XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System放射线学
MRI放射素学用于直肠癌的淋巴血管浸润预测
放射线学利用计算算法从MRI扫描中提取定量成像特征，从而更深入地评估肿瘤异质性。在这项研究中，使用T2加权成像（T2WI）和扩散加权成像（DWI）分析了肿瘤内和周围区域的特征。该研究评估了不同的周围距离，发现与其他构型相比，T2WI中的3mm周围区域表现出优异的预测精度。这些放射素特征与临床参数（例如性别和MRN阶段）的整合导致了优化的预测模型。研究发现，结合周围放射线特征的模型优于仅依靠肿瘤内特征的模型。此方法在区分LVI的存在方面超过了常规成像，提供了一种非侵入性且高度准确的诊断工具。
航空航天的解决方案
资格，许可和证书•质量管理EN 9100：2018•焊接资格焊接公司ACC。to DIN EN ISO 3834-2 Nadcap AC7110 WLD (stainless steel and titanium) • Welder's performance Qualification EN ISO 24394 - B (stainless steel) EN ISO 24394 - C (titanium) • Welding supervision Welding engineer EWE / IWE-III Welding specialist EWS / IWS-II • Non-destructive testing DIN EN ISO 17637年，融合焊接接头的视觉测试DIN EN ISO 3452，染料渗透剂测试DIN EIN EIN ISO 17636-1，-2，放射线学测试压力和泄漏测试ACC。满足客户需求NADCAP AC7114 NDT（DPI / X射线）准备3D测量•破坏性测试DIN EN EN ISO / IEC 17025实验室认证所有标准测试方法ACC。to ISO标准to ISO标准
div>的课程
研究活动与出版记录。他的研究活动是在生物医学信号和图像处理的领域以及生物医学系统的模拟。研究并开发了用于时间频率分析，递归参数识别和心血管信号和串联的非线性分析的方法，并有兴趣研究心房颤动。他还研究了高级生物医学图像处理技术，用于提取肿瘤学应用的特征，图像登记和放射线学。他是140多个有关国际期刊和160多个会议论文的同行评审论文的作者。他撰写了18本书和2本书（一本书）。他是IEEE-EMB杂志（2006年）中心房颤动期间心脏纤维化期间的特刊处理和解释的共同编辑，也是生物信号解释的重点问题I.用于研究医学方法的心血管和呼吸系统的高级方法（2014年）。scopus h -index：37;学者H – index：46。可以在此处找到更多细节。
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。
脑肿瘤检测仪
摘要：脑肿瘤检测应用程序是一款移动应用程序，它使用先进的算法从医学图像中检测脑肿瘤。该应用程序允许医疗专业人员快速准确地诊断脑肿瘤，这对于早期治疗和改善患者预后至关重要。该应用程序设计为用户友好且高效，具有简单的界面，可轻松上传和分析图像。该应用程序能够在短时间内提供准确的结果。它结合使用放射线学和形态学特征来评估医学图像。随着脑肿瘤患病率的不断上升，脑肿瘤检测应用程序有可能彻底改变我们诊断和治疗这些复杂疾病的方式，从而提高全球患者的护理质量。该应用程序设计为易于使用且高效。该应用程序旨在供医生直接使用，使他们能够快速准确地检测医学图像中是否存在脑肿瘤。关键词：脑肿瘤检测、卷积神经网络、计算机辅助技术、图像处理 Python、Java、磁共振成像（MRI）、移动应用程序开发、用户界面设计、放射学、神经网络、医学图像、深度学习、应用程序开发、机器学习算法。
探索放射线研究质量评分工具
最近，已引入并认可了由领先的成像社会引入并认可了放射组学研究的新共识指南（即放射组学研究的检查清单）和方法论放射素学评分（指标）。6,7 Clear旨在促进透明的报告实践，而指标为评估放射线学研究的方法学质量提供了标准化的工具。指标包括30个分布在五个条件下的项目，旨在适应放射线研究中几乎所有潜在的方法论方案iOS，从传统手工制作的方法到先进的深度学习计算机视觉模型。6指标的开发过程涉及一种修改后的Delphi方法和广泛的国际小组，以减轻偏见并专注于与医学成像有关的放射组研究的特定方面。格式化的欧洲医学成像学会认可了指标工具，其网站为最终质量得分提供了在线计算器，该计算器还考虑了项目条件（请在https：// https：// met ricsscore.github.io.io/metrics/metrics/metrics.html上获得）。6
癌症成像中可解释AI的工具箱
