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World File Search System病理学
AI开发人员的肿瘤组织病理学“词汇表”
au：PleaseconfirmthatalheadinglevelsarerepredsedCorrectionally：人工智能（AI）和深度学习（DL）的应用正在导致癌症研究的重大进展，尤其是在分析预后和治疗方法预测的见解方面的组织病理学图像。但是，这些计算方法的有效翻译要求计算研究人员至少对组织病理有基本的理解。在这项工作中，我们旨在通过引入基本的组织病理学概念来支持AI开发人员的研究来弥合差距。我们涵盖了关键细胞类型的定义特征，包括上皮，基质和免疫细胞。讨论并说明了恶性肿瘤，前光线病变和肿瘤微环境（TME）的概念。为了增强理解，我们还引入了基础组织病理学技术，例如用苏木精和曙红（HE）进行常规染色，免疫型抗体染色，包括新的多重抗体染色方法。通过向计算社区提供这种基本知识，我们旨在加快癌症研究AI算法的发展。
Optiscan揭示了病理学的Inform™成像设备
此公告和附件可能包含某些不是历史事实的“前瞻性陈述”；基于主观估计，假设和资格；并与未发生且可能不会发生的情况和事件有关。这种前瞻性陈述应被视为“处于危险的陈述” - 不应依靠已知和未知的风险，不确定性和其他因素（例如，重要的业务，经济和竞争性和竞争性的不确定性 /意外事件，监管和临床发展和临床发展风险，未来的结果和不确定性都可能与任何表现出来的陈述相差，因此可以脱颖而出。您被告知不要不依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅在此日期开始。Actinogen Medical不承担任何义务修改此类陈述，以反映此期之日之日起发生的事件或任何情况，或反映任何未来事件的发生或非发生。过去的表现不是未来绩效的可靠指标。Actinogen Medical不会对任何前瞻性陈述的实现或合理性的可能性做出任何保证，代表性或保证，并且无法保证或保证将实现任何前瞻性陈述。
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
语言病理学中远程疗法的价值
1 Cacciante，L.，Pietà，C。D.，Rutkowski，S.，Cieślik，B.，Szczepańskańska--Gieracha，J.，Agostini，M。，＆Kiper，P。（2022）。神经病患者的认知远程访问：系统评价和荟萃分析。神经科学：意大利神经学会和意大利临床神经生理学学会的官方杂志，43（2），847–862。https://doi.org/10.1007/s10072-021-05770-6https://doi.org/10.1007/s10072-021-05770-6
根据组织病理学准确诊断结直肠癌
Kuan-Song Wang, M.D.1,2 *, Gang Yu, Ph.D. 3, *, Chao Xu, Ph.D. 4, *, Xiang-He Meng, Ph.D. 5, *, Jianhua Zhou, M.D.1,2 , Changli Zheng, M.D.1,2 , Zhenghao Deng, M.D.1,2 , Li Shang, M.D.1 , Ruijie Liu, M.S.1 , Shitong Su, B.S.1 , Xunjian Zhou, B.S.1 , Qingling Li, M.D.1 , Juanni Li, M.D.1 , Jing Wang, M.S.1 , Kewen Ma, M.S.2 , Jialin Qi, B.S.2 , Zhenmin Hu, B.S.2 , Ping Tang, B.S.2 , Jeffrey Deng 6 , Xiang Qiu, B.S.7 , Bo-Yang Li, B.S.7 , Wen-Di Shen, B.S.7 , Ru-Ping Quan, B.S.7 , Jun-Ting Yang, B.S.7 , Lin-Ying Huang 7 , Yao Xiao 7 , Zhi-Chun Yang, M.D.8 , Zhongming Li, Ph.D. 9 , Sheng-Chun Wang, Ph.D. 10 , Hongzheng Ren, Ph.D. 11 , Changjiang Liang, B.S.11 , Wei Guo, M.S.12 , Yanchun Li, M.D.12 , Heng Xiao, M.D.13 , Yonghong Gu, M.D.13 , Jing-Ping Yun, M.D.14 , Dan Huang, M.D.15 , Zhigang Song, M.D.16 , Xiangshan Fan, M.D.17 , Ling Chen, M.D.18 , Xiaochu Yan, M.D.19 , Zhi Li, M.D.20 , Zhong-Chao Huang, Ph.D. 3 , Jufang Huang, Ph.D. 21 , Joseph Luttrell, M.S.22 , Chao-Yang Zhang, Ph.D. 22 , Weihua Zhou, Ph.D. 23 , Kun Zhang, Ph.D. 24 , Chunhui Yi, M.D.25 , Hui Shen, Ph.D. 6,26 , Yu-Ping Wang, Ph.D. 6,27 , Hong-Mei Xiao, M.D., Ph.D. 7,# , Hong-Wen Deng, Ph .D. 6,7,26,# 1.Department of Pathology, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, 410078, China 2.Department of Pathology, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 3.Department of Biomedical Engineering Institute, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 4.Department of Biostatistics and Epidemiology, University of Oklahoma Health Science Center, Oklahoma City, OK, 73104, USA 5.Laboratory of Molecular and Statistical Genetics, College of Life Sciences, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 6.Tulane Center of Bioinformatics and Genomics, Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine, New Orleans, LA, 70112, USA 7.School of Life Sciences, Central South University, Changsha, Hunan,410013, China 10.College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 11.中南大学基础医学院系统生物学、数据信息与生殖健康研究中心，湖南长沙 410008，中国 8.中南大学湘雅药学院药理学系，湖南长沙 410078，中国 9.浙江省杭州市艾迪康医学检验所有限公司病理实验室
病理学中的人工智能：简单实用的指南
虽然人工智能 (AI) 在病理学中的作用在过去几年中迅速提升，但其使用例子可以追溯到很多年前。20 世纪 70 年代，研究人员利用经典的计算原理设计了一个人工智能计算平台，称为专家系统。人工智能在医学领域的一些早期例子是建立在专家系统之上的，这些专家系统依赖于手工制作的基于规则的算法。这些算法转化为有前途的系统，如 MYCIN，它可以根据临床数据识别细菌并指导治疗，1 以及病理学专家解释报告系统 (PEIRS)，这是一种自动化化学病理报告解释系统。2 专家系统的手工规则在设计过程中需要领域知识（即个人或团体在某一领域的专业知识），并且在需要解释感官信息（如图像）的任务中面临重大挑战。在 20 世纪 90 年代，细胞病理学和血液病理学处于解决图像处理问题的前沿。这些后来的系统是基于特征工程原理设计的，利用领域知识构建算法，从原始数据中提取信息特征。3 PAPNET 系统、AutoPap 300 QC 系统以及后来的 Thin-Prep 成像系统是细胞形态图像分析系统，在此期间获得了美国食品药品管理局 (FDA) 的临床使用批准。4 – 6 PAPNET 率先使用人工神经网络（一种机器学习 (ML) 形式）来补充算法设计。ML 是计算领域的一项重大进步，它是一套技术，用于
CSSIMMW 的数字病理学支持癌症研究......
