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POPs 刑事专业知识 2024 - 乳头镜检查第 8 卷 - - Portal Gov.br
司法和公共安全部国家公共安全秘书处 (Senasp) 于 2013 年首次发布了专门用于专家活动的标准化操作程序 (POP)。此举为传播国家刑事专业知识良好实践树立了里程碑，旨在规范该国技术证据的制作流程，有助于保障刑事诉讼中每个人的权利，无论是作为受害者还是犯罪者。为了继续这项工作并认识到近年来法医领域的进步，Senasp 现推出标准操作程序系列 - 刑事法医。这个新系列由统一公共安全系统委员会协调，并与国家科学警察局长委员会 (CONDPC) 的代表、刑事专业知识专业人士协会、 Senas 本身以及所涵盖主题的知名专家合作编写。本出版物中包含的标准操作程序具有全国范围，旨在为联邦单位提供参考，尊重专家活动的多样性以及适应最多样化的当地现实的需要。该工作涉及更新和开发 56 种 POP，并经过各州和联邦区的专家的验证和测试。针对诸如杀害女性和危害环境的犯罪等新的优先议题，提出了具体方法。此外，为了更好地组织，本版文件被分为 10 个主题卷。 Senasp 向所有为该出版物做出贡献的专业人士表示感谢，该出版物对于侦破犯罪，特别是暴力犯罪至关重要。为了满足在准备这项工作期间发现的新需求，我们计划在未来不断进行更新和修订。我们希望这些标准操作程序能够成为可靠的指南，促进全国专家活动的效率、行动和力量，从而加强对人权的不可谈判的保护。
环境足迹和材料组成比较一次性和可重复使用的十二指肠镜
先前与受污染的十二指肠相关的感染爆发导致了新颖和完全处置的一次性单次十二指肠镜（SUDS）的发展，以避免跨境风险[1]。在2008年至2018年期间，全球范围内重新污染了可重复使用的十二指肠镜（RUDS）的490例污染案例，导致32例患者死亡，这是极低的死亡率[2]。大多数暴发归因于清洁方案，在2015年，美国食品药品监督管理局（FDA）授权清洁和再生技术增强后，已有明显的报道感染的明显疾病，从2015年的250例峰值下降到2015年的250例峰值[3] [3]。SUDS没有理论上的感染风险，也没有重新定价；但是，尚未分析SUD使用对内窥镜逆行胆管造影术（ERCP）的更广泛的环境健康效应以支持其全球影响。最近的环境评估表明，医疗保健系统占摄像头足迹的4.4％ - 5.4％，胃肠道（GI）内窥镜单位是医院设置中生物医学废物的第三大生产者[4，5，6]。已经提出，平均而言，每种内窥镜检查程序最多生成2.1 kg的一般废物[7]和大约28.4 kg二氧化碳等效物（KG CO 2 EQ）[8]。此外，分开和回收浪费的可持续性措施可能会导致总销量减少31.6％[9]。最近的估计表明，就kg Co 2 EQ而言，SUDs的污染比Ruds高24 - 47倍[10]。尚未分析最近开发的SUDS的材料组成，因此尚未评估SUD和RUD之间的碳足迹的确切差异。符合欧洲法规，这些SUD属于生物医学废物的类别，需要焚化。与垃圾填埋场的处置相比，此过程显着放大了污染物的排放。材料组成分析是评估碳排放的措施。关于一次性材料组成和环境影响的最新发现
凝视镜子时的皮质脊髓兴奋性与运动想象能力的关系
摘要：镜像疗法 (MT) 可帮助中风幸存者恢复运动功能。先前的研究报告称，个体的运动意象能力与运动意象期间的大脑活动区域以及运动意象训练的有效性有关。然而，镜像疗法与运动意象能力之间的关系以及镜像凝视期间皮质脊髓束兴奋性（MT 的重要组成部分）与运动意象能力之间的关系尚不清楚。本研究确定凝视镜子时的运动诱发电位 (MEP) 幅度是否与参与者的运动意象能力有关。招募了 24 名健康的右利手成年人（7 名男性）。在凝视镜子时进行经颅磁刺激，并测量右手第一背侧骨间肌的 MEP。使用运动和视觉意象问卷 (KVIQ) 测量运动意象能力，该问卷评估运动意象能力的生动性。此外，还使用心理计时 (MC) 任务来评估时间方面。结果显示，与静息条件下相比，凝视镜子时 MEP 振幅值的变化与 KVIQ 评估分数之间存在显著的中等相关性。这项研究表明，因镜子凝视而引起的皮质脊髓兴奋性可能与运动想象能力的生动性有关。
