XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑肿瘤
脑肿瘤研究体外方法的系统评价方法 (SAToRI-BTR)：制定评估质量的初步清单
背景 - 已经开发出多种人体体外方法，人们对这些研究解决与临床（人体）药物使用和肿瘤病理生物学相关的问题的潜力非常感兴趣。这需要就如何评估现有证据的强度（即质量和数量）和此类研究的人类相关性达成一致。SAToRI-BTR（脑肿瘤研究体外方法的系统方法审查）项目旨在确定相关的评估标准，以帮助使用体外方法规划和/或评估脑肿瘤研究。目标 - 确定评估体外脑肿瘤研究质量和人类相关性的标准；评估此类标准对该领域工作的高级科学家的普遍接受度。方法 - 第一阶段涉及通过以下方式确定评估体外研究的潜在标准：（1）对脑肿瘤研究人员进行国际调查；（2）采访科学家、临床医生、监管者和期刊编辑；（3）分析相关报告、文件和已发表的研究。通过对研究结果进行内容分析，制定了脑肿瘤体外研究质量评估的初步标准清单。第二阶段由专家小组（德尔菲法）审查标准。结果 - 第一阶段的结果表明，体外研究的审查方法和质量差异很大，需要改进报告标准。确定了 129 项初步标准；删除了重复和高度特定于上下文的项目，最终有 48 项标准供专家（德尔菲法）小组审查。37 项标准达成一致，从而形成脑肿瘤研究体外研究评估的临时清单。结论 - 通过系统地整理评估标准并对其进行专家审查，SAToRI-BTR 已为体外脑肿瘤研究评估提供了初步指导。计划进一步制定该指导，包括研究适应和传播脑肿瘤研究不同子领域以及更广泛的体外领域的策略。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
脑肿瘤指南
放射治疗 - USL / IRCCS公司神经科学研究所，博洛尼亚放射疗法肿瘤学，大学和平民观点，布雷西亚图像诊断，坎帕尼亚大学，坎巴尼亚大学，“ luigi vanvitelli”，napania naples naples naples naples naples naples naples naples naples n irccs HospitA神经元学E神经炎症，IRCCS Mondino基金会，帕维亚放射学，肿瘤学和解剖学科学系，萨皮恩扎罗马大学诊断和公共卫生系，维罗纳大学肿瘤学系，海洋医院，NAAPLES NAPLES IRCCINITION IRCRANAGICS IRAGICAL INTROGIAL STICITITION BALOGINAL STICITION IRAGICS IRLOGIAL STICITION STICITION STICITISTIC肿瘤学，肿瘤学，肿瘤学。 1，Oncolo-GICICO VENETO IOV-IRCCS，PADUA MAURIZIO MASCARIN（放射治疗师）Maura Massimino（儿科医生）
使用深度学习检测脑肿瘤
我保证，据我所知，我的论文不侵犯任何人的版权，也不违反任何专有权利，并且我的论文中包含的任何想法、技术、引用或来自他人作品的任何其他材料（无论是否已发表）均已根据标准引用惯例完全承认。此外，如果我所包含的受版权保护的材料超出了《印度版权法》所规定的公平使用范围，我保证我已获得版权所有者的书面许可，可以将此类材料纳入我的论文中，并将此类版权许可的副本附在我们的附录中。
社论：脑肿瘤和神经退行性疾病的分子病理学，生物标志物和治疗剂
帕金森氏病（PD）是一种常见且复杂的神经退行性疾病。虽然PD最常在老年人中观察到，但越来越多的假设表明，以一系列早期症状为标志的前阶段可能早在一个人的20年代就开始了（Darweesh等，2018； Fereshtehnejad等，2019，2019年）。研究了几个世纪，PD的标志性病理生理学涉及底粒神经元和纹状体中多巴胺的降低，以及含有α-类核蛋白（α -syn）聚集体的细胞内包含体的形成（Shahmoradian）聚集体（Shahmoradian et al。临床特征包括运动症状，表现为Bradykinesia，静止震颤，增加的肌肉张力和步态异常，以及非运动症状，例如嗅觉障碍，睡眠障碍，认知功能障碍，情绪异常，情绪异常，和自动功能障碍（Bloem et al bloem et al，20221）。