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甲状腺功能障碍和糖尿病对非酒精性脂肪肝纤维化和脂肪变性阶段的影响
甲状腺功能减退症仍然是一个全球性问题，在成人和新生儿中发病率不断上升，表现为甲状腺分泌甲状腺激素不足导致代谢率下降 [5]。研究表明，甲状腺功能障碍超过十年的患者罹患肝细胞癌的几率显著升高 [6]，NASH 和慢性乙型肝炎感染者的甲状腺功能障碍发生率高于对照组 [7]。下丘脑-垂体-甲状腺轴在许多代谢途径中起着重要作用，尤其是那些涉及脂质和碳水化合物的代谢途径。NAFLD 被描述为代谢综合征的肝脏表现。因此，长期以来，甲状腺功能减退症与 NAFLD 之间的关系一直被假设和研究 [8]。
非光化学淬灭E ...
负责该磁盘在PBS核心底部的突出。此突出与PSII的细胞质侧的孔非常吻合，并在PBS和PSII之间形成紧密相互作用（Chang等人2015; Krasilnikov等。2020）。考虑了PS II的近表面叶绿素的垂体层的厚度以及该突出所产生的间隙以及从PBS核心向类囊体膜暴露的无定形PBLCM回路，该模型最有可能提供的距离为42Å（Krasilnikov等。2020）在这里使用了从PBS到PS II的能量转移的机会。仅来自PBLCM的能量转移的功能的标准是根据计算确定并在实验中确定的转移时间的一致。
基于数据增强的 YOLOv8 用于 MRI 脑肿瘤...
摘要。目的：本研究旨在使用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。方法：本研究采用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。该研究收集了一组 T1 加权对比增强图像。该数据集用于训练、验证和测试。应用预处理和增强来增强训练数据。结果：应用数据增强技术后，所有肿瘤类型的表现都显着改善。与增强前的结果相比，脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤的准确率、召回率和 mAP50 得分都有所提高。研究结果强调了该方法在增强模型在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤的能力方面的有效性。有增强和无增强的研究都遵循类似的程序：首先进行数据收集，然后进行预处理，然后进行或不进行增强。随后，将收集到的数据分成训练和验证子集，用YOLOv8架构进行训练。最后，通过测试评估模型的性能，以评估其在检测脑肿瘤方面的有效性。 新颖性：这项研究的新颖性在于YOLOv8架构和用于MRI脑肿瘤检测的数据增强技术。该研究通过展示基于深度学习的方法在自动化检测过程和提高模型性能方面的有效性，为现有知识做出了贡献。通过将YOLOv8与数据增强相结合，提出的方法提高了模型的准确性和效率。研究结果强调了这种方法在促进早期诊断和治疗计划方面的潜力，从而在脑肿瘤检测的背景下改善患者护理。 关键词：深度学习、物体检测、脑肿瘤、YOLOv8、数据增强 收到日期：2023年7月/修订日期：2023年7月/接受日期：2023年8月 本作品根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。
甲状腺癌再分化促进放射性碘治疗
此外，NIS 蛋白的翻译后修饰和靶向质膜以及其降解的几种改变可能会影响甲状腺细胞浓缩碘的能力。NIS 分子的二聚化可能对其向质膜的运输至关重要（Thompson 等人，2019 年）。垂体肿瘤转化基因 1 (PTTG1) 结合因子在甲状腺癌中的过表达导致 NIS 水平降低（Read 等人，2011 年）。ADP-核糖基化因子 4 (ARF4) 增强 NIS 囊泡从高尔基体到质膜和含缬氨酸蛋白 (VCP) 的运输，缬氨酸蛋白是内质网相关降解的主要成分，控制 NIS 蛋白水解；VCP 抑制剂（依巴斯汀或克霉唑）可逆转 VCP 的过度表达（Fletcher 等人，2020 年）。
2024年7月24日有关实验室处理的建议...
prion疾病，例如人类中的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病（CJD），是由神经变性的致命和可传染性疾病。传染剂由prion蛋白的错误折叠形式组成，这些蛋白质形成大脑中不溶性骨料。prions可以通过模板对正常形式的蛋白质的错误折叠来传播。此过程主要发生在大脑，脊髓和一些相关组织，包括颅神经和神经节，后眼和垂体。人们通过涉及污染神经外科工具的医学或外科手术以及通过刺穿皮肤的损伤，同时处理高风险材料（例如，脑组织）的伤害感染了病毒[2]。生物流体和外围组织的感染性滴度低，因此占据王室的风险较低[3-5]。
医学肿瘤学高级培训（儿科和儿童健康）
14。内分泌学的科学基础3级4级5 15。葡萄糖代谢的疾病3级4级5 16。体重的疾病级别3级别4级5 17。垂体，下丘脑和水平级的疾病2级别4级5 18。甲状腺疾病3级4级5 19。肾上腺疾病2级4级5 20。甲状旁腺，钙和骨骼疾病级别3级4级5 21。男性生殖内分泌学级别2级3级5 22。女性生殖内分泌学级别2级别3级5 23。神经内分泌和遗传性肿瘤综合征2级3级4 24。脂质疾病3级4级5 25。性别特征和性别认同的变化级别2级别3级4
脑损伤问题的主要新维度
s Hippocrates知道，大脑的一侧受伤，例如中风，会影响身体另一侧的肌肉控制（Clarke and O'Malley，1996）。几个世纪以来，人们一直认为这种骨骼效应完全是由于神经途径的异常活动，从大脑受伤的一侧跨过中线横穿中线，以激活脊髓神经元，以控制体内的肌肉在身体另一侧（图1，左侧）。现在，在Elife，Georgy Bakalkin（Uppsala Uni-Versity），Jens Schouenborg（Lund University）和丹麦，葡萄牙，俄罗斯和瑞典的同事，包括尼古拉卢克亚诺夫（Nikolay Lukoyanov垂体在大脑底部产生的神经激素也可能导致脑损伤的对侧作用
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。