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UCSF脑肿瘤孢子计划
职业增强计划（CEP）是UCSF脑肿瘤孢子计划的组成部分。CEP的目的是吸引杰出的基本科学家和临床研究人员进入脑肿瘤研究领域，以协助基础和临床科学领域的初级教师的职业发展，并特别强调那些对脑肿瘤研究感兴趣的人，并鼓励研究人员之间的合作，从而在脑部肿瘤研究中与新的想法和方向进行合作。奖项：CEP将以每年45,000美元的价格资助两个人。奖项将在12个月的时间内，并在重新申请后额外提供一年的资金。资格：将从UCSF或湾区机构的临床或基础科学研究人员接受建议。的应用仅限于有资格申请NIH R01奖的教师，但尚未在与脑肿瘤有关的研究中获得R01水平资金。应用程序：该应用程序将包括PI的标题，名称和隶属关系，所请求的资金数量以及不超过400个单词的摘要，简要描述了该项目的重要性，具体目的以及工作与脑部肿瘤诊断或治疗的潜在相关性。所有申请必须由申请人及其部门主席签署。不需要合同和赠款批准。可以在http://spores.nci.nih.gov/spores/abstracts/ucsf_brain.htm上找到以前资助的提案的示例。完成的申请应包括以下内容：
多类脑肿瘤分类和分割...
摘要。脑肿瘤分类是一项重要的任务，用于评估肿瘤并根据其类别选择治疗类型。脑肿瘤的诊断需要多种成像技术。然而，MRI 经常被使用，因为它提供更高的图像质量并使用非电离辐射。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，最近表现出令人印象深刻的性能，特别是在分割和分类问题方面。基于卷积神经网络 (CNN)，本研究提出了一种混合深度学习网络 (HDLN) 模型，用于对多种类型的脑肿瘤进行分类，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。Mask RCNN 用于脑肿瘤分类。我们使用挤压和激励残差网络 (SE-ResNet) 进行脑肿瘤分割，这是一个带有挤压和激励块的残差网络 (ResNet)。使用公开的研究数据集测试所提出的模型进行实验分析，获得了 98.53% 的总体准确率、98.64% 的灵敏度和 98.91% 的特异性。与最先进的分类模型相比，所提出的模型获得了最好的准确率。对于多类脑肿瘤疾病，所提出的 HDLN 模型显示出其优于现有方法。
加拿大脑肿瘤基金会财务报表
确定并评估财务报表的重大错误陈述的风险，无论是由于欺诈还是错误，设计和执行响应这些风险的审计程序，并获得足够且适当的审计证据，以便为我们的意见提供基础。不检测欺诈引起的物质错误陈述的风险高于错误，因为欺诈可能涉及串通，伪造，故意遗漏，虚假陈述或内部控制的替代。了解与审计相关的内部控制的理解，以设计适合在这种情况下的审计程序，但不是为了对基金会内部控制的有效性发表意见。评估所使用的会计政策的适当性以及管理估计的合理性和管理层的相关披露。结论是管理管理层对持续关注基础的适当性，并基于获得的审计证据，是否存在与事件或条件相关的物质不确定性，这些事件或条件是否可能对基金会继续作为持续关注的能力产生重大怀疑。如果我们得出结论存在物质不确定性，我们必须在审计师的报告中引起人们对财务报表中相关披露的关注，或者，如果这种披露不足以修改我们的意见。我们的结论是基于审核员报告日期获得的审计证据。但是，未来的事件或条件可能会导致基金会不再继续担心。评估财务报表的总体表现，结构和内容，包括披露，以及财务报表是否以实现公平陈述的方式代表基础交易和事件。
儿童脑肿瘤治疗进展
儿童脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因[1,2]。它们是一群异质性群体，具有不同的发育起源、基因组谱、治疗方法和预后。年幼儿童（三岁以下）的肿瘤通常起源于胚胎，而年龄较大儿童的脑肿瘤更可能来自神经胶质细胞[3,4]。外科、神经肿瘤学、神经放射学和放射肿瘤学的进展提高了某些肿瘤类型（如低级别神经胶质瘤和髓母细胞瘤）的患者生存率。然而，弥漫性中线神经胶质瘤、其他高级别神经胶质瘤 (HGG) 和大多数复发性儿童脑肿瘤患者的预后仍然不佳，因为目前的治疗策略无法将大多数患者的生存期延长超过几个月[5]。大多数高级别儿童脑肿瘤除了手术外，还需要强化化疗和局部或颅脑脊髓放疗，而这些治疗会对发育和认知产生毁灭性的长期影响。提高这类患者群体的生存率一直是大多数儿童癌症治疗联盟（如儿童肿瘤学组）的主要工作重点，但同样重要的目标是尽量减少化疗和电离辐射的短期和长期副作用（表 1）。自 2002 年 Pomeroy 等人发表了开创性研究，成功利用基因表达模式预测了中枢神经系统 (CNS) 胚胎肿瘤的结果以来，人们一直在齐心协力阐明驱动儿童脑肿瘤发生和发展的分子机制 [ 6 ]。这提高了诊断准确性，确定了潜在的治疗靶点，在某些情况下，实施了靶向治疗，以最小的脱靶效应实现肿瘤体积控制。在这篇综述中，我们旨在回顾针对儿童脑肿瘤的最新方法，这些方法以靶向分子治疗、免疫治疗和激光间质热治疗等较新的治疗方式为中心。
