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World File Search System脑肿瘤
脑肿瘤手术切除技术
过度换气（P CO2 25-30 mmHg）以明确降低颅内压，为脑回缩做准备；给药时间各不相同——一些专家只在“骨骼工作”开始时给药，其他专家在准备开始时给药（Broaddus 博士“甘露醇需要 30 分钟才能开始起作用，这 30 分钟伴随着流变性出血增加；甘露醇峰值效应持续数小时”）。• 在操作神经组织之前应给予 DDEEXXAAMMEETTHHAASSO ONNEE（通常 10 毫克 IV）。• 如果皮质将被侵犯或预计脑叶会严重回缩，则应给予 AAEEDD。• 一些人常规给予 BBRROOMMOODDEEOOXXYYU URRIIDDIINNEE IV（在麻醉诱导期间）- 术后在固定组织上进行肿瘤标记。
南加州大学脑肿瘤中心
aron Cohen-Gadol 医学博士、理科硕士是南加州大学凯克医学院神经外科系教授兼创新副主席。Cohen 博士擅长治疗复杂的脑和脊柱肿瘤以及动静脉和海绵状畸形、面肌痉挛和三叉神经痛。Cohen 博士在南加州大学凯克医学院获得医学学位，并在明尼苏达州罗彻斯特的梅奥诊所完成住院医师实习。他还完成了两个亚专业的进修培训，即癫痫外科（耶鲁大学）和颅底/脑血管外科（阿肯色大学）。Cohen 博士拥有梅奥研究生院临床研究硕士学位和凯利商学院工商管理硕士学位。2006 年，Cohen 博士加入印第安纳大学医学院神经外科系，担任神经外科教授和神经外科肿瘤学/脑肿瘤外科主任。
基于 YOLO v10 的脑肿瘤检测
本研究探索了 YOLO v10 模型在 CT 图像中检测和分类脑肿瘤的应用。YOLO 以其实时物体检测功能而闻名，为解决医学成像挑战提供了一种有前途的方法。该研究利用 Kaggle 的脑肿瘤数据集，结合 437 张阴性图像和 488 张阳性图像进行训练，并使用其他数据集进行验证。与 AlexNet、VGG16、ResNet101V2 和 MobileNetV3-Large 等传统模型相比，YOLO v10 模型表现出了卓越的性能。它实现了 0.920 的精度、0.890 的召回率、0.900 的 F1 分数和 0.910 的准确率。这些结果凸显了它在准确识别和分类肿瘤方面的有效性，为临床应用提供了巨大的潜力。该模型的架构允许高效处理高分辨率 CT 扫描，并能很好地适应各种肿瘤大小和形状。该研究还讨论了提高不同数据集的计算效率和泛化能力所面临的挑战和未来方向。这些令人鼓舞的发现表明，YOLO v10 可以成为医学诊断的有力工具，提高肿瘤检测的准确性和速度，并有助于改善患者的治疗效果。这项研究为进一步探索和开发基于 YOLO 的医疗保健模型奠定了基础。关键词：YOLO v10、脑肿瘤检测、CT 成像、医学诊断、实时物体检测。1. 简介
脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
使用机器学习检测脑肿瘤
使用机器学习模型检测脑肿瘤的项目解决了医学成像和医疗诊断领域的一个关键需求。从医学图像中准确识别和描绘脑肿瘤对于及时和精确的临床干预至关重要。传统的手动分割方法既耗时又容易受到观察者之间差异的影响。通过利用 U-Net 和 LinkNet 等先进的深度学习模型，该项目旨在实现脑肿瘤分割的自动化和提高准确性，从而实现更快、更可靠的诊断。这些模型的应用不仅简化了医疗专业人员的工作流程，而且还有可能改善治疗计划和患者预后。该项目的意义在于它有可能为常规临床实践开发强大而高效的工具做出贡献，从而提高医学成像技术的能力，最终使脑肿瘤患者受益。
脑肿瘤支持护士宣布
NRF＆SA Health共同资助的合作导致将全州范围内的脑癌护士顾问角色引入到阿德莱德中部地方卫生网络（CALHN），以增强对患有脑肿瘤的患者及其家人的支持和护理的机会。南澳大利亚人患有脑癌及其亲人，将受益于改善实际和情感支持。 这将包括针对临床环境中患者的护理，教育，建议和协调。 该职位将在全州范围内运作，并将重点关注当前的两个大都市地点：皇家阿德莱德医院和弗林德斯医疗中心。南澳大利亚人患有脑癌及其亲人，将受益于改善实际和情感支持。这将包括针对临床环境中患者的护理，教育，建议和协调。该职位将在全州范围内运作，并将重点关注当前的两个大都市地点：皇家阿德莱德医院和弗林德斯医疗中心。
脑肿瘤分类使用深度...
