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。
了解器官钙化的原因，区分无害与危险类型，并学习如何根据专家建议解读您的健康报告。
探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
PANDA II 研究表明，流感疫苗接种显著降低了急性心力衰竭患者的死亡率和再住院率，支持将其作为全球心力衰竭管理的标准组成部分。
根据最近的科学研究，仅仅将就寝时间提前一小时就可以帮助体重管理、降低抑郁风险并保护心脏。
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
了解每天仅需10分钟的靠墙坐如何显著降低血压并带来令人惊讶的好处，从心脏健康到关节护理和体重管理。
间歇性禁食因其代谢和减肥益处而受到欢迎，但新的研究表明，缩短进食窗口可能增加心血管风险，提示需要谨慎并采取个性化方法。
微塑料，直径小于5毫米的塑料颗粒，已悄无声息地通过饮用水、空气和食物渗透到我们的身体中。它们在器官中积累，加速细胞老化，并增加炎症。了解隐藏来源并采取实用措施减少暴露。
本分析比较了接受保留生育功能的激素治疗与子宫切除术治疗的年轻早期子宫内膜癌患者的生存情况，指出40岁以下女性的生存率相当，而接受激素治疗的较年长患者死亡风险增加。
一项大型基于人群的遗传学研究阐明了已知癌症易感基因中罕见致病性变异与单发和多发原发性癌症风险之间的关联，支持对受影响个体进行多基因面板检测。
本文探讨了胃肠道疾病与睡眠障碍之间的关联，强调抑郁作为部分中介因素的重要性，并指出改善睡眠质量需要同时关注肠道和心理健康。
最近的一项调查显示，尽管大多数美国心脏病学家支持心血管健康的生活方式建议，但他们在饮食和身体活动指南方面的个人依从性并不一致。
最近的一项研究表明，超过80%的阿莫西林过敏患者能够耐受哌拉西林-他唑巴坦，尽管约有18%的患者出现交叉反应，这突显了在使用前进行仔细的过敏测试的必要性。
用于肥胖和2型糖尿病管理的GLP-1受体激动剂与总体癌症风险降低17%相关，尤其是激素敏感性癌症，但可能增加肾癌风险。需要进一步研究以明确其安全性和机制。
FDA 已授权辉瑞和莫德纳更新的 COVID-19 疫苗，旨在针对 LP.8.1 亚谱系，扩大了 65 岁以上成人和有高风险条件的个体的疫苗接种范围，增强对不断演变的变异株的免疫防御。
一项在缺血性卒中后2个月开始的为期8周的心肺运动计划，在12个月时改善了认知表现，尽管与对照组相比，海马体积没有显著保留。该干预措施安全可行，为卒中后认知护理提供了有希望的途径。
本研究在呼吸健康个体中建立了可靠的 FeNO 参考值，并强调了影响一氧化氮水平的因素，从而提高了哮喘的诊断和管理。
<p>Sketch2Anim 是爱丁堡大学联合Snap Research、东北大学推出的自动化框架，能将2D草图故事板直接转换为高质量的3D动画。基于条件运动合成技术，用3D关键姿势、关节轨迹和动作词精确控制动画的生成。框架包含两个核心模块，多条件运动生成器和2D、3D神经映射器。Sketch2Anim能生成自然流畅的3D动画，支持交互式编辑，极大地提高动画制作的效率和灵活性。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Sketch2Anim的主要功能</h2> <ul> <li>自动转换：将2D草图故事板快速转换为3D动画，减少手动制作的繁琐步骤。</li> <li>高质量动画：生成流畅、自然的3D动画，支持多个片段的平滑过渡。</li> <li>交互编辑：用户能实时调整生成的动画，如修改关键姿势或轨迹，提升设计灵活性。</li> <li>提高效率：自动化流程显著提高动画制作效率，支持快速迭代设计。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Sketch2Anim的技术原理</h2> <ul> <li>多条件运动生成器：基于运动扩散模型（motion diffusion model），结合轨迹ControlNet和关键姿势适配器（keypose adapter）。轨迹ControlNet负责将关节轨迹嵌入到运动扩散模型中，控制全局动态运动。关键姿势适配器在轨迹ControlNet的基础上，进一步细化局部静态姿势，确保生成的动画精确符合输入的关键姿势。</li> <li>2D-3D神经映射器：包含2D和3D的关键姿势和轨迹编码器。在共享嵌入空间中对齐2D草图和3D运动约束，实现直接的2D到3D动画控制。</li> <li>运动融合与优化：基于确定性DDIM逆过程和引导去噪，将多个动画片段平滑过渡，生成完整的动画。用分类器自由引导和二阶优化方法，进一步优化生成的动画，更符合输入的2D条件。</li> <li>数据处理与增强：用HumanML3D数据集进行训练，包含14,646个动作和44,970个对应的运动注释。基于相机视图增强、关节扰动和身体比例扰动，生成多样化的2D关键姿势和轨迹，提高模型的泛化能力。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Sketch2Anim的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://zhongleilz.github.io/Sketch2Anim/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://zhongleilz.github.io/Sketch2Anim/</a></li> <li>arXiv技术论文：<a class="external" href="https://arxiv.org/pdf/2504.19189" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://arxiv.org/pdf/2504.19189</a></li> </ul>
