Endodontist Retreatment of a Max 2nd Premolar – YouTube

Endodontist Retreatment of a Max 2nd Premolar
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Top Comments

Nikola Kostic | What’s your prefered sequence (plan A, plan B etc) in terms of instruments/techniques to be used for removing old GP for retreatment?
1 year ago

Cristian | what is the advantage to take out guttapercha the way he does it ? little by little with excavators and ultrasonic tips. I think it lasted a long time for the patient. Shouldn’t a headstrom be tried first ? maybe it gets out in one go.
1 year ago

karan5194 | Why is there no cuspal coverage? I believe the reason for the previous lesion is lack of proper compaction of the gutta percha causing bacterial infiltration
1 year ago (edited)

Vladimir Savenkov | Век живи -век учись!
1 year ago

eddie | Two questions :
1. Why not use gp solvents and H-files
2. In the end (3:38)did he say “NOW gutta purcha” or ” NO gutta purcha”
1 year ago (edited)

TAMEEM YAMANI | Amazing caase
8 months ago

Venkateswaran V | A H-File would have done all the job.
1 year ago

June | Please do you know a good doc in the south Florida area?
7 months ago

Krovo Stok | Рикуччи красавчик!)
1 year ago

enkelf | Never heard of placing cotton pellets to plug the apical foramen. Interesting but definitely not doing it.
1 year ago

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丛林

2016年6月16日星期四

局域网中共享Lantern上网(iphone ios)

Lantern作为一款非常好用的上网软件,深受大家喜爱,但是由于目前没有ios版,所以iPhone用户上网很麻烦,这里介绍一下如何共享Lantern使局域网内的设备都能正常上网。

1、电脑端设置:右键Lantern桌面图标,选择属性->快捷方式中的目标选项,空格隔开后在后面增加一条  -addr 你电脑的ip地址:8787,例如-addr 192.168.199.166:8787,保存后重启Lantern。

2、手机端设置:确保手机和电脑在同一个局域网内,进入WiFi选项,点击你所连接的WiFi后面的小叹号,进入设置,修改下面的HTTP代理为手动,服务器里填电脑ip,端口填8787,然后你的手机就可以正常上网了!

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22:03




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R语言如何实现文献计量——bibliometrix包的使用 – 知乎

R语言如何实现文献计量——bibliometrix包的使用

表现我们真正的自我,比我们所具有的能力更重要。

本文参考了R语言统计与绘图走天涯徐小洋地理数据科学公众号的文章,膜拜大神!推荐大家关注!(两位老师请后台结一下广告费( • ̀ω•́ )✧)另外R语言统计与绘图公众号的文章来源于生态R学社 ,作者生态R学社,感谢大佬提醒,同样推荐关注生态R学社(๑> <)☆

上周组会的时候,老板提到让大家学习一下文献计量的方法,推荐了CiteSpace这个软件,我之前有试着用过这个软件,确实挺好用的,就是用起来不太顺手 ̄へ ̄。

我想起之前在R语言统计与绘图公众号上看到了引自生态R学社的bibliometrix,快速实现文献计量分析的酷炫R包这篇文章,就想试一下,正好假期整理之前在微信浮窗的好文章(PS.有木有人和我一样,在微信更新浮窗无数量限制后,里面堆满了无数的文章),发现了徐老师的R语言文献计量分析初探,如获至宝,仔细阅读两篇文章之后,决定自己也记录一下这么酷炫的R包ヾ(゚∀゚ゞ)

bibliometrix包官网:https://www.bibliometrix.org/index.html

1 准备

1.1 安装bibliometrix包:

install.packages(‘bibliometrix’, dependencies=TRUE)

借助R的shiny工具,叫做BiblioShiny,它的底层其实就是Bibliometrix包

通过以下方式调用这个shiny程序:

library(bibliometrix)
biblioshiny()

第一次启动Shiny程序,可能会由于缺少某些支持的包而报错,可以手动安装一下对应缺失的包。

如上图就是缺少‘httpuv’这个名字的程辑包,安装就行:

install.packages("httpuv")

如此缺啥补啥,直到可以运行为止(=゚ω゚)ノ

成功后会自动调用你的默认浏览器,出现如下工作界面:

1.2 文献数据准备

bibliometrix包官网给出了支持的文献搜索引擎和引文格式:

以Web of Science为例,我搜索的是我目前在做的Atmospheric carrying capacity,注意:这里记得数据库选择核心合集,不然后面导出时会有问题

