XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成像
成像辐射计
R. Rex Kay, Steven C. Benntra, Rilatra, Rawarts, Rawarts, Ralattra, K. K. K. K. K. Brank D. Marbach, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Cynthia K. Little，Barham W. Smith，Brian C. Bruck，Palock，Paul G. Weber，[1999] div>R. Rex Kay, Steven C. Benntra, Rilatra, Rawarts, Rawarts, Ralattra, K. K. K. K. K. Brank D. Marbach, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Chrisse, Cynthia K. Little，Barham W. Smith，Brian C. Bruck，Palock，Paul G. Weber，[1999] div>
8磁共振成像和...
Magnetic Resonance Imaging and Magnetic Resonance Spectroscopy in Neonatal Hypoxic-Ischemic Encephalopathy: A review article Barakat Mohammed Mahmoud a* , Mohammad Tharwat Mahmoud Solyman a , Mohammad Zaki Ali a , Khaled Fawzy Zaki a a Department of Diagnostic Radiology, Faculty of Medicine, Sohag,埃及。抽象背景：缺氧性缺血性脑病是新生儿脑病的子类别，被定义为一种定义为一种异质性的，临床上不同的综合征，其特征是神经学功能，神经学功能，肌肉局部异常肌肉和呼吸障碍的障碍，经常在未来的婴儿中伴随着新生儿的呼吸，伴随着降低的层次，并伴随着降低的层次，并降低，降低的层次，降低，降低的层次，降低，并降低。发起和维持呼吸。MRI在成像新生儿大脑和使用HII的新生儿的随访中起着越来越重要的作用。MR光谱允许立即分析新生儿大脑中的代谢产物，并且在评估神经系统结果和预后中也起着重要作用。质子MR光谱的效用可以检测到HII早于T2-或T1加权MR序列的新生儿的脑缺血性损伤。扩散加权成像对使用HII的新生儿早期检测到脑损伤的敏感性最高。在扩散加权成像处看到的发现主要在脑损伤后3 - 5天达到峰值，然后逐渐正常化。结论：MR光谱法是一种准确，敏感和非侵入性的方法，用于早期检测到围产期缺血性脑损伤。关键字：磁共振成像；磁共振光谱；新生儿缺氧性缺血性脑病。doi：10.21608/svuijm.2020.42497.1000 *通信：barakatmohammad267@gmail.com收到：2020年9月10日。修订：2020年9月20日。接受：2020年9月30日。出版：2023年9月30日，这篇文章为：Barakat Mohammed Mahmoud，Mohammad Tharwat Mahmoud Solyman，Mohammad Zaki Ali，Khaled Fawzy Zaki（2024）。新生儿缺氧 - 缺血性脑病中的磁共振成像和磁共振光谱：评论文章。SVU International医学科学杂志。第7卷，第1期，第8-16页。第7卷，第1期，第8-16页。
成像剂
Johns Hopkins University Sidney Kimmel综合癌症中心的辐射治疗师接近我携带两个小型泡沫塑料杯。 一个包含MD-Gastroview，这是一种对比剂，可以使我的结肠在计算机断层扫描（CT）扫描中可见。 我的辐射肿瘤学家下令进行扫描，以帮助计划一系列X射线治疗，这些治疗在我与前列腺癌的斗争中。 “有些人告诉我这很苦，”治疗师警告说，指的是MD-Gastroview中腹膜内毛lumine和诊断钠的组合。 做到了，我用第二杯的水洗去了味道。 ，但MD-Gastroview的工作是每年数百万患者的许多无卫生化合物（在诊断和治疗疾病的诊断和治疗方面）的工作。 CT扫描的结果带来了立即的缓解和放心的感觉：我的结肠远远超过了我的尿膀胱区域，这将是辐射疗法的靶标。 这种解剖学扭曲使我从X射线造成严重肠道损害的机会降低到不到1％，或者，正如我的妻子Leah所说，“几乎为零”。Johns Hopkins University Sidney Kimmel综合癌症中心的辐射治疗师接近我携带两个小型泡沫塑料杯。一个包含MD-Gastroview，这是一种对比剂，可以使我的结肠在计算机断层扫描（CT）扫描中可见。我的辐射肿瘤学家下令进行扫描，以帮助计划一系列X射线治疗，这些治疗在我与前列腺癌的斗争中。“有些人告诉我这很苦，”治疗师警告说，指的是MD-Gastroview中腹膜内毛lumine和诊断钠的组合。做到了，我用第二杯的水洗去了味道。，但MD-Gastroview的工作是每年数百万患者的许多无卫生化合物（在诊断和治疗疾病的诊断和治疗方面）的工作。CT扫描的结果带来了立即的缓解和放心的感觉：我的结肠远远超过了我的尿膀胱区域，这将是辐射疗法的靶标。这种解剖学扭曲使我从X射线造成严重肠道损害的机会降低到不到1％，或者，正如我的妻子Leah所说，“几乎为零”。