抽象由于其复杂性和敏感性，对脑部疾病进行分类是一项非常困难的任务。由于脑肿瘤是严重的，有时是致命的，因此早期发现和诊断对于制定有效的治疗计划至关重要。一种重要的医学成像工具，磁共振成像（MRI）允许对大脑内部结构进行详细的，无创的可视化。在诊断和治疗脑肿瘤方面，磁共振成像（MRI）起着至关重要的作用。从数据集进行预处理开始，该方法适用于来自不同大脑条件患者（包括肿瘤和非肿瘤病例）的MRI扫描和临床数据。培训和测试集构成数据集。MRI肿瘤检测需要许多过程，包括特征提取，分类和图像后处理。用于对大脑图像进行分类，该系统利用具有长期记忆（LSTM）的卷积神经网络使用转移学习方法进行了预训练的模型。所提出的框架不仅使用预训练的模型来改善训练的性能更好的模型，而且还使用阈值来改进数据集，以提高准确性和数据增强，以增加数据集中的图像数量。初步结果表明，混合算法模型的家族的性能要比以前的CNN体系结构更好，因为缩放图像的深度，宽度和分辨率的所有维度都以恒定比率的比例来扩展，它使用复合系数。关键词：脑肿瘤分类，卷积神经网络，医学成像，深度学习，转移学习。结果还证明，通过扩展基线体系结构，模型能够捕获复杂的特征，从而改善了模型的整体性能。引言人体中最重要的器官之一，大脑有助于决策，并调节所有其他器官的运行。它主要负责管理日常自愿和非自愿身体功能，并充当中枢神经系统的指挥中心。肿瘤是一种不受控制的增殖质量
发病率，诊断和治疗脑肿瘤
摘要本评论文章对脑肿瘤进行了广泛的研究。脑肿瘤是死亡的主要原因之一。在这里，我们介绍了脑肿瘤的不同类型和等级，它们的原因，症状和全球分布。本文还讨论了不需要辐射诊断成像设施的诊断设施，例如测试物理和认知性能，电气活动，化学测试和超声检查。然后，我们提出了包括X射线，CT扫描，MRI和核医学成像的诊断成像。通常也解释了通常遵循这些考试的活检。然后进一步解释了脑肿瘤的治疗，例如手术，放射疗法，放射外科手术，交替的电场治疗和激光间质热治疗。药用治疗，靶向治疗和免疫疗法。最后，给出了多模式或混合疗法的例子。
基于Arduino的脑肿瘤检测和治疗...
摘要：脑肿瘤是一个重大的医疗问题，它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像（MRI）扫描和卷积神经网络（CNN）提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤，基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案，可能会改善患者的预后。关键字：卷积神经网络（CNN）；脑肿瘤； Arduino uno；激光治疗；红外疗法； Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时，准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下，诸如磁共振成像（MRI）和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统，该系统利用MRI扫描的力量，卷积神经网络（CNNS）以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成：基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法，我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类，系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号，该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法，可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法，最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中，人工智能，医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理，我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献，提供有前途的解决方案，将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
基于DenseNet的多模态脑肿瘤图像分割
脑肿瘤磁共振图像处理算法可以帮助医生对患者病情进行诊断和治疗，在临床医学中有着重要的应用意义。针对传统U-net网络中多模态脑肿瘤图像分割中类别不平衡以及特征融合导致有效信息特征丢失的问题，本文提出一种基于U-net与DenseNet结合的网络模型。将原网络上编码路径和解码路径的标准卷积块改进为dense块，增强特征的传递；采用二元交叉熵损失函数与Tversky系数组成的混合损失函数取代原来的单一交叉熵损失，抑制了不相关特征对分割精度的影响。与U-Net、U-Net++、PA-Net相比，本文算法的分割精度有明显提升，在WT、TC、ET的Dice系数指标上分别达到0.846、0.861、0.782。 PPV系数指标分别达到了0.849、0.883、0.786；与传统U-net网络相比，所提算法的Dice系数指标分别提高了0.8%、4.0%、1.4%，且在肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的PPV系数指标分别提高了3%、1.2%；所提算法在肿瘤核心区域分割性能最优，其Sensitivity指标达到了0.924，具有很好的研究意义和应用价值。