脑肿瘤分割与 3D 可视化
1 计算机工程系，1 通用工程学院，瓦塞，印度 摘要：脑肿瘤分割在医学图像处理中起着重要作用。脑肿瘤的早期诊断有助于改善治疗可能性并提高患者的存活率。从医疗常规生成的大量 MRI 扫描中手动分割脑肿瘤可能非常耗时。这导致需要一个自动脑肿瘤图像分割系统来进行顺利诊断。从磁共振成像 (MRI) 扫描中定位和分割脑肿瘤对于医学分析领域的多种应用来说是一项艰巨而重要的任务。每种脑成像模态都提供与肿瘤每个部分相关的独特和关键细节。许多最近的方法使用了四种模态，即 T1、T1c、T2 和 FLAIR。NeuroVision 是一个灵活有效的脑肿瘤分割和可视化 Web 应用程序。该系统使用基于 CNN 的 UNET 模型进行脑肿瘤分割并显示不同的肿瘤区域。其次，使用 Python 图形库以 2-D、3-D 和 360 度视图可视化肿瘤的不同区域。生成的医疗报告包括肿瘤在脑内的位置和肿瘤相对于脑的占有率。在 BRATS 2020 数据集上进行了全面的实验，结果表明，所提出的模型获得了有竞争力的结果。所提出的方法分别实现了平均整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心骰子得分 88.3%、75.3% 和 79.0%。索引术语 - 脑肿瘤、UNET、BRATS、MRI、分割、可视化、模态、骰子得分。I. 介绍脑肿瘤是一组异常细胞以不受控制的方式繁殖的阶段。磁共振成像 (MRI) 是一种非侵入性测试，医生可以使用它来诊断患者的病情。 MRI 提供高分辨率和软组织高对比度的图像。MRI 提供有关脑肿瘤形状、大小和位置的重要信息，以便对患者进行有效的诊断和治疗计划。因此，脑肿瘤医学领域的大部分研究都是使用 MRI 图像进行的。可以创建各种 MRI 模式，这些模式可以称为加权图像。这些模式是 T1 加权、T2 加权、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR)。T1 加权图像在脑组织的灰质和白质之间具有高对比度，这有助于更好地分割脑肿瘤。T1 加权对比度增强了 T1 图像，而 FLAIR 使肿瘤区域变得高强度，这就是它用于脑肿瘤结构诊断的原因。研究需求 MRI 图像代表了诊断和治疗计划中一项关键且具有挑战性的任务，有助于准确分割脑肿瘤。图像分割是医学成像中的一个动态领域，包括从图像中提取一个或多个肿瘤区域，这使得肿瘤区域对治疗很有吸引力。为了进行脑肿瘤检测，文献中已经开发了各种算法，包括基于阈值的方法、基于区域的方法、可变形方法、分类方法和深度学习。但在这项工作中，UNET 已用于脑肿瘤的检测和分割。图像可视化在医学领域也起着非常重要的作用。这有助于确定治疗或手术的可能结果。医疗专业人员可以很容易地与患者沟通他们的问题是什么以及如何治疗。因此，脑肿瘤的检测、分割、可视化以及肿瘤占据了大脑某个区域的百分比，所有这些过程都在一个名为 NeuroVision 的平台上执行。可以使用脑肿瘤分割从健康脑组织中提取肿瘤区域并检测脑肿瘤。因此，肿瘤可以有不同的大小和位置，准确有效地分割肿瘤成为一项具有挑战性的任务。肿瘤可以具有各种外观特性，例如其结构可以是非刚性的并且可以具有复杂的形状。
基于兴趣区域的脑肿瘤分割 -
摘要由于磁共振成像（MRI）具有较高的软组织对比度，因此在MRI图像中，对肿瘤的轮廓（脑）肿瘤在医学图像过程中至关重要。对肿瘤进行精确分割是巨大的挑战，因为肿瘤和正常组织通常在大脑中密不可分地交织在一起。手动耗时也非常耗时。后期的深度学习技术开始在脑肿瘤分割中表现出可取得的成功。这项研究的目的是开发一种新的兴趣区域（ROI ADED）深度学习技术，用于自动脑肿瘤MRI分割。该方法由两个主要步骤组成。第一步是使用具有U-NET结构的2D网络来定位肿瘤ROI，这是为了产生正常组织干扰的影响。然后，在第2步中执行3D U-NET，以进行识别的ROI内的肿瘤分割。该提出的方法在MIC-CAI BRATS 2015挑战中得到了验证，其中220个高神经胶质瘤级（HGG）和54个低神经胶质瘤级（LGG）患者的数据。骰子相似性系数和手动肿瘤轮廓之间的Hausdorff距离分别为0.876±0.068和3.594±1.347 mm。这些数字表明我们所提出的方法是用于大脑MRI肿瘤分割的有效的ROI ADEAD深度学习S，并且是医学图像处理中的有效且有用的工具。
脑肿瘤组概述和学科...