人工智能在使用医疗图像的医疗保健任务上表现出了有希望的表现。但是，有必要了解法律，道德和故障排除目的的AI模型的决策过程。本文档概述了可解释性工具箱的开发，该工具箱旨在提高手工制作的放射组学和医学成像中深度学习解决方案的透明度。对于手工制作的放射线学，该工具箱提供了用于生成Shapley添加说明，局部解释的模型 - 不合Snostic解释以及适用于任何机器学习模型的表征反事实的工具。为了深入学习，该工具箱提供了为2D和3D分类模型创建归因地图的功能，以及生成反事实图像说明的说明性示例。此外，工具箱还扩展了反事实框架以结合层的相关性传播，从而允许将临床变量纳入决策。最后，该文档展示了一个使用Python和简化构建的示例平台，该平台旨在在临床背景下验证这些解释，从而评估其在决策过程中的可用性和价值。可解释性工具箱可在以下链接中获得：https：//github.com/zohaibs1995/radiomics_explainables_toolbox。
肝细胞癌免疫疗法的生物标志物
免疫检查点抑制剂（ICI）现在广泛用于治疗晚期肝细胞癌（HCC）的患者。在这种情况下，两种不同的含ICI的方案，Atezolizumab Plus bevacizumab和Tremelimumab Plus Durvalumab，现在已被批准为护理标准的一线疗法。然而，尽管相对于索拉非尼的生存结果有了很大的改善，但大多数高级HCC患者并未从这些方案中获得持久的好处。基因组测序的进展，包括使用单细胞RNA测序（肿瘤材料和血液样本），以及免疫细胞鉴定策略和其他技术（例如对微生物群的放射线学和分析），为确定新型患者的鉴定能够使ICIS脱离ICIS的患者具有准确的选择，从而创造了巨大的潜力。在这篇综述中，我们总结了有关HCC免疫学的数据以及接受ICIS治疗该疾病的患者的结果。然后，我们在过去5年中概述了当前的生物标志物使用和发展，包括基因特征，循环肿瘤细胞，高维流式细胞仪，单细胞RNA测序以及涉及微生物组，放射组和临床标记的方法。用于进一步生物标志物发展的新颖概念，包括生物标志物驱动的试验，空间转录组学和综合的“大数据”分析方法。这些概念都有可能更好地识别最有可能从ICI中受益并促进新治疗方法的患者。
增强神经胶质瘤IDH突变状态的可预测性...
根据世界卫生组织中枢神经系统肿瘤的分类，抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。 因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。 我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。 使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。 除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。 从TBR和参数图像中提取放射线特征。 采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。 为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。 结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。 动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。放射线特征。采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。多模式分析中最高的LR系数包括TBR GE-180特征，来自动力学和早期静态[18 f] FET PET图像的参数，年龄以及TBR T2图像的特征，例如峰度（0.97）。结论结果表明，结合TBR GE-180功能以及来自Dynamic [18 f] FET PET的动力学信息，Tbr T2的峰度以及年龄可以产生非常高的IDH突变状态可预测性，从而有可能改善早期患者的管理。
脑转移的放射学研究质量
目的：我们的研究旨在根据放射线质量评分（RQS）评估脑转移的放射组学研究质量，对个体预后或诊断列表的多变量预测模型的透明报告以及图像生物标准标准化启动（IBSI）指南。材料和方法：PubMed Medline和Embase搜索有关评估脑转移酶的放射线学的文章，直到2021年2月。，其中包括29篇相关的原始研究文章。结果：仅在三项研究（10.3％）中进行外部验证。中间RQS为3.0（范围为-6至12），较低的基本依从率为50.0％。与“黄金标准”（10.3％）相比，依从率较低，表明潜在的临床效用（10.3％），进行截止分析（3.4％），报告校准统计数据（6.9％），并提供开放的科学和数据（3.4％）。没有研究涉及重测或幻影研究，前瞻性研究或成本效益分析。对三脚架清单的依从性总体效率为60.3％，报告标题（3.4％），结果的盲评估（0％），丢失数据的处理（0％）的描述以及完整的预测模型的介绍（0％）。大多数研究都缺乏预处理步骤，具有偏置场校正，异诺夫氧乙烯重采样，头骨剥离和灰度离散化，仅在六个（20.7％），9（31.0％），四个（3.8％）和四项（3.8％）和四项（13.8％）研究中进行。结论：研究期间发表的关于脑转移的放射组学研究的总体科学和报告质量不足。放射素学研究应遵守RQS，Tripod和IBSI指南，以促进放射素学向临床领域的转化。关键字：机器学习；脑转移；质量改善；放射学；放射线质量评分