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小儿脑肿瘤分类，使用年龄融合的MR形象深入学习
目的：实施和评估MR数据中小儿脑肿瘤分类的基于深度学习的方法。材料和方法：回顾性使用“儿童脑肿瘤网络”数据集的子集（n = 178个亚基，女性= 72，男性= 102，na = 4，年龄范围[0.01，36.49]年），肿瘤类型是低级星形瘤（n = 84），epcentymoma（n = 84），epcentymoma（n = 32），以及n = 32），以及。T1W后对比（n = 94个受试者），T2W（n = 160个受试者）和ADC（n = 66个受试者）MR序列分别使用。在显示肿瘤的横向切片上训练了两个深度学习模型。联合融合以结合图像和年龄数据，并使用了两个预训练范例。使用梯度加权类激活映射（GRAD-CAM）研究了模型解释性，并使用主成分分析（PCA）可视化学习的特征空间。Results : The highest tumor-type classification performance was achieved when using a vision transformer model pre-trained on ImageNet and fine-tuned on ADC images with age fusion (MCC: 0.77 ± 0.14 Accuracy: 0.87 ± 0.08), followed by models trained on T2w (MCC: 0.58 ± 0.11, Accuracy: 0.73 ± 0.08) and T1w post-contrast (MCC: 0.41±0.11，精度：0.62±0.08）数据。年龄融合略微改善了模型的性能。两种模型架构在整个实验中都相似地执行，训练策略之间没有差异。grad-cams表明，模型的注意力集中在大脑区域。PCA显示出更大的分离肿瘤型簇。结论：可以使用深度学习来完成对MR形象的小儿脑肿瘤的分类，其中最佳表现模型接受了ADC数据的培训，放射科医生将其用于这些肿瘤的临床分类。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
针对脑肿瘤优化的深度学习框架......
摘要 发现和分类脑肿瘤是医学图像分析的重要组成部分，需要先进的深度学习方法和优化算法。认识到脑肿瘤诊断迫切需要准确的方法，我们提出了一种综合方法，整合了包括数据预处理在内的各个阶段。在这个预处理阶段，我们采用长宽比归一化和调整大小等技术来形成标准化数据集。通过标准化图像尺寸，我们旨在改进后续过程，如特征提取和分割，减少潜在的扭曲。建议的模型是使用卷积神经网络 (CNN) 来寻找使肿瘤和非肿瘤区域彼此不同的模式和特征。为了克服下采样过程中的复杂部分和精细纹理，提出的模型与 U-Net 架构混合，可提供 98% 的准确和稳健结果。此外，使用交并比 (IOU) 来测量 Dice 系数，以确保它是否对类别不平衡具有鲁棒性。这显示了一个直观的解释，0.83 和 0.9 的较高值表示强大且更好的分割性能。该模型使用 VGG-16 进一步开发，以对肿瘤等级进行分类。在准确分割肿瘤等级方面，从分割的肿瘤照片中得出的相关特征提供了 73% 的满意度。为了克服复杂性和过度拟合问题，蝴蝶优化算法与 VGG-16 混合，从而在等级分类中提供增强的输出。所提出的模型在肿瘤和非肿瘤识别和分类方面优于其他机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，准确率为 99.99%。为了进一步评估所建议模型的性能、移动性和能源经济性，它还在 JETSON Orin 硬件中实现。
标题成为不朽的：未来的健康和医疗旅游市场类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/44087/ doi https://doi.org/10.1108/jtf- 标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div> 神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛 痕量DNA证据的抗污染措施 医学教育中人工智能的范围审查 标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2 纳米颗粒药物递送到靶向乳腺癌脑转移：当前和未来趋势 基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解 不断发展的控制 - chaos连续体：第1部分 纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力 DNA在法医学中的作用：全面的评论 负面的幻觉会因环境友好型的数字而加剧： 有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生 优化可再生能源微电网系统的...
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗？如果是这样，哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用？为了理解这一点，该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系，以寻求它们之间的潜在关系，并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题，以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法，并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息，该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为，当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界，在我们的世界中，人类主义者和半机器人都在我们的世界中，甚至从智人接管。该研究提出了一个模型，强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用，这说明了未来消费者服务的潜力，这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此，这种市场和消费者的欲望是如何（在）直接支持人文对（非人类）不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今，个人受到健康实践，医疗和化妆品的驱动，并愿意环游世界，以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解，并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力