微波成像
微波成像主要用于医学成像，医学成像用于通过非侵入性方法可视化健康和患病对象的身体内部。通常，对身体进行成像是为了进行临床分析和检测任何异常。医学成像最常见的例子是在癌症管理的不同阶段进行的成像、用于检测骨折的成像和识别肿瘤。根据应用，可以通过各种技术获得用于成像的临床数据，例如X射线、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声（US）和正电子发射断层扫描。这些技术提供具有不同分辨率的图像。一些技术（如MRI）成本高昂，因为设备的维护和实施成本高，会产生50,000倍的磁场。因此，大多数设备体积大且不便携，不能用于定期监测目的。一些技术使用可能损害健康组织的电离辐射。例如，MRI可以提供高分辨率图像，可用于各种应用，例如用于肿瘤检测的脑成像。但 MRI 的问题在于设备价格昂贵，维护成本高。同样，CT 可以生成具有良好空间分辨率的图像，但使用的 X 射线高度
主题：心脏核成像（心肌灌注成像）
Axicabtagene ciloleucel (Yescarta) is a CD19-directed, genetically-modified autologous T cell immunotherapy that was first approved by the U.S. Food and Drug Administration (FDA) in October 2017 for the treatment of adult patients with relapsed or refractory large B-cell lymphoma after two or more lines of systemic therapy, including diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) not另外指定的（NOS），原发性纵隔大B细胞淋巴瘤，高级B细胞淋巴瘤和由卵泡淋巴瘤引起的DLBCL。在2021年3月，FDA批准了两种或多种全身性治疗线后的复发或难治性卵泡淋巴瘤（FL）的新指示。这是基于回应率的加速批准，并且对此适应症的持续批准可能取决于确认试验中对临床益处的验证和描述。在2022年4月，FDA批准了另外的大型B细胞淋巴瘤指示。新的适应症是用于对一线化学免疫疗法难治性的大B细胞淋巴瘤患者的治疗，或者在一线化学疗法的12个月内复发。a Toxabtagene cileoleucel先前曾被FDA授予Innovator Drug Company赞助的FDA，用于2014年3月治疗DLBCL，以治疗2016年4月的原发性B-Cell淋巴瘤，以及2016年4月的卵泡淋巴瘤治疗。由Innovator Drug Company赞助的其他孤儿迹象包括对淋巴结和旋转边缘区域淋巴瘤的治疗（2020年3月）。第一个汽车T细胞疗法是Tisagenlecleucela toxabtagene ciloleucel通过用编码嵌合抗原受体（CAR）的转基因对患者自己的T细胞进行重编程，以识别和消除表达CD19表达CD19的恶性和正常B细胞。治疗涉及去除，基因修饰，然后重新侵蚀患者自己的T细胞。a tocialabtagene cileoleucel是第二种由FDA批准的T细胞疗法。
人工智能和混合成像
人工智能 (AI) 是指计算机科学的一个领域，旨在执行通常需要人类智能的任务。目前，人工智能在五项关键技术中被广泛认可，这五项技术因其在社区、公司、业务和价值链框架中的广泛应用和影响而出现。然而，医学成像中的人工智能尚处于发展的早期阶段，在可靠性、用户信心和采用方面仍然存在障碍。本叙述性评论旨在概述肿瘤混合医学成像中基于人工智能的方法（分布式学习、统计学习、计算机辅助诊断和检测系统、全自动图像分析工具、自然语言处理）在临床任务（检测、轮廓勾勒和分割、组织学和肿瘤分期预测、突变状态和分子治疗靶点预测、治疗反应和结果预测）方面的应用。特别是，根据目的简要描述了基于 AI 的方法，最后以肺癌（混合医学成像研究最广泛的恶性肿瘤之一）为例进行说明。最后，我们讨论了临床挑战和未决问题，包括伦理、验证策略、有效的数据共享方法、监管障碍、教育资源以及促进不同利益相关者之间互动的策略。医学成像的一些重大变化将来自 AI 在工作流程和协议中的应用，最终改善患者管理和生活质量。总体而言，一些耗时的任务可以自动化。机器学习算法和神经网络将允许进行复杂的分析，不仅通过成像大大改善疾病表征，而且还整合多组学数据（即来自病理学、基因组学、蛋白质组学和人口统计学）以进行多维疾病表征。但要加速理论向实践的转变，必须以人才成长的思维模式为指导，制定一个考虑人才、技术、产业、市场、政策、文化和公民社会之间多维度互动的可持续发展计划。