XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑部
老年人脑部结构性 MRI 异常与癫痫之间的关联
资金信息 社区动脉粥样硬化风险研究是一项合作研究，由美国国家心肺血液研究所合同（75N92022D00001、75N92022D00002、75N92022D00003、75N92022D00004 和 75N92022D00005）资助。ARIC 神经认知研究由美国国立卫生研究院（NHLBI、美国国家神经疾病和中风研究所、美国国家老龄研究所和美国国家耳聋和其他交流障碍研究所）的 U01HL096812、U01HL096814、U01HL096899、U01HL096902 和 U01HL096917 资助。 JG 得到了美国国防部 W81XWH2210593 和 W81XWH1910861 的支持。AEW 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 T32NS043126 的支持。RFG 得到了美国国家神经疾病和中风研究所内部研究计划的支持。ALCS 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 K23NS123340 的支持。ELJ 得到了美国国家老龄化研究所 K23AG063899 的支持。
2024; 15（7）：1994-2002。 doi：10.7150/jca.91875研究论文探索脑部转移患者的放射疗法策略
三方基序67（Trim67）是Trim蛋白家族的成员，是E3泛素连接酶。我们的先前研究表明TRIM67表达与癌变之间存在关系，表明TRIM67表达与P-TNM阶段，淋巴结转移，肿瘤大小，癌细胞分化和预后不良有关。此外，TRIM67免疫染色结果与临床病理学特征有关。TRIM67以有利的方式激活了Notch途径，以增强细胞侵袭，迁移和增殖。非典型配体三角洲（如非典型的Notch配体1（DLK1））抑制了Notch1受体的功能，而Notch1受体的功能又阻止了Notch途径的激活。此外，我们研究了TRIM67影响Notch途径的机制。我们发现TRIM67通过通过其环域泛素DLK1泛素域来改变非小细胞肺癌（NSCLC）细胞的行为，从而激活了Notch途径。在一起，这些发现表明TRIM67可能参与促进NSCLC的生长。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态
1。大脑部分
大脑被证明由两个不同的半球组成：左右。后者具有更大，更宽且更远的额叶区域。langua ge在以下领域中主要是在左半球上更加固定：布罗卡（Broca）的地区：以保罗·布罗卡（Paul Broca）的名字命名，他在1860年代报道说，这一地区的损害将导致言语产生极大的困难。患有Broca失语症时，将具有更好的综合性，非流利的语音，命名问题，单调语调的问题，并且使用比动词更多的名词。b。沃尼克（Wernicke）的地区：1870年代，卡尔·沃尼克（Carl Wernick）报告说，大脑这一部分的损害导致了理解语音的困难。放逐证明，患有Wernick失语症的人们会产生非常流利的演讲，但由于经济体（替代声音或单词）和命名差而几乎是可以理解的。c。补充运动区：Penfield and Roberts（1950）强调了该区域在
肾细胞癌中酪氨酸激酶抑制剂抗性的机制 DNA损伤和癌症耐药性的代谢机制 心脏老化的MTOR信号通路 由机械发光材料授权的软设备 癌症抗药性 可注射和组织可容纳的导电水凝胶用于MRI兼容的脑部交叉电极 免疫检查点抑制剂的基础机制... 高压全稳态锂金属电池的基于聚碳酸酯的互穿网络基于聚碳酸酯的复合电解质
