新的研究表明，每天摄入超过五份水果和蔬菜可以显著降低慢性病风险和死亡率。
新型抑制剂AH001靶向TRPV4-RhoA-RhoGDI1轴以失活RhoA信号传导，有效降低血压并防止高血压模型中的血管重塑，为抗高血压药物开发开辟了新途径。
住院期间开始使用达格列净在两个月内未能显著减少心血管死亡或心力衰竭恶化。然而，荟萃分析支持早期使用 SGLT2 抑制剂可降低住院患者的死亡率和心力衰竭恶化。
中间效应遗传变异显著增加肥厚型心肌病的风险，并影响疾病的严重程度和预后，尤其是在与单基因突变共存时。
DOUBLE-CHOICE随机试验表明，局部麻醉与清醒镇静在经股动脉TAVI中的非劣效性，提示了一种安全的极简麻醉策略，但可能对患者的舒适度有所权衡。
COMPARE-TAVI 1试验显示，在严重主动脉狭窄患者中，Myval经导管心脏瓣膜在TAVI术后1年的复合临床终点上不劣于SAPIEN 3 THVs。
MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
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<p>Cartwheel 是 AI 3D 动画生成平台，基于文本到动画（Text-to-Motion）技术，让用户仅需输入文本描述，快速生成高质量的 3D 角色动画。平台结合深度学习模型与传统动画技术，支持动作捕捉、自动化运动合成，与主流 3D 软件无缝集成。Cartwheel 的目标是简化 3D 动画制作流程，帮助动画师和艺术家节省时间，专注于创造性工作。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的主要功能</h2> <ul> <li>文本驱动动画：输入文本描述快速生成3D动画。</li> <li>自动化运动合成：自动将动作与文本结合，生成流畅动画。</li> <li>无缝集成：动画支持导出为标准格式，兼容主流3D软件和游戏引擎。</li> <li>可编辑动画：生成的动画可进一步调整和优化。</li> <li>动作库与预设：提供丰富预设动作，快速选择和自定义。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址：<a class="external" href="https://getcartwheel.com/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">getcartwheel.com</a></li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Cartwheel的产品价格</h2> <ul> <li>创建版：免费，提供基础的动画生成和编辑功能，支持文本到动画、角色生成、动作库有限访问，每月有5次免费导出机会。</li> <li>创作者版：150美元/月，提供完全访问动作库、每月150次动画生成机会、高级支持（24小时响应），适合创作者使用。</li> <li>专业版：1500美元/月，提供无限次动画生成、完全访问动作库、高级支持（12小时响应）、优先体验新功能，适合专业用户和团队。</li> </ul>
<p>Scenethesis 是 NVIDIA 推出的创新框架，用在从文本生成交互式 3D 场景。框架结合大型语言模型（LLM）和视觉感知技术，基于多阶段流程实现高效生成，用 LLM 进行粗略布局规划，基于视觉模块细化布局生成图像指导，用优化模块调整物体姿态确保物理合理性，基于判断模块验证场景的空间连贯性。Scenethesis 能生成多样化的室内外场景，具有高度的真实感和物理合理性，广泛应用在虚拟内容创作、仿真环境和具身智能研究等领域。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的主要功能</h2> <ul> <li>文本生成3D场景：用户输入文本描述，AI自动生成对应的3D场景。</li> <li>物理合理性：生成的场景物体不会相互穿透，能稳定放置，符合物理规则。</li> <li>用户交互：用户能调整物体位置、大小等，场景实时更新。</li> <li>多样化场景与物体库：支持多种室内外场景，包含丰富3D模型供选择。</li> <li>场景验证：自动检查场景质量，必要时重新生成优化，确保高质量输出。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的技术原理</h2> <ul> <li>粗略布局规划（LLM模块）：用户输入文本描述后，LLM对文本进行解析，理解场景的主题和关键元素。LLM从预定义的3D模型库中选择与场景描述相关的物体，生成一个粗略的布局计划。LLM生成详细的提示，描述场景中物体的初步位置和关系，为后续的视觉细化提供基础。</li> <li>视觉细化（视觉模块）：根据LLM生成的提示，视觉模块（如基于扩散模型的图像生成器）生成详细的图像，作为场景布局的视觉指导。基于预训练的视觉基础模型（如Grounded-SAM和DepthPro）对生成的图像进行分割和深度估计，提取场景图，包括物体的3D边界框和空间关系。根据场景图和提示，从3D模型库中检索与场景描述匹配的3D物体模型。</li> <li>物理优化（物理优化模块）：基于语义对应匹配技术（如RoMa）对3D模型和图像指导中的物体进行姿态对齐，确保物体的位置、尺寸和方向与图像指导一致。用有符号距离场（SDF）技术检测物体之间的碰撞，调整物体的位置和尺寸，避免碰撞。</li> <li>场景验证（场景验证模块）：基于预训练的语言模型评估生成场景的空间连贯性，确保物体的位置和关系符合常识。如果评估结果不满足要求，系统将触发重新规划和优化过程，直到生成的场景达到高质量标准。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Scenethesis的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://research.nvidia.com/labs/dir/scenethesis/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://research.nvidia.com/labs/dir/scenethesis/</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2505.02836" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2505.02836</a></li> </ul>
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