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北方邦电子制造政策 2020
i. 投资额不超过 20 亿印度卢比：向投资者提供 FCI 15% 的资本补贴，最高为 1 亿印度卢比。 ii. 投资额在 20 至 100 亿印度卢比之间：向投资者分 3 年分期提供 FCI 15% 的资本补贴，最高为 15 亿印度卢比，在开始商业生产后支付。 iii. 投资额超过 100 亿印度卢比：对 FCI 投资额超过 100 亿印度卢比且创造就业机会至少为 3000 个的企业，可获得最高 10% 的额外资本补贴，最高为 10 亿印度卢比（总资本补贴最高为 25 亿印度卢比）。此项额外补贴分 5 年分期提供，第一期补贴在企业实现商业生产至少达到其总产能的 80% 的当年发放。注：对即插即用/租赁建筑运营单位的资本补贴应分 5 年分期发放，在开始商业生产后支付
分析师
因此，肿瘤组织的客观和早期鉴定对于最佳手术尝试至关重要。最近的进步揭示了卵巢肿瘤微环境的复杂组织，突出了细胞间途径7作为潜在的治疗靶标。量化生物分子特征的新方法揭示了可能揭示新的治疗靶标的详细结构和分子变化。手术病理性分期系统（国际妇科和产科阶段联合会，FIGO分期）仍然是确定衰落卵巢癌阶段的最关键工具。8癌症的FIGO分期标准基于卵巢肿瘤细胞的扩散程度。这是使用活检切片上的对比染色确定的，然后是病理学家的显微镜检查，这是目前的卵巢癌诊断临床标准。苏木精和曙红（H＆E）染色被广泛用于鉴定细胞和细胞外成分。上皮癌是最常见的组织类型，约占卵巢癌，输卵管和腹膜的90％。9,10在高级浆液性癌（HGSC）中，病理学家确定了各种建筑 -
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。
第二意见报告
感谢您提供机会为您提供虚拟的第二意见。我们的临床团队已根据入院期间提出的问题和担忧，全面审查了此病例的相关医疗记录。我的建议如下：我正在审查一名 55 岁的女性，以获得关于转移性胰腺腺癌最佳治疗方法的第二意见。所有病史和数据均通过审查提供的医疗记录和影像获得。她最初因其他原因在影像学检查中发现胰尾肿块。她接受了 EUS 和活检，结果显示腺癌。分期影像显示 FDG 亲和性胰尾肿块侵入胃和脾，以及腹膜癌病和可疑的囊性肝病变（MRI 上看起来有转移，但 PET 上没有 FDG 亲和性，尽管它大到可以被 PET 检测到）。她开始接受吉西他滨和阿布拉克星治疗，已接受 2-3 个周期治疗，后续影像显示病情总体稳定。她患有中性粒细胞减少症、血小板减少症，需要延迟给药并添加 G-CSF。AJCC 分期：癌症分期胰腺腺癌分期形式：外分泌胰腺，AJCC 第 8 版临床：IV 期 (cT4、cN1、cM1) 实验室检查：CBC 外，CMP 检查。CA 19-9 387；725：最近：429 近期影像：胸部 CT：无肺转移或转移性淋巴结肿大。胰腺 CT：3.7 厘米胰尾肿块，侵袭脾脏。盆腔内可见腹膜种植结节。两叶肝囊肿。
定量脑淀粉样蛋白
自从开发用于宠物成像的淀粉样蛋白示踪剂以来，人们一直在量化阿尔茨海默氏病患者大脑中的淀粉样蛋白负担。定量淀粉样蛋白宠物成像有望成为疾病分期，治疗学，观察的宝贵方法，并成为介入的介入措施。然而，在可以将其实施到广泛的临床实践中之前，存在重大的挑战和障碍。2022年11月17日，美国食品和药物管理局，核医学和分子成像学会以及医学成像和技术联盟，由学术界，工业和政府机构组成的专家，以讨论定量疗法的作用，以讨论定量疗程的作用，以分期，预测，孤独和孤独的al-gitim al-gitim nim-al-gitim nim-al-gitim nim-al-gitim nim-al-gitim nim Imminal intem。研讨会讨论了一系列主题，包括用于淀粉样蛋白成像的可用放射性药物；定量淀粉样PET成像的方法，指标和分析有效性；它用于疾病分期，预后和进展的概念；并挑战领域。本报告提供了演讲和讨论的高级摘要。
使用“深度集成学习”根据临床数据对阿尔茨海默病进行多阶段诊断
本研究探索了阿尔茨海默病 (AD) 各个阶段的早期识别，包括轻度认知障碍 (MCI)，这是一个可能有助于疾病预防工作的过渡阶段。本研究探索通过应用基于多分类的深度学习方法来诊断阿尔茨海默病 (AD) 的各个阶段，而不是现有研究主要关注用于 AD 识别的二元分类方法。该研究利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 临床数据集，该数据集包含 2000 多个样本并表现出不平衡的分布，其中 AD 或痴呆症代表少数类别。将深度集成学习应用于具有七个选定生物标志物的数据集，通过多分类来诊断疾病阶段。集成方法可有效提高可靠性，并显示出对属于少数类别的 AD 阶段的改进的诊断性能。尽管大多数流行研究使用曲线下面积 (AUC) 评分来衡量使用二元分类的 AD 诊断性能，但本研究在 AD 分期的多分类中同时采用了 F1 评分和 AUC 评分。诊断的多分类得出的 F1 评分为：认知正常 (CN) 88%，轻度认知障碍 (MCI) 86%，阿尔茨海默病 (AD) 分期检测 86%。获得的总体准确率为 87%，而接收者操作特性 (ROC) 曲线下面积为 CN 91%，MCI 87%，AD 91%。与之前的研究 [1] 相比，属于少数样本的 AD / 痴呆症分期的诊断性能提高了 6%。已建立的 ADNI 数据集和集成方法的使用提高了结果的可靠性。由于数据集不平衡，F1 评分和 AUC 是有效的衡量标准。利用必需的临床生物标志物进行准确的 AD 分期诊断是高效且有效的。
肾细胞癌从筛查到监视
肾细胞癌（RCC）是最常见的肾癌类型，通常在无症状的个体中偶然发现。尽管患病率增加，但RCC死亡率仍有所提高。在诊断和治疗方式和筛查指南中取得了进步，以降低死亡率。这些准则对所有人都很重要，尤其是初级保健医师。家庭医学的很大一部分是预防医学，该医学重点是筛查各种疾病，包括许多癌症。了解流行病学，危险因素和分期必须适当地解决从监视到治疗的RCC。RCC涵盖了许多亚型，因此使解剖学和组织学重要的是定义特征，尤其是在筛查和诊断方面。指导治疗方式，分期，定位和危险因素至关重要。了解提高生存率所需的步骤对所有医生至关重要。
