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World File Search System磁共振
使用卷积神经网络和迁移学习进行磁共振成像中的脑肿瘤分类
摘要 脑肿瘤具有破坏关键脑功能和表现出神经症状的潜力，构成重大威胁，值得高度关注。这些肿瘤的评估依赖于各种成像方法，包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声。特别是，脑部 MRI 因其能够提供对脑结构和组织异常的重要见解而闻名。这项研究利用技术的变革性影响，特别是人工智能 (AI) 和深度学习 (DL)，来应对这一挑战。新方法涉及卷积神经网络 (CNN) 与 VGG19 和 ResNet 的迁移学习的集成。主要目标是将脑肿瘤分为四个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤、垂体腺瘤和无肿瘤病例。单独的 CNN 模型实现了令人印象深刻的 97.23% 的准确率。然而，当与 VGG19 和 ResNet 集成时，准确率飙升至更高的 98.26%。这种创新的技术融合对于提高脑肿瘤分类的准确性具有巨大的希望，有可能重塑神经影像和医疗保健的格局。
主题：磁共振成像（MRI）脑部和头部
证据摘要和分析：磁共振成像 (MRI) 是一种经过验证且行之有效的脑部评估和评价成像方式。脑部 MRI 是目前最灵敏的技术，因为它能够高度灵敏地利用组织固有的对比度差异，而这种差异是磁弛豫特性和磁化率变化的结果。MRI 是一项快速发展的技术，持续的技术进步将继续改善脑部疾病的诊断。本实践参数概述了执行高质量脑部 MRI 的原则。脑部 MRI 的适应症包括但不限于：脑实质、脑膜或颅骨的肿瘤性疾病或其他肿块或肿块样疾病、血管疾病（缺血、梗塞、疾病、畸形异常、先天性疾病、创伤、出血、疾病（炎症、自身免疫、感染、内分泌、评估（脑神经、伴有相关神经系统发现的头痛、疑似脑结构异常）、癫痫、治疗随访和颅内压升高（ACR-ASNR-SPR，2019）。
癫痫中的磁共振脑成像发现
目标的目的是评估癫痫中磁共振脑成像的不同发现。背景癫痫是一种影响儿科和成人的常见脑疾病。神经影像在癫痫患者中的主要作用是鉴定潜在的结构异常。MRI具有很高的空间分辨率，软组织对比度和多平面功能，使其成为研究癫痫患者的选择。患者和方法这项研究是在2019年10月至2021年9月在Menoufia审查委员会批准的MRI诊断部门MRI单元，在MENOUFIA大学医院的放射性诊断部门进行，并在获得所有患者的同意后前瞻性地进行了前瞻性执行。患者被转诊/招募并进行大脑MRI。根据国际反对癫痫联盟的标准，随附的患者被诊断为癫痫病。结果该研究包括100例患者（51％的成年人，53％男性，中位年龄23.87岁）。在31例患者（31％）中，MRI正常，而69例（69％）的异常，异常弥漫范围。最常见的异常是先天/发育病变（27％），其次是脑肿瘤（26％）。异常MRIS比儿科（P <0.001）的年龄增加（中位年龄33岁，P <0.001）更为普遍（中位年龄33岁，p <0.001），而在慢性/复发性癫痫发作中比新发作的癫痫发作（p <0.001）更为普遍。结论MRI大脑评估临床诊断性癫痫患者的MRI大脑评估表明，MRI异常的患病率很高，病因范围弥漫。MRI应用作评估癫痫患者的重要工具。
功能性磁共振成像（fMRI）
这些服务可能包含在所有 Medica 计划中，也可能不包含在内。保险范围受适用联邦或州法律的要求约束。请参阅会员的计划文件，了解其他具体保险范围信息。如果此一般信息与会员的计划文件存在差异，则将以会员的计划文件为准来确定保险范围。对于 Medicare、Medicaid 和其他政府计划，除非这些计划要求不同的保险范围，否则将适用此政策。会员可以拨打会员身份证上列出的电话号码联系 Medica 客户服务部，以更具体地讨论他们的福利。有疑问的提供商可以拨打免费电话 1-800-458-5512 联系 Medica 提供商服务中心。Medica 保险政策不是医疗建议。
磁共振成像（MRI）和磁共振血管造影（MRA）策略编号：PG0487上次审查：10/01/2021
指南•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个个人保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围X Professional X设施需要在选修课设置中执行的那些程序需要事先授权。急诊室，设施观察设置或住院设置不需要事先授权。描述磁共振成像（MRI）是一种放射学技术，用于放射学以形成解剖学的图片和人体的生理过程。MRI是一种无创成像技术，不涉及暴露于辐射。MRI扫描仪使用强磁场，磁场梯度，无线电波和计算机来生成内部器官和结构的详细横截面图像。磁铁产生了一个强的磁场，该磁场从体内的脂肪和水分子中的质子中对齐氢原子的质子，然后将其暴露于无线电波束上。这旋转身体的各种质子，并产生一个微弱的信号，该信号由MRI扫描仪的接收器部分检测到。一台计算机处理的接收器信息，该信息产生图像。对于某些MRI检查，静脉注射（IV）药物（例如基于Gadolinium的对比剂（GBCA））用于改变MR图像的对比度。基于Gadolinium的对比剂是稀土金属，通常是通过手臂中的IV给出的。对比成像应谨慎使用3-5慢性肾脏疾病的患者。进行人体的MR成像进行评估，而不是全包列表：