3. 中枢神经系统肿瘤的分类 中枢神经系统肿瘤在肿瘤类型和等级方面的准确组织病理学和分子生物学分类对于做出治疗决策和根据相应的治疗方案治疗患者或纳入临床试验至关重要。通过活检或手术收集的肿瘤组织通过标准化的常规组织学、免疫组织化学和分子病理学程序进行处理，并根据当前 WHO 中枢神经系统肿瘤分类进行分类 (4)。从历史上看，WHO 分类涵盖了基于光学显微镜的组织学实体，重点关注“恶性程度”，以估计生物学行为和疾病的自然临床过程。该分类系统定期更新，并开始包括基于分子特征的肿瘤实体及其亚型。最新版本来自 2021 年，包括诊断时的分子诊断方法方面的重大变化 (4)。这导致了中枢神经系统肿瘤命名和分级的不同和新方法。已经引入了新的肿瘤类型和亚型，其中一些纯粹基于新诊断技术（例如 DNA 甲基化分析）。
高级增强脑肿瘤分类...
将他们的成就归功于系统的两个主要组成部分：区分和随机化。区分是指使用 SVM 来获取每个节点的分割知识，而随机化是指随机选择图像块，这些图像块用作学习每个节点的分割的特征形式。这种随机化过程可能会导致几个问题。首先，如果我们在 500X500 图像中选取大小为 50X50 的图像块，采样空间可能容纳数千个块，这使得随机选择的块不太可能容纳图像分类感兴趣的对象。此外，随机选择的样本更有可能相互重叠，从而产生冗余。因此，在本项目中，找出选择图像块的新方法。理论上，更具信息性的块选择应该在每个树节点产生更高质量的分割，这反过来应该会提高分类器的整体准确性。
用于脑肿瘤的基因组医学
由于基因组医学技术的快速进步，例如DNA测序的发展和分子靶向药物的发展，精确的癌症中心的时代已经开始。2019年，建立了一个全国性的基因组医学系统，癌症基因面板测序开始被日本的国家健康保险介绍。然而，尽管神经胶质瘤包含许多潜在的分子靶标，例如EGFR，IDH1/2，BRAF和组蛋白H3K27的改变，脑肿瘤的患者并未从基因组医学中受益匪浅。针对这些分子的靶向疗法目前正在热情发展；但是，这种尝试尚未取得杰出的成功。迄今为止，只有有限数量的TAR药物用于脑肿瘤，例如免疫检查点，神经营养酪氨酸受体激酶（NTRK）和Bruton酪氨酸激酶（BTK）抑制剂，并且仅在有限的病例中可用。由于相对较少的发病率和通过血脑屏障（BBB）的药物递送，包括进行临床试验的DIFFI培养物的药物发展中仍然存在几个障碍。此外，脑肿瘤也存在多种类型的癌症（例如肿瘤异质性）的一般问题。我们希望克服这些问题能够使精确的基因组医学对诸如恶性神经胶质瘤等脑肿瘤患者更有益。此外，仔细考虑道德，法律和社会问题（ELSIS）很重要，因为它对于与患者保持良好关系是必不可少的，这是基因组医学促进的关键之一。
基于结构的脑肿瘤检测调查......
Dhanashri Joshi，Hemlata Channe 摘要：结构磁共振图像 (MRI) 是一种检查大脑内部结构的有用技术。MRI 被广泛用于脑肿瘤检测，因为它可以清晰地显示大脑软组织。脑肿瘤的识别和分类是一项关键且耗时的任务，通常由放射科医生执行。任何人身上都可能出现不同大小和形状的脑肿瘤。提取精确的肿瘤区域并分析微小的差异对人类来说是困难的。数字图像处理方法（如预处理、分割和分类）对临床专家正确诊断脑肿瘤类型很有用。本文重点介绍使用 MRI 图像检测脑肿瘤的当前趋势。分析了各种最先进的基于机器学习和深度学习的方法。讨论了可用的数据集和挑战。这项广泛的调查将有助于未来的研究开发更好的决策支持系统，有利于放射科医生准确诊断脑肿瘤。