基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建
摘要：大脑细胞网络的信息处理能力取决于神经元及其分子和功能特征之间的物理布线模式。映射神经元并解决其单个突触连接可以通过在纳米级分辨率下以密集的细胞标记在纳米级分辨率下实现。光学显微镜独特地定位于可视化特定的分子，但是由于分辨率，对比度和体积成像能力的限制，光学显微镜的密集，突触级的电路重建已经无法触及。在这里，我们开发了基于光微镜的连接组学（LICONN）。我们将专门设计的水凝胶嵌入和扩展与基于深度学习的分割和连通性分析进行了整合，从而将分子信息直接纳入突触级脑组织重建中。liconn将允许以易于采用的方式在生物学实验中进行突触级的脑组织表型。
慢性阻塞性肺病的介入性支气管镜检查：不仅仅是一个白日梦
澳大利亚肺脏基金会 COPD-X 计划提供了澳大利亚和新西兰 COPD 诊断和管理的全面循证指南。3 管理的基础是戒烟、肺康复和吸入药物治疗，目的是减轻症状、改善肺功能和生活质量，并降低病情恶化和死亡的风险。对于晚期疾病患者，其他治疗选择有限。预防性大环内酯类抗生素可能对频繁发作的患者有益，但并未得到广泛提倡，4 当 COPD 与慢性缺氧相关时，长期氧疗可降低死亡率，5 肺移植可能适用于合并症有限的特定患者。6 对于某些对药物治疗无效的晚期肺气肿患者，肺减容术被接受作为附加疗法，6 但尽管得到了主要国际社会的支持，但根据我们的经验，澳大利亚和新西兰并未广泛提供该疗法。
人工智能在内窥镜检查中无处不在，不仅用于检测和……
时间就是生命！虽然胃肠内镜检查挽救了许多患者免于癌症相关的死亡，但它在漏诊和内镜检查后癌症方面仍然付出了不可接受的代价[1-4]。社区内镜医师错过了近 80% 的早期 Barrett 相关肿瘤，这难道不是真的吗 [5]？非专家中心漏诊的早期胃癌也可能有类似的估计值。时间也是金钱！我们在内镜预测和内镜检查后确认之间的重复中浪费了多少？在区分腺瘤性和增生性息肉或预测癌前胃病变方面的能力不足会给病理学带来沉重的成本。如果时间就是生命，那么人工智能 (AI) 就是答案！人工智能不是又快又聪明又出色吗？它每秒可以进行数百万次数学运算，分析的帧数超过人眼，其准确度相当于甚至超过我们最优秀的专家。与结肠镜检查相关的人工智能数据显示，腺瘤检出率至少提高了三分之一，每次结肠镜检查的腺瘤检出率增加了 50%，息肉漏诊率也下降了相应的水平 [6]。人工智能还可以省钱！至少在内吞细胞镜检查中，无论内镜医师是谁，使用该技术都显示出非常高的息肉表征准确度 [7,8]。这提高了标准并节省了原本会浪费在病理学上的资金。毫无疑问，结肠镜检查告诉我们，如果时间是个问题，那么人工智能就是最快的答案！
人工智能的反馈提高了初级内镜医师对胃病变组织学预测的学习
使用人工智能辅助图像分类器对初级内镜医师进行胃病变组织学预测培训的初步效果。方法 在具有五个卷积层和三个完全连接层的卷积神经网络上构建人工智能图像分类器，通过 2,000 个未放大的内镜胃图像训练 Resnet 主干。独立验证集由来自 100 个胃病变的另外 1,000 个内镜图像组成。六名初级内镜医师审查了验证集的第一部分，然后向其中三名（A 组）披露人工智能的预测，而其余三名（B 组）未提供此信息。所有内镜医师都独立审查了验证集的第二部分。结果 AI 的总体准确率为 91.0 %（95 % CI：89.2 – 92.7 %），敏感度为 97.1 %（95 % CI：95.6 – 98.7 %），特异度为 85.9 %（95 % CI：83.0 – 88.4 %），ROC 曲线下面积 (AUROC) 为 0.91（95 % CI：0.89 – 0.93）。在两个验证集中，AI 的准确度和 AUROC 均优于所有初级内镜医师。在第二个验证集中，A 组内镜医师的表现有所提高，但 B 组内镜医师没有提高（准确度为 69.3 % 到 74.7 %；P = 0.003）。结论 训练后的 AI 图像分类器可以准确预测胃病变中是否存在肿瘤成分。人工智能图像分类器的反馈还可以加快初级内窥镜医师预测胃病变组织学的学习曲线。
