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今天宣布了皮特·霍普金斯综合症的积极成果，Neuren认为，在菲兰 - 麦克德摩德和皮特·霍普金斯综合征试验中，NNZ-2591的良好安全性和耐受性概况表明，Prader-Willi综合征的试验方案表明，对未来的指示以及对药物的限制，以及FEADS的范围以及Fecta and for for for fore and fore and fore for fore and fore and for for for for for for and for for for for for us fe us fe us for us for us for us。由于安全监控时间表，包括频繁和具有挑战性的医疗程序，当前试验方案的患者及其家人的要求是负担重。目前，美国的Prader-Willi综合征家族还可以使用其他临床试验，这些综合症家族的负担较小，使患者能够继续进行13周以上的药物治疗。因此，Neuren现在暂停了NNZ-2591的持续2期试验。在第2阶段的第2阶段结束与FDA在第三季度2024年会议之后，NNZ-2591在Phelan-Mcdermid综合征中，Neuren将考虑是否要进行Prader-Willi综合征试验的优化方案和设计。同时，Neuren还在其他指示下对NNZ-2591进行了临床前研究，并将评估最佳候选人（S）通过优化的方案进入2阶段2的发展。
自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