自主功能障碍（AUTD）是PD中重要的非运动症状，其中包括胃肠道功能障碍，心血管功能障碍，尿功能障碍，热门功能障碍，瞳孔功能障碍，学生运动功能和性功能障碍（Chen等，2020; Pfeii; pfeii; er，er，er。据报道，有70％至80％的患者可以从胃肠道自主神经功能障碍（Perez-Pardo等，2017）中使用。此外，约有30-50％的患者经历了体位性低血压。心血管功能障碍显着影响患者的生活，从而导致极端的血压不稳定性，这不仅影响认知功能，而且削弱了他们进行日常活动的能力（Palma and Cortelli，2023; Palma等，2024）。此外，缓慢的胃
特刊 - 脑肿瘤的新型靶向疗法
脑肿瘤是一组异质的肿瘤群，最常见的是神经胶质瘤，其行为范围不同，与对最恶性的，胶质母细胞瘤的多形性相对良好。由于其在中枢神经系统中的微环境引起的，并且由于存在血脑屏障，血脑脊髓液屏障和血液 - 肿瘤屏障，因此与全身循环中很好地分离了脑肿瘤。因此，全身治疗主要是没有成功的。但是，脑肿瘤不再具有与几年前相同的预后。手术的改善可以与这种观点以及其他创新疗法以及手术结合使用。有针对性疗法的可能性（避免正常的组织和破坏肿瘤细胞）正在改变神经肿瘤学的领域，对不久的将来对恶性脑肿瘤的治疗产生了重大影响。本期特刊旨在关注神经肿瘤学，靶向和免疫疗法，临床研究特定开放临床试验和构成评论的新颖方面。
恶魔 - 策略：打破恶性脑肿瘤连通性障碍的路线图
1德国博恩大学医院神经外科系2脑肿瘤转化研究小组，德国大学医院3号，德国大学医院医学中心神经外科系3，德国大学医学中心4神经外科4神经外科部，BG Klinikum unfalkrankenhaus berkrankenhaus berlin berlin Ggmbh，德国5个病理学和病理学系，哥伦比亚省纽约市，纽约市，纽约州。德国大学医学中心乌尔姆大学医学中心和青少年医学7神经外科部，GUI de Chauliac医院，蒙彼尔特尔大学医学中心，法国8团队8“中枢神经系统的可塑性，干细胞和GLIAL肿瘤的可塑性”，美国国家健康研究所（INSERM），美国国家医学研究所（INSERM）德国波恩大学医院神经病学
在脑肿瘤中使用放射线学的前景
抽象放射素学是诊断的新方向，可以确保更有效地利用医疗设备，减少医生在患者上花费的时间，并提高各种医学领域的鉴别诊断准确性。审查提供了有关肿瘤学中放射组学和放射基因组学的一般信息，近年来该领域的研究结果特别关注这些方法在神经肿瘤学中的作用，并解决了脑肿瘤诊断的问题。上述研究结果关于神经肿瘤学中的放射组学和放射基因组学表明这些技术的毫无希望，但是，与其他医学和生物学领域一样，不能完全排除错误，并且参与其中的专家团队的任务是最小化这一概率。简介
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
地形脑肿瘤解剖结构驱动风险并启用基于机器学习的预测
目的：本研究的目的是在初次诊断脑肿瘤时确定癫痫发作的相关风险因素，并开发和验证基于机器学习的预测，以允许基于风险的抗癫痫疗法进行量身定制。方法：临床，电生理和高分辨率成像数据是从1051例新诊断的脑肿瘤的连续队列中获得的。与因子相关的癫痫发作风险差异允许确定特定地形，人口统计学和组织病理学变量在诊断时可用的癫痫发作风险时可用的相关性。数据以70/30的比例分为培训和测试集。在选择高性能的同时选择其可追溯性的广义添加剂模型（GAM）之前，对基于机器学习的不同预测模型进行了评估。基于风险因素的临床分层，对三个不同的GAM进行了培训和内部验证。结果：总共923名患者有完整的数据并包括在内。可以确定驱动癫痫发作风险的特定地形解剖模式。脑肿瘤的异质，介质或原发性运动/s骨或躯体的新染色性结构导致癫痫发作风险的显着且临床上相关的增加。虽然地形输入与GAM最相关，但最好的预测是通过形态，人口统计学和组织病理学信息的组合来实现的（验证：AUC：0.79，准确性：0.72，灵敏度：0.81，特异性：0.66）。结论：本研究将特定的系统发育解剖模式鉴定为癫痫驱动因素。GAM允许使用地形，人口统计学和组织病理学数据预测癫痫发作风险，从而在保持透明度的同时实现了公平的表现。