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World File Search System脑癌
SPORE在脑癌中的应用
脑癌是最难有效治疗的疾病之一，不幸的是，它也是致死率最高的恶性肿瘤之一。胶质母细胞瘤是成人中最常见的脑肿瘤之一，尤其致命。目前的标准疗法，如手术切除、放疗和化疗，并没有显著提高胶质母细胞瘤患者的存活率。然而，加州大学洛杉矶分校的脑肿瘤中心试图挑战这些统计数据，并通过对脑癌的诊断、预后和治疗做出重大贡献，为脑癌患者开辟更有希望的未来。脑肿瘤中心由一支世界一流的多学科专家团队组成。该项目的首要关注点是提供个性化的患者护理——从个性化的脑癌疫苗到专业定制的治疗计划，加州大学洛杉矶分校的脑癌患者的存活率和治疗效果在全国名列前茅。脑肿瘤中心被美国国家癌症研究所 (NCI) 指定为研究卓越专业项目 (SPORE)，很少有项目能获得这一殊荣。神经外科系主任兼脑肿瘤 SPORE 主任 Linda Liau 博士介绍了这一称号的影响力。她解释说：“[项目] 的资助基于其科学实力，这非常有力地表明我们的研究具有科学依据和意义，并有望引领未来的治疗方法。”这种卓越的研究有助于改善床边和手术室的治疗，并不断突破脑癌患者认为可能的极限。
脑癌检测网络应用程序
摘要：脑瘤是脑中异常细胞的生长，也可能导致一种致命的疾病，即癌症。由于 MRI 图像对噪声和环境因素的敏感性，脑瘤的早期诊断非常困难。脑瘤的主要原因是脑细胞的进展受阻。许多卫生组织已经将脑瘤确定为世界上造成大量死亡的第二大争议性肿瘤。脑瘤可以识别多种症状，包括癫痫发作、情绪变化、行走和听力、视力、肌肉运动困难等。脑瘤可以识别多种症状，包括癫痫发作、情绪变化、行走和听力、视力和肌肉运动困难等。脑瘤分为神经胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤、中枢神经系统淋巴瘤和少突胶质细胞瘤。在原发期，肿瘤可以切除，但在二期，肿瘤疾病会扩散，因此切除肿瘤后肿瘤很少残留并再次生长，所以这是肿瘤二期最大的问题。尽早发现脑肿瘤非常重要。正确的治疗计划和准确的诊断是提高预期寿命的首要任务。磁共振成像是检测脑肿瘤的最佳方法。由于脑肿瘤及其特性的复杂性，需要一种自动化的脑肿瘤检测系统来在最早阶段检测出肿瘤。由于检测肿瘤的复杂性，人工检查容易出错。我们采用基于深度学习的可分离卷积神经网络从 MRI 图像中检测肿瘤。本文在研究了大量相关研究论文后，回顾了几种成功的算法。大多数研究中的方法包括预处理脑图像、分割、提取特征、聚类和检测肿瘤。根据世界卫生组织和美国脑肿瘤协会的说法，最常见的分类系统使用 I 至 IV 级量表来对良性和恶性肿瘤类型进行分类。在这个量表上，良性肿瘤分为 I 级和 II 级胶质瘤，恶性肿瘤分为 III 级和 IV 级胶质瘤。I 级和 II 级胶质瘤也称为低级别肿瘤，其生长缓慢，而 III 级和 IV 级被称为高级别肿瘤类型，肿瘤生长迅速。如果低级别脑肿瘤得不到治疗，很可能发展成高级别脑肿瘤，即恶性脑肿瘤。II 级胶质瘤患者需要每 6 至 12 个月通过磁共振成像 (MRI) 或计算机断层扫描 (CT) 进行连续监测和观察。脑瘤可以影响任何年龄的任何人，其对身体的影响可能因人而异。关键词 - 脑肿瘤检测、MRI 图像、卷积神经网络 (CNN)、深度学习 (DL)、图像处理、算法。
BCM-VEMT：根据 MRI 对脑癌进行分类...
