，减少患者临床治疗的延迟，并帮助选择靶向疗法的患者。
使用机器学习模型随机森林
摘要背景鉴于疾病的发病率和干预时间狭窄的时间窗口，在院前阶段对大血管闭塞（LVO）的及时识别非常重要。当前的评估策略仍然具有挑战性。这项研究的目的是开发机器学习（ML）模型，以使用院前可访问数据来预测LVO。在基于计算机的急性中风患者的症状发作后8小时内接受了CT或MR血管造影术并在8小时内接受再灌注疗法的连续急性急性缺血性中风患者，包括2016年1月至2021年8月。我们开发了八种ML模型，以将国立卫生学院中风量表（NIHSS）项目与人口统计学，病史和血管风险因素相结合，以识别LVO并验证其效率。结果最后，训练组中包括15例365例患者，并将4215例患者纳入了测试组中。在测试集，随机森林（RF），梯度提升机和曲线下的极端梯度提升面积为0.831（95％CI 0.819至0.843），它们高于其他模型，RF呈现出最高的特异性（0.827）。此外，RF的AUC高于其他量表，与NIHS相比，模型的准确性提高了6.4％。我们还发现，识别LVO的前五项是NIHSS总分，凝视偏差，意识水平（LOC），LOC命令和电动机左腿。结论我们提出的模型可能是基于院前可访问的医疗数据来预测LVO的有用筛选工具。试用注册号NCT04487340。