然后导出为其他文件格式,这里记录内容要选择全纪录与引用的参考文献,支持的BibTeX、 plaintext和EndNote Desktop格式都可以选,我这里选择纯文本。

一次只能导出500条,我有774条记录,导出了两次,然后把这两个txt文件压缩为.zip格式( ̄︶ ̄)

2 导入数据

在刚打开的浏览器中,选择Data→Import or load files,导入数据:

导入成功如下ヾ(=・ω・=)o:

3 开始分析

3.1 数据情况

3.1.1 年发文量

Dataset→Annual Scientific Production

统计年发文量

3.1.2 平均每年引用量

Dataset→Average Citations per Year

3.1.3 三个字段之间关系的桑基图

Dataset→Three-Fields Plots

看三个字段之间关系桑基图

3.2 文章来源分析

3.2.1 主要相关文章来源

Sources→Most Relevant Sources→Apply

3.2.2 来源聚类分析

Sources→Source clustering through Bradford’s Law

3.2.3 来源影响因子

Sources→Source Impact

支持H指数、G指数、M指数和总被引量

3.2.4 来源活跃度

Sources→Sources Dynamics

3.3 作者分析

3.3.1 最相关作者

Authors→Most Relevant Authors

3.3.2 作者不同时间发文情况

Authors→Authors’ Production over Time

通过这个可以显示不同作者发文情况,发文最多的前20名作者发文时间段和发文量,统计发文量前多少名的作者可以自由设置。

3.3.3 相应的作者的国家

Authors→Corresponding Author’s Country

3.3.4 发文机构比较

Authors→Most Relevant Affiliations

3.3.5 发文量国家比较

Authors→Country Scientific Production

3.3.6 被引量国家比较

Authors→Most Cited Countries

3.4文章分析

3.4.1 最高被引文章

Documents→Most Global Cited Documents

3.4.2 Reference Spectroscopy

Documents→Reference Spectroscopy

3.4.3 词云分析

Documents→WordCloud

3.4.4 Word Dynamics

Documents→Word Dynamics

3.4.5 Trend Topics

Documents→Trend Topics

3.5 Coupling Map

3.6 热点和共现网络

3.6.1 共现网络

3.6.2 Thematic Map

3.6.3 Thematic Evolution

3.6.4 因子分析

3.7 时序图

3.8 Collaboration WorldMap

就是这样啦,我都试着弄了弄,挺好玩的(*・ω-q),bibliometrix包真是够酷炫。

大家还有什么好玩的用法,可以评论呀ヾ(=・ω・=)o

有机会我再写一下CitySpace的用法

下次见( ̄︶ ̄)

编辑于 2021-05-03 22:22

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Micro CT中的骨分析参数解读_中国生物器材网

Micro CT中的骨分析参数解读_中国生物器材网

Micro CT中的骨分析参数解读
点击次数:30199 发布日期:2018-12-20 
来源:本站 仅供参考,谢绝转载,否则责任自负
一、背景简述

MicroCT是一种结合了影像学检查无创性和组织学检测高分辨率特点的技术,由于骨骼与其它身体组织在X射线衰减性能方面有相对明显差别,因此Micro CT特别适合骨骼成像,骨骼参数的研究也是MicroCT的重要应用领域之一。
在前面的文章里,我们分享了Micro CT在骨分析中的一些案例,今天再和大家介绍一下Micro CT中的骨分析参数。