摘要：脑癌很可能是近年来导致死亡的最主要原因。正确诊断癌症类型使专家能够选择正确的治疗方法和决策，从而挽救患者的生命。具有图像处理功能的计算机辅助诊断系统能够正确分类肿瘤类型，其重要性不言而喻。本文提出了一种增强方法，该方法可以使用深度学习和机器学习算法集合对磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤类型进行分类。名为 BCM-VEMT 的系统可以对四个不同的类别进行分类，包括三类脑癌（神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）和非癌性（即正常类型）。开发了一种卷积神经网络来从 MRI 图像中提取深度特征。然后将这些提取的深度特征输入到多类 ML 分类器中，以对这些癌症类型进行分类。最后，使用加权平均分类器集合通过组合每个 ML 分类器的结果来实现更好的性能。该系统的数据集共有四类 3787 张 MRI 图像。BCM-VEMT 的表现更佳，胶质瘤类准确率为 97.90%，脑膜瘤类准确率为 98.94%，正常类准确率为 98.00%，垂体类准确率为 98.92%，总体准确率为 98.42%。BCM-VEMT 在对脑癌类型进行分类方面具有重要意义。
高光谱成像用于人类脑癌体内/体外组织分析
在脑癌手术中准确识别肿瘤边界决定了患者的生活质量。目前，在切除肿瘤过程中采用了不同的术中引导工具，但这些工具存在一些局限性。高光谱成像 (HSI) 是一种无标记、非电离技术，可在手术过程中协助神经外科医生。本文使用 HSI 对体内和体外人脑肿瘤样本进行了分析，以评估两种样本之间的相关性。使用含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的光谱比来区分正常组织、肿瘤组织和血管。数据库由七张体内和十四张体外高光谱图像组成，这些图像来自七名不同的患者，这些患者被诊断为 IV 级胶质母细胞瘤、转移性继发性乳腺癌、I 级和 II 级脑膜瘤以及 II 级星形细胞瘤 (神经胶质瘤)。这项工作使用了 44,964 个标记像素。所提出的方法使用所提出的光谱比实现了不同组织类型的区分。对比体内和体外样本，体外样本的血红蛋白比例更高，并利用光谱比例生成血管增强图，旨在实现术中实时手术辅助。
脑癌药物研发：临床试验、药物类别...
摘要................. ... ................. ...数据收集和分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... 11 C. 基因治疗分为六类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... 20 J. 溶瘤病毒仍处于早期开发阶段. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 21 K. PARP 抑制剂：现已超越乳腺癌. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 21 L. 放射性药物：靶向放射疗法. ... . ... . ... . ... . ... .................................................................................................................................................................................21 米胚胎途径抑制剂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ................. ... . ...
SID忠实脑癌研究实验室
这项临床试验是根据Day教授和Andrew Boyd教授对EPHA3在GBM中作用的发现进行的。这是一项多中心，I剂量升级研究，用于评估Ifabotuzumab的安全性和功效，每周通过两小时IV输注对复发或难治性GBM患者的患者进行每周的效率。这项研究是在墨尔本（奥斯汀健康）博士/安德鲁·斯科特（Andrew Scott）教授和布里斯班（RBWH）Po Inglis博士/Paul Thomas博士进行的。此研究以令人鼓舞的结果完成。Ifabotuzumab在参加该试验的所有患者中显示出GBM肿瘤的快速，特异性靶向。全身生物分布图像没有特定的ifabotuzumab的正常组织摄取。这是异常有希望的，因为它进一步证明了EPHA3作为GBM治疗靶标的功效。
虚拟试验：有效验证的治疗效应有效地从观察性脑癌注册中学到
。cc-by-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
利用不同的MRI图像识别脑癌和脑脊液
医学图像在肿瘤和脑脊液 (CSF) 漏的诊断中起着重要作用。同样，MRI 是一种尖端的再生成像技术，它允许对身体进行截面透视，为专家提供便利，并检查相关人员。在本文中，作者尝试了在制作开始时对 MRI 图像进行分类以识别肿瘤或肿瘤的策略。这项研究旨在解决与脑脊液漏相关的上述问题。在这项研究中，作者专注于脑肿瘤，并将统计模型应用于测试，并讨论了脑肿瘤的图像。他们可以通过进行比较图像分析来判断肿瘤区域，然后应用直方图函数构建一个分类器，该分类器可以基于支持向量机来预测肿瘤和非肿瘤 MRI 检查者。我们的系统能够检测到病理学家也强调的正确区域。在未来，这应该更加以肿瘤可以被排列以及在医学术语和实施中描述解决方案为目标，并对改进的技术产生的未来做出一些预测。
使用多 GPU 平台实现脑癌检测术中高光谱成像的实时计算
摘要 有多种原因使得脑癌识别成为神经外科医生在手术过程中的一项艰巨任务。由于脑肿瘤具有弥漫性，会渗透到周围的健康组织中，因此外科医生的肉眼有时不足以准确描绘脑肿瘤的位置和扩散范围。因此，为了改善手术效果并提高患者的生活质量，提供准确癌症界定的支持系统至关重要。作为欧洲“高光谱成像癌症检测”（HELICoiD）项目的一部分，开发的脑癌检测系统满足了这一要求，它利用了一种适合医学诊断的非侵入性技术：高光谱成像 (HSI)。该系统必须满足的一个关键约束是提供实时响应，以免延长手术时间。表征高光谱图像的大量数据以及分类系统执行的复杂处理使得高性能计算 (HPC) 系统对于提供实时处理至关重要。本工作中开发的最有效的实现利用了图形处理单元（GPU）技术，能够在不到三秒的时间内对数据库中最大的图像（最坏情况）进行分类，基本上满足了外科手术 1 分钟的实时约束，成为在不久的将来实现高光谱视频处理的潜在解决方案。