在国防部研究环境中使用数字病理学增强并促进了对全幻灯片数字图像的审查。国防部计划（例如临床乳腺护理项目 (CBCP)、MCCRP 和 JPC）不同地点的病理学家之间的协作和工作流程变得更加高效。此外，现在可以监控和传达与组织样本内容和肿瘤大小相关的信息，为收集站点创建反馈回路并确保研究肿瘤收集的最佳实践。未来的方向包括结合人工智能算法来帮助预测患者结果和对治疗的反应。在国防部工作流程中采用数字病理学符合基因组学、蛋白质组学和病理学多学科整合的趋势，将研究数据纳入精准医疗。这种对生物医学发现的整体方法最终会提高诊断的准确性，从而对军事人员的健康结果和军事准备产生积极影响。
安大略省儿科法医病理学调查 - Fixcas
7 儿科法医病理学的组织 80 省法医病理学家 John Hillsdon Smith 博士的时代 80 法医病理学部门的作用和职责 80 省法医病理学家和 OCCO 之间的关系 81 进行儿科验尸官尸检的病理学家的培训和经验 82 省法医病理学家的监督 83 教育计划 83 缺乏有关验尸官尸检的政策和指导方针 83 验尸官案件的监督和质量控制 83 首席法医病理学家 David Chiasson 博士的时代 85 首席验尸官和首席法医病理学家的职责和关系 85 省法医病理学部门的人员配备 86 安大略省儿科法医病理学部门的成立 87 任命 Smith 博士为 OPFPU 主任 89
语音语言病理学硕士信息数据包
Fuh -Cherng Jeng博士，博士jeng@ohio.edu听觉电生理学实验室我们的实验室位于俄亥俄州大学康复与传播科学学院的听力和语言科学的新近装修的空间中。 实验室是一种最先进的设施，其中包含用于开展基本和应用研究项目的设备。 我们努力研究和理解我们的耳朵和大脑如何编码从正常和病理种群中的简单（例如纯音）到复杂（例如语音）的感觉信息。 我们的研究重点是事件相关和认知潜力，作为更好地理解大脑活动的方法。 我们最常用的答复是：1。 振幅调制和频率跟随响应，2。 词汇音调引起的响应，3。 认知听觉电位。Fuh -Cherng Jeng博士，博士jeng@ohio.edu听觉电生理学实验室我们的实验室位于俄亥俄州大学康复与传播科学学院的听力和语言科学的新近装修的空间中。实验室是一种最先进的设施，其中包含用于开展基本和应用研究项目的设备。我们努力研究和理解我们的耳朵和大脑如何编码从正常和病理种群中的简单（例如纯音）到复杂（例如语音）的感觉信息。我们的研究重点是事件相关和认知潜力，作为更好地理解大脑活动的方法。我们最常用的答复是：1。振幅调制和频率跟随响应，2。词汇音调引起的响应，3。认知听觉电位。
Monkeypox：组织病理学和传播电子显微镜研究
1皮肤病学部门，IRCCS基金会CA'Granda Maggiore Policlinico医院，20122年意大利米兰； maurizio.romagnuolo@unimi.it（m.r。）; Alessandra.dibenedetto@policlinico.mi.it（A.D.B.）; angelo.marzano@unimi.it（a.v.m.）2病理单位，IRCCS基金会CA'Granda Maggiore Policlinico医院，20122年意大利米兰； francesca.boggio@policlinico.mi.it 3米兰研究大学病理生理学与移植系，20122年米兰，意大利米兰4科学研究所IRCCS E. Medea，生物信息学，23842意大利Bosisio Parini，意大利帕里尼； rachele.cagliani@lanostrafamiglia.it（r.c.）; manuela.sironi@lanostrafamiglia.it（M.S。）5米兰比科卡大学医学与外科系，意大利蒙扎20900； biagioeugenio.leone@unimib.it（B.E.L. ）; barbara.vegani@unimib.it（b.v。） * corpsondence：chiara.moltrasio@policlinico.mi.it.it†这些作者为这项工作做出了贡献。）; barbara.vegani@unimib.it（b.v。） * corpsondence：chiara.moltrasio@policlinico.mi.it.it†这些作者为这项工作做出了贡献。