根据谁的说法，癌症是全球死亡的第二大原因[1]。虽然有些癌症是可以治疗的，并且如果在早期发现的情况下被认为危及生命较小，但其他癌症的预后可能较差，死亡率较高。例如，由于药物反应不足，原发性和转移性脑肿瘤通常很难治疗。此外，在症状出现之前，脑肿瘤还具有挑战性。因此，诊断通常只能在以后进行，使脑肿瘤更难治疗[2]。例如，胶质母细胞瘤多形是最常见的脑癌形式之一（WHO IV级），其侵略性转移性特征导致预后较差和生存率[3，4]。诊断后仅12-15个月的中位生存时间，<10％的5年总生存期[5]。一般治疗方案包括手术，放射疗法和化学疗法。尽管联合疗法的最新进展有望获得卓越的治疗成功，但生存率仍然不令人满意[2，6]。脑癌治疗中最大的障碍之一是通过血脑屏障（BBB）。BBB自然可以保护大脑作为物理屏障的外来物质，并通过调节分子向大脑的运输来提供脑抑制症[7]。形成BBB的内皮细胞具有非常紧密的连接和弹性，阻碍了亲水性药物的通过和> 95％的疏水药物的通过[8]。一些小药物，例如具有疏水特性的替莫唑胺，可以通过被动扩散通过BBB运输；但是，具有极性，带电或亲水性特征的较大分子需要使用专用运输蛋白来依靠主动传输途径[9]。由于无法将化学治疗药物有效地运送到大脑，脑肿瘤治疗的负担主要遇到。因此，有必要开发更多有效的药物分娩系统，以帮助抗癌药以临床上足够的数量到达大脑。在过去的二十年中，已经出现了许多不同的技术，可以提供更好的药物运输到大脑[10]，应用药物修饰，将药物植入脑外科手术[11]，暂时破坏BBB超声或渗透差异或渗透差异[12]，以及使用纳米型药物来帮助使用纳米型[9]。然而，修改药物的分子结构可能导致药物效率的降低，植入药物需要脑部手术，并且有使用Ultrasound永久损害BBB完整性的风险[13]。另一方面，精心设计的纳米型药物输送可能会以所需的剂量有选择地将抗癌剂传递到目标部位，并为脑癌提供或提供更安全的治疗方法和诊断手段[9，14]。
DaSAM：基于疾病和空间注意模块的脑肿瘤检测可解释模型
摘要：脑肿瘤是细胞发育不正常的结果。它是全球成年人死亡的主要原因。早期发现脑肿瘤可以避免许多死亡。用于早期脑肿瘤诊断的磁共振成像（MRI）可以提高患者的生存机会。诊断脑肿瘤的最常用方法是 MRI。MRI 中恶性肿瘤的可见性提高使治疗更容易。脑癌的诊断和治疗取决于其识别和治疗。过去十年中提出了许多深度学习模型，包括 Alexnet、VGG、Inception、ResNet、DenseNet 等。所有这些模型都是在庞大的数据集 ImageNet 上训练的。这些通用模型具有许多参数，在针对特定问题实施这些模型时，这些参数变得无关紧要。本研究使用自定义深度学习模型对脑部 MRI 进行分类。提出的疾病和空间注意力模型（DaSAM）有两个模块； (a) 疾病注意模块 (DAM)，用于区分图像的疾病区域和非疾病区域；(b) 空间注意模块 (SAM)，用于提取重要特征。所提出的模型的实验在两个公开的多类数据集 Figshare 和 Kaggle 数据集上进行，分别达到了 99% 和 96% 的准确率。所提出的模型还使用跨数据集验证进行了测试，在 Figshare 数据集上训练并在 Kaggle 数据集上验证时达到了 85% 的准确率。DAM 和 SAM 模块的结合实现了特征映射功能，这对于在模型的决策过程中突出显示重要特征非常有用。
纳米孔测序用于脑肿瘤DNA甲基化分类......
１）WHO肿瘤分类. 中枢神经系统肿瘤，第五版，第6卷。WHO肿瘤分类编辑委员会。里昂：国际癌症研究机构；2021。２）Capper D, Jones DTW, Sill M, Hovestadt V, Schrimpf D, Sturm D, et al. DNA甲基化为基础的中枢神经系统肿瘤分类。Nature 2018; 555: 469–74。３）Satomi K, Saito K, Shimoyamada H, Onizuka H, Shibayama T et al. The role of nonlinear dimension reduction of gene-wide DNA methylome in integration diagnostic: A case study of glioblastoma, IDH-wildtype. Pathol Int. 2023; 73: 523-6。 ４）Shibayama T, Satomi K, Tanaka R, Yoshida A, Nagahama K, Hayashi A 等. 肺部炎性平滑肌肉瘤是DNA甲基化为基础的肉瘤分类的潜在诊断缺陷：一例病例报告. BMC Pulm Med. 2023; 23: 324.
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。
USC脑肿瘤中心
Aron Cohen-Gadol，医学博士，MSC，是USC神经外科系凯克医学院的创新教授兼副主席。Cohen博士专门研究复杂的脑和脊柱肿瘤，以及动静脉和海绵状畸形，半径痉挛和三叉神经痛。科恩博士在南加州大学凯克医学院获得医学学位，并在明尼苏达州罗切斯特的梅奥诊所完成了居住。他还完成了两种亚专业的奖学金培训，即癫痫手术（耶鲁大学）和颅底/脑血管外科（阿肯色大学）。Cohen博士拥有Mayo研究生院的临床研究硕士学位，并获得了Kelley商学院的MBA学位。 2006年，科恩博士加入了印第安纳大学医学院神经外科系，他曾担任神经外科教授兼神经外科肿瘤学/脑肿瘤手术主任。Cohen博士拥有Mayo研究生院的临床研究硕士学位，并获得了Kelley商学院的MBA学位。2006年，科恩博士加入了印第安纳大学医学院神经外科系，他曾担任神经外科教授兼神经外科肿瘤学/脑肿瘤手术主任。
使用优化的卷积神经网络进行脑肿瘤检测和分类
1 计算机科学系，萨希瓦尔校区，COMSATS 大学伊斯兰堡，萨希瓦尔 57000，巴基斯坦；muhammadaamir@cuisahiwal.edu.pk（MA）；sehrishjonaid@gmail.com（SM） 2 计算机科学系，拉合尔高级大学，拉合尔 54000，巴基斯坦 3 人工智能中心，计算机与信息系统学院，麦地那伊斯兰大学，麦地那 42351，沙特阿拉伯；naljohani@iu.edu.sa 4 计算机科学系，北部边境大学科学学院，阿拉尔 73213，沙特阿拉伯 5 信息技术学院，吉达大学，吉达 23218，沙特阿拉伯；yaalsahafi@uj.edu.sa 6 计算机科学与工程学院，泰巴大学，麦地那 42353，沙特阿拉伯； fotibi@taibahu.edu.sa * 通信地址：a.namoun@iu.edu.sa（AN）；meshari.alanazi@nbu.edu.sa（MHA）