摘要肾细胞癌（RCC）是最普遍的肾癌类型，是全球癌症发病率和死亡率的重要原因。抗血管生成的酪氨酸激酶抑制剂（TKI）与免疫检查点抑制剂（ICIS）结合使用，是晚期RCC患者的一线治疗选择之一。这些疗法靶向血管内皮生长因子受体（VEGFR）酪氨酸激酶途径和其他对癌症增殖，生存和转移至关重要的激酶。tkis已为晚期RCC患者的无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）提供了大幅改善。然而，随着耐药性的发展，几乎所有患者最终都会在这些药物上进展。这篇综述提供了RCC中TKI抗性的概述，并探讨了抗药性的不同机制，包括上调替代性促肌血管生成途径，上皮 - 间质转变（EMT），降低了由于外排泵和溶酶体序列的细胞内细胞内药物浓度的降低，包括裂解和溶酶体的细胞和肿块microderctions and tumor bormoRement and tumrand tumrand bornviron（byr rondvirrend and tumranvirrend and rok ronr mar row row row row rownvirrem arr row row row row narr arr row row row。肿瘤相关的成纤维细胞（TAF）和遗传因素，例如单核苷酸多态性（SNP）。对这些机制的全面理解为可以有效克服TKI耐药性的创新治疗方法的发展打开了大门，从而改善了晚期RCC患者的结局。
脑部放射治疗 - 奥沙瓦
保持正常的睡眠时间。每天在同一时间起床。 中午 12 点到下午 3 点之间小睡一会儿（不到一小时）可以让你精力充沛。 下午和晚上减少饮酒和咖啡因的摄入。 计划好你的一天，在活动前后留出休息时间。 吃健康的食物。全天吃少量的饭菜和零食。 每天喝 6 到 8 杯（1 杯 = 250 毫升）液体。这将帮助你保持水分。 每天进行大约 30 分钟的运动（例如：散步）。如果 30 分钟
SSNet：使用...对脑部 MRI 扫描进行协同分割
本文使用基于 U-Net 的 nnUNetv2 和基于 SAM 的 SAM-track 构建模型，用于学习脑 MRI 图像。NnUNetv2 是医学图像分割的最佳模型。因此，我们使用 nnUNetv2 作为基础模型。NnUNetv2 使用 nii.gz 文件（脑 MRI 数据格式），并通过 5 次交叉验证进行训练。如图 2 所示，使用 nnUNetv2 学习训练集并预测测试集。在运行 SAM-track 之前，执行后向和前向方法以创建脑 MRI 图像 mp4 文件。使用脑 MRI 图像 mp4 文件和 nnUNetv2 预测的病变掩模图像作为提示执行 SAM-track 模型。SAM-track 是基于 SAM 模型的跟踪器，使用 SAM 模型的预训练权重，无需微调。此方法适用于所有脑数据格式：adc、b0 和 b1000。执行 SAM-track 时，会在帧通过时跟踪多个对象，并且仅对最初指定的对象进行后处理。此外，由于结果是 2D 图像，因此最终将其合并为 3D 以完成最终任务。
测量神经元雪崩以告知脑部计算机界面
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年12月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.06.14.495887 doi：Biorxiv Preprint
将深度学习模型从健康的受试者转移到运动成像脑部计算机界面中的中风患者
摘要。目标：基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）脑部计算机界面（BCI）主要是用于中风康复的，但是由于中风数据有限，当前的跨学科分类深度学习方法依赖于健康数据。本研究旨在评估使用健康个体数据进行预训练的MI-BCI模型的可行性，以检测中风患者的MI。方法：我们引入了一种新的转移学习方法，其中使用健康个体的两类MI数据的特征来检测中风患者的MI。我们将所提出方法的结果与中风数据中的分析获得的结果进行了比较。实验是使用深度转弯和特定于主题的机器学习MI分类器进行的，对来自健康受试者的OpenBMI两级MI-EEG数据进行了评估，并从健康受试者和两级MI和中风患者的REST数据进行了评估。主要结果：我们的研究结果表明，通过使用健康受试者数据进行预训练的模型，平均MI检测准确性为71.15％（46％）可以在71名中风患者中实现。我们证明，在转移学习后，预训练模型的准确性增加了18.15％（P p。0.001）。此外，拟议的转移学习方法的表现优于Deep Convnet和FBCSP所取得的特定主题结果，其绩效的显着增强分别为7.64％（P p。0.001）和5.55％（P p pst）。意义：转移值得注意的是，健康到中风的转移学习方法的表现与中风转移学习相似，没有显着差异（pą0.05）。使用转移模型确定的通道相关模式来解释的AI分析，这些模式表明了皮质的双侧运动，额叶和顶端区域对中风患者的MI检测的贡献。