原创研究调查英国胃肠病学家和内镜医师对人工智能的看法
摘要 背景和目的 随着人工智能 (AI) 可能融入临床实践，了解最终用户对这项新技术的看法至关重要。这项研究得到了英国胃肠病学会 (BSG) 的认可，旨在评估英国胃肠病学和内镜学界对 AI 的看法。 方法 制定了一项在线调查，并分发给英国各地的胃肠病学家和内镜医师。 结果 104 名参与者完成了调查。内镜质量改进 (97%) 和更好的内镜诊断 (92%) 被认为是 AI 对临床实践最有益的应用。最大的挑战是错误诊断的责任 (85%) 和算法的潜在偏见 (82%)。缺乏指南 (92%) 被认为是在常规临床实践中采用 AI 的最大障碍。参与者认为实时内镜图像诊断 (95%) 是 AI 的研究重点，而认为 AI 研究最重大的障碍是资金 (82%) 和注释数据的可用性 (76%)。参与者认为 BSG AI 工作组的优先事项是确定研究重点 (96%)、在临床实践中采用 AI 设备的指南 (93%) 以及支持开展多中心临床试验 (91%)。结论 这项调查确定了英国胃肠病学和内镜学界对临床实践和研究中的 AI 的看法，并确定了新成立的 BSG AI 工作组的优先事项。
超分辨率荧光显微镜中的统计分子计数：朝向定量纳米镜
摘要。超分辨率显微镜迅速成为生命科学中的分析工具的重要性。一个引人注目的特征是能够使用（Live）细胞中荧光标记的La-Bel生物学单位，并且比传统的Mi-Croscopy允许的分辨率要高得多。然而，在观察到的流体团数方面，以这种方式获得的图像缺乏绝对强度量表。在本文中，我们讨论了对伴随它随之而来的这种流体团和统计挑战的艺术方法的状态。尤其是，我们建议通过单标记转换（SMS）显微镜生成的时间序列的调节方案，这使得可以从原始数据中以统计意义的方式量化标记数量。为此，我们对流膜片中的光子生成的整个过程进行建模，它们通过显微镜，检测和光电放大器在相机中的传播以及从显微镜图像中提取时间序列。这些建模步骤的核心是通过在两个时标（HTMM）上运行的新型隐藏的Markov模型对浮游机体动力学的仔细描述。在估计过程中，还推断出了流量转变速率的流动型数量，有关流体小子内部状态的动力学转变速率的信息。我们就将模型应用于模拟或测量的荧光痕迹时出现的计算问题，并说明了我们在模拟数据上的方法。关键词和短语：分子计数，超分辨率显微镜，定量纳米镜检查，生物物理学和计算生物学，无宿主隐藏的马尔可夫模型，统计变薄。
头部安装的微型镜钙成像在背前的恒河猕猴
尽管有这些重要的进步，但仍存在关键的需求，将这些新技术以外的新技术部署到与人类相关的大动物模型物种中（O'Shea等，2017）。非人类灵长类动物（NHP）是在这方面的特别重要的模型物种，具有大脑结构和功能以及复杂的认知和行为能力，与人类高度相似（Capitanio和Emborg，2008; Phillips et al。，2014; Roelfsema; Roelfsema and Treue and Treue，2014）。此外，基因组编辑的最新进展正在迅速使NHPS可行的人类疾病遗传模型（Sato和Sasaki，2018年）。因此，最新的光学技术从啮齿动物转移到行为NHP的转移有望在阐明健康和异常人类行为的临床相关神经活动中发挥关键作用。成功地应用钙成像在NHP中的开发很慢。特别是，使用常规病毒表达NHP脑中遗传编码的钙指标的困难（Sadakane等，2015a）和由较大体积NHP大脑运动引起的成像伪像（Trautmann等人，2021年； Choi等，2018，2018年）已证明最具挑战性。此外，与啮齿动物相比，NHP具有更成熟的免疫系统，需要复杂的手术策略和神经植入物硬件，并且在可用于试验和错误技术开发的动物总数上存在局限性（Phillips等人，2014年）。