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通过深度学习方法预测非小细胞肺癌脑转移患者的 EGFR 突变状态
摘要目的非小细胞肺癌 (NSCLC) 倾向于转移到大脑。10% 到 60% 的 NSCLC 携带表皮生长因子受体 (EGFR) 的激活突变，可通过选择性 EGFR 抑制剂进行靶向治疗。然而，由于原发性肿瘤和脑转移瘤 (BM) 的分子特征不一致率很高，因此确定个体患者 BM 的 EGFR 状态需要通过侵入性手术进行组织诊断。我们采用了深度学习 (DL) 方法，旨在非侵入性地检测 NSCLC BM 中的 EGFR 突变状态。方法我们回顾性收集了 2009-2019 年期间被诊断为 BM 并接受 BM 切除术的所有 NSCLC 患者的临床、放射学和病理分子数据。然后根据 EGFR 突变状态将研究人群分为两组。我们进一步采用深度学习技术根据术前磁共振成像特征对两组进行分类。采用增强技术、迁移学习方法和预测结果的后处理来克服相对较小的队列问题。最后，我们建立了模型预测 NSCLC BM EGFR 突变状态的准确性。结果本研究纳入了 59 例患者，其中 16 例患者携带 EGFR 突变。我们的模型在 5 个验证数据集中预测突变状态的平均准确率为 89.8%、灵敏度为 68.7%、特异度为 97.7%，受试者工作特征曲线值为 0.91。结论基于深度学习的无创分子表征是可行的，具有较高的准确性，应该在大型前瞻性队列中进一步验证。
多重人格、改变状态和...
意识的一种新技术模型是计算机生成的虚拟现实。通过佩戴包含彩色电视机和耳机的护目镜，计算机可以控制人的主要感官输入，将其与传感器跟踪的实际身体运动相协调，为“旅行者”提供可以与虚拟物体交互的虚拟身体。不止一个人可以进入同一个虚拟现实并与那里的其他旅行者互动。有了心理认同，虚拟现实可以很快成为几乎完全的现实。讨论了建筑等应用的发展。当代神经学和心理学表明，我们已经生活在一个或多个由神经和心理过程产生的内部虚拟现实中。这些内部虚拟现实的稳定模式、稳定系统构成了意识状态、我们的普通人格和多重人格。计算机生成的虚拟现实为开发诊断、归纳、心理治疗和训练技术提供了有趣的可能性，这些技术可以扩展和补充现有的技术。