二、骨分析参数解读

骨由骨质、骨膜、骨髓、骨的血管、淋巴管和神经构成。在Micro CT中,可对骨质部分进行深入的形态学分析和研究。骨质分密质和松质:骨密质配布于骨的表面,也称皮质骨;骨松质由骨小梁排列而成,配布于骨的内部,骨小梁的排列与骨所承受的压力和张力的方向一致,因而能承受较大的重量。骨髓腔和松质间隙内充填有骨髓。[1]
借助影像处理软件,可在Micro CT的扫描成像图上选择感兴趣区域(region of interest,ROI)做阈值分割等操作,可以将皮质骨和松质骨进行分割,分别提取到不同组织区域,从而对皮质骨和松质骨(骨小梁)的各种形态学特性进行研究和分析,得到表征骨骼生长和发育水平的参数(见表1)。
表1、 通用骨分析参数表
指标名称 简写 单位 解释及意义
通用参数 骨表面积 BS mm2 通过移动立方体算法对骨组织进行三角测量计算的骨组织表面积
组织体积 TV mm3 指感兴趣区域总体积,该指标主要根据研究者或研究重点观察区域而定
骨体积 BV mm3 指感兴趣区域中被定义为骨组织的体积
骨表面积骨体积比 BS/BV 1/mm 表示单位体积骨组织的面积大小
骨表面积组织体积比 BS/TV 1/mm 又称为骨表面积密度,可以间接反映骨量多少
骨体积分数 BV/TV % 表示骨组织体积与组织体积比值,可直接反应骨量变化情况
骨矿物质含量 BMC mg 表示感兴趣区域骨组织中,所含骨矿物质量的多少
骨矿物质密度 BMD g/cm3 表示感兴趣区域骨组织中,骨矿物密度的多少
在通常情况下,当比较对象感兴趣区域骨组织(TV)相同时,BV和骨体积分数BV/TV都能反映骨量多少;骨表面积骨体积比值(BS/BV)和骨表面积组织体积比值(BS/TV),可以间接反映骨量多少;骨体及分数(BV/TV)是皮质骨和松质骨骨量评价常用指标,对于髓腔内松质骨而言,该比值能够反应不同样本骨小梁骨量的多少,该值增高说明骨合成代谢大于分解代谢,骨量增加,反之亦然,从而能够间接反应骨代谢状况。在评价长骨中段皮质骨骨量和骨代谢状况方面具有同样的价值。

进一步的,借助主要成分为羟基磷灰石的体模,可以根据体模在Micro CT中的成像灰度值,来计算和分析皮质骨/松质骨的组织骨密度(TMD,Tissue Mineral Density)或骨矿物质密度(BMD,Bone Mineral Density)。因骨组织总矿物质含量和矿化程度因解剖部位、生长状态、性别及年龄等因素存在较大差异,对于骨骼研究有重要价值,Micro CT不仅可以迅速地获得样本的BMD,而且不会破坏骨组织标本结构,这与传统评价矿化程度的方法(如定量显微成像术、散射电子显微镜及灰份含量)相比,具有显著优越性[2]。

2.1 骨小梁分析及结构参数
骨小梁是皮质骨在松质骨内的延伸部分,即骨小梁与皮质骨相连接,在骨髓腔中呈不规则立体网状结构,如丝瓜络样或海绵状,起支持造血组织的作用。骨小梁连接而成的多孔网架结构,按应力曲线规律性排列,具有非均匀的各向异性,这种排列能增加骨强度,可以说,骨小梁的骨质量与其微结构密切相关[3]。因此,对于骨小梁的微结构分析在骨分析中是非常重要的。Micro CT可对骨小梁微结构进行无损3D成像,展示骨小梁的微结构,使得对于骨小梁微结构的拓扑学分析成为可能。

从骨小梁的微结构可计算得到骨小梁数(Tb.N)、骨小梁厚度(Tb.Th)和骨小梁分离度(Tb.Sp),这些是评价骨小梁空间形态结构的主要指标。在骨分解代谢大于骨合成代谢时情况下,比如发生骨质疏松时,Tb.N和Tb.Th数值减少;Tb.Sp数值增加。(注:进一步的,这些参数分析可推广到多孔材料的研究,Tb.Th和Tb.Sp数值可理解为孔壁厚度和孔隙率。)

骨小梁模式因子(Tb.Pf)、各向异性程度(degree of anisotropy,DA)和骨小梁连接密度(Conn.D)也是表现骨质状态的重要参数。

比如1)骨小梁模式因子(Tb.Pf)用于形容骨小梁表面凹凸程度,其与结构模式指数(SMI),是描述小梁结构组成结构中板层结构和杆状结构比例的参数。如果结构中骨小梁主要为板层结构,那么SMI接近于0;反之,如果主要是杆状骨小梁,SMI则接近3。发生骨质疏松时,骨小梁从板状向杆状转变,该值增大。2)各向异性程度(DA)用于评价骨小梁的方向性和对称性,指椭圆体截距长度平均值(MIL)中长径和短径的比值,该比值越大说明各向异性程度越大。在骨质疏松早期,承重骨小梁DA值通常增加,随着骨质疏松加剧,DA会减小。3)骨小梁连接密度(Conn.D)表示每立方毫米体积中骨小梁网状结构之间的连接数量。

