在大流行时,细胞因子水平升高(尤其是IL-6,GM-CSF,TNF,IFNS和IL-18),通常在严重疾病的COVID-19患者中报告。这些细胞因子通常被描绘成对促进病毒疾病的SARS-COV-2反应失调的一部分。然而,差的患者结局与持续的病毒滴度和影响血管健康的健康状况密切相关。从未有过,皮质类固醇在管理Se-Vere Covid-19中的功效支持了这样一种观念,即免疫组合有助于疾病的严重性。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。 此外,IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。 因此,如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学,减少全身性炎症并改善患者预后3,4,则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。 然而,尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子,但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。 IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用,但也维持组织稳态1。 因此,尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。此外,IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。因此,如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学,减少全身性炎症并改善患者预后3,4,则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。然而,尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子,但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用,但也维持组织稳态1。因此,尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。
简单摘要:在我们的研究中,我们使用一系列MRI模式解决了脑肿瘤分割任务的挑战。虽然领先的模型对标准化数据集显示了较高的能力,但它们在不同临床环境中的多功能性仍然不确定。我们引入了“以区域为中心的选择加(RFS+)”,从而提高了我们本地数据集中临床定义标签(如肿瘤总量)的分割性能。rfs+集成了分割方法和归一化技术,利用每种方法的优势,并通过选择前三个模型来最大程度地减少其缺点。rfs+与最先进模型相比,使用记忆少67%,训练时间少92%。与领先模型相比,该策略的性能更好,骰子得分为79.22%。这些发现突出了RFS+在扩增临床应用中深度学习模型对脑肿瘤分割的适应性方面的潜力。但是,需要进一步的研究来验证RFS+的更广泛的临床效率。