电子顺磁共振作为确定硬碳钠电荷存储机理
硬碳是一种有希望的负电极材料，用于可充电钠离子电池，因为它们的前体准备就绪且可逆的电荷存储。驱动硬碳和随后的电化学性能的反应机制严格与这些材料电压填充中观察到的特征坡度和高原区域有关。这项工作表明，电子顺磁共振（EPR）光谱是一种强大而快速的诊断工具，可预测硬碳材料中gal-VanoStatic测试期间在坡度和高原区域中存储的电荷程度。EPR线形模拟和温度依赖性测量有助于分离在不同温度下合成的机械化学修饰的硬碳材料中旋转的性质。这证明了结构模构和电化学曲线中的电化学特征之间的关系，以获取有关其钠储存机制的信息。此外，通过现场EPR研究，我们研究了这些EPR信号在不同电荷状态下的演变，以进一步阐明这些碳中的存储机制。最后，我们讨论了研究的硬碳样本的EPR光谱数据与它们相应的充电存储机制之间的相互关系。
基于改进UNet网络的磁共振成像脑肿瘤图像分割方法
5倍交叉验证评估结果（1,2）表明，由于电离辐射和基因突变的影响，胶质瘤占中枢神经系统原发性肿瘤的27%（3-6）。胶质瘤的发病率随年龄增长而增加（1,2,6-8），不同级别的胶质瘤发病率不同。根据恶性程度，胶质瘤病理分为I至IV级，其中II级及以下为低级别胶质瘤（LGG），III级及以上为高级别胶质瘤（HGG）（9）。例如，HGG患者的中位生存期（MST）通常小于2年，而患有HGG的HGG患者的MST仅为4至9个月。此外，分子研究已发现了可增强诊断和提供生物标志物的特征（10）。异柠檬酸脱氢酶 1 和 2 (IDH1/2) 突变以及 X 编码蛋白 (ATRX) 和 TP53 突变的存在提示弥漫性星形细胞瘤，而 IDH1/2 突变与 1p19q 缺失相结合则提示少突胶质细胞瘤 (10)。受体酪氨酸激酶基因的局部扩增、端粒酶逆转录酶 (TERT) 启动子突变以及 10 号和 13 号染色体的缺失和 7 号染色体的三体性是胶质母细胞瘤的显著特征，可用于诊断目的 (10)。此外，LGG 中 B-Raf 原癌基因 (BRAF) 基因融合和突变的存在以及 HGG 中组蛋白 H3 的突变的存在也可以作为
颅内压低的无创诊断测试，用于自发评估磁共振弹性成像作为
穿刺。1 虽然 SIH 患者最常见的表现是直立性头痛，但也可能出现其他非特异性症状，如恶心、颈部疼痛、听力变化、头晕，甚至类似痴呆的行为变化。2 作为 SIH 诊断检查的一部分，脑 MRI 成像可以显示弥漫性硬膜增厚和增强、硬膜下积液、静脉扩张和脑下垂的形态变化。3 然而，多达 20% 的 SIH 患者在脑 MRI 成像上的结果正常。2 此外，脑脊液压力可能会产生误导，因为大多数 SIH 患者的脑脊液开放压力都是正常的。4 诊断延迟的患者发病率可能会增加。5 因此，寻找其他非侵入性测试来诊断 SIH 并准确分诊患者接受脊髓造影术对于这些患者的治疗至关重要。磁共振弹性成像 (MRE) 是一种测量组织机械特性的非侵入性技术。6 在施加外部振动期间，相位对比磁共振成像脉冲序列
基于磁共振成像的深度学习成像生物标志物，用于预测急性缺血性中风后的功能结果
目的：临床风险评分对于预测中风患者的预后至关重要。深度学习 (DL) 技术的进步为使用磁共振 (MR) 图像开发预测应用程序提供了机会。我们旨在开发一种基于 MR 的 DL 成像生物标志物，用于预测急性缺血性中风 (AIS) 的预后，并评估其对当前风险评分的额外益处。方法：本研究包括 3338 名 AIS 患者。我们使用深度神经网络架构在 MR 图像和放射组学上训练了一个 DL 模型，以预测中风后三个月的不良功能结果。DL 模型生成了一个 DL 分数，作为 DL 成像生物标志物。我们将该生物标志物的预测性能与保留测试集上的五个风险评分进行了比较。此外，我们评估了将影像生物标志物纳入风险评分是否能提高预测性能。结果：DL 影像生物标志物的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.788。所研究的五个风险评分的 AUC 分别为 0.789、0.793、0.804、0.810 和 0.826。影像生物标志物的预测性能与四个风险评分相当，但不如一个 (p = 0.038)。将影像生物标志物添加到风险评分中，AUC（p 值）分别提高至 0.831 (0.003)、0.825 (0.001)、0.834 (0.003)、0.836 (0.003) 和 0.839 (0.177)。净重新分类改进和综合判别改进指数也显示出显着改善（所有 p < 0.001）。结论：使用 DL 技术创建基于 MR 的影像生物标志物是可行的，并提高了当前风险评分的预测能力。