在Micro CT的扫描成像结果中,对这些参数进行分析,便可对骨小梁的强度和骨质量进行研究。

 

图1、平生公司NEMO®Micro CT扫描下的骨小梁对比
(上:正常大鼠股骨骨小梁;下:骨质疏松大鼠股骨骨小梁)

表2、骨小梁分析参数表

指标名称 简写 单位 解释及意义
骨小梁分析参数 骨小梁数目 Tb.N 1/mm 代表感兴趣区域中,每mm中骨组织与非骨组织交点数量的平均值
骨小梁厚度 Tb.Th μm 表示骨小梁平均厚度
骨小梁分离度 Tb.Sp μm 表示骨小梁之间髓腔平均宽度
骨小梁模式因子 Tb.Pf 1/mm 是衡量骨小梁连接度的一个指标,有相对凸性或凹性。该值降低提示骨小梁由杆状向板状变化,发生骨质疏松时Tb.Pf增加,即骨小梁从板状变为杆状
结构模式指数 SMI 描述小梁结构组成结构中板层结构和杆状结构比例的参数。如果结构中骨小梁主要为板层结构,那么SMI接近于0;反之,如果主要是杆状骨小梁,SMI则接近3
各向异性程度 DA 用于评价骨小梁的方向性和对称性
骨小梁连通性 Connectivity 表示感兴趣区域内骨小梁网状结构之间的连接数量
骨小梁连接密度 Conn.D 1/mm3 表示每立方毫米体积中骨小梁网状结构之间的连接数量
分形维数 FD 用于评价骨小梁的不规则度和复杂度
2.2 皮质骨分析及相关参数
相对于骨小梁而言,对于皮质骨的研究较少。但有研究表明,在发生骨质疏松的时候,皮质骨会承担更多的强度负荷,皮质骨本身的内在性质及孔隙度影响着骨强度的变化。应力作用下,骨皮质变化晚于骨小梁,起初皮质骨宽度增加,厚度变薄且分层,进而疏松化,最终可呈细线状,相应的骨密度检测也证实了这一点。因此,皮质骨的参数分析也有利于全面地了解骨生长和骨疾病中的情况。
图2、平生公司的NEMO® Micro CT扫描下的皮质骨对比
(左图紫色部分:正常大鼠股骨皮质骨;右图紫色部分:骨质疏松大鼠股骨皮质骨)
除了通用的参数计算外,皮质骨分析中还可以获得如下指标:皮质骨总面积(Tt.Ar)、皮质骨面积(Ct.Ar)、皮质骨厚度(Ct.Th)和骨髓腔面积(Ma.Ar)。皮质骨总面积(Tt.Ar)的增大表示骨形成的增加;皮质骨面积(Ct.Ar)能综合反映内外骨表面的变化;骨髓腔面积(Ma.Ar)能反映骨内膜骨吸收的情况[4]。
表3、皮质骨分析参数表
指标名称 简写 单位 解释及意义
皮质骨参数 皮质骨总面积 Tt.Ar mm2 为皮质骨横断面的总面积
皮质骨面积 Ct.Ar mm2 为皮质骨横断面的平均截面积
皮质骨厚度 Ct.Th μm 感兴趣区域皮质骨的平均厚度
皮质骨面积和总面积的比值 Ct.Ar/Tt.Ar % 表示皮质骨横断面的平均截面积和总面积的比值
骨髓腔面积 Ma.Ar mm2 表示骨髓腔在中段骨横截面骨组织中的平均截面积
三、总结

在骨组织研究领域,Micro CT可以很好地研究骨结构和骨密度的数量性指标及微细改变,可指导组织工程、基因工程等科学研究,已逐渐发展为可加强甚至代替组织学分析的一种成熟的技术,Micro CT在各学科的广泛应用拥有广阔的市场前景,也将为各学科的研究带来新的发展机遇。

注:

  • 王云钊等.骨关节影像学(第2版).科学出版社,2010.7
  • 魏占英,章振林. Micro-CT在骨代谢研究中骨微结构指标的解读及应用价值.中华骨质疏松和骨矿盐疾病杂志[J], 2018(2): 200-205;
  • 裴葆青;王田苗;王军强. 松质骨微观骨小梁结构的生物力学综合分析. 北京航空航天大学学报[J], 2008(02): 215-218.
  • [4]. 骨形态计量学目前应用专家共识. 中国骨质疏松杂志. 2014, 20(9): 1031-1038.

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