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World File Search System鉴别诊断
茶中精神病合并症的普遍性和主要
目的：分析ASD精神病合并症患病率的特征以及鉴别诊断的主要挑战。书目综述：自闭症谱系障碍（TEA）患者精神病合并症的共存是一个相当大的研究和临床关注的领域，其患病率显着高。这些速率根据分析的人群和所采用的诊断方法而有所不同，从而增强了主题固有的复杂性。鉴别诊断是实施有效和个性化治疗的关键步骤。几项研究已经解决了合并症的频率，例如注意力缺陷多动障碍（ADHD），焦虑症甚至患者的茶患者，表明需要对这些人的临床管理进行多学科的观察。最终考虑：简而言之，茶患者精神病合并症的高发病率需要进行仔细的鉴别诊断和更全面的治疗，这考虑了团队与其他伴随的精神病疾病之间的相互作用。
比较高级原发性脑肿瘤的扩散MRI发现
AIM：胶质母细胞瘤是最高级和最致命的原发性脑肿瘤。 胶质母细胞瘤的鉴别诊断中包括脑部癌症转移发生的大脑肿块。 本研究旨在比较原发性和转移性脑质量的扩散加权成像信号特征，并描述可能在鉴别诊断中有用的发现。 材料和方法：患有病理诊断的胶质母细胞瘤患者以及患有病理诊断的转移或放射学诊断的脑转移的患者。 回顾性地分析了用1.5特斯拉扫描仪获得的磁共振成像检查中的扩散加权成像信号性能。 在两个患者组中测量并比较了病变的信号特征和短直径和长直径。 结果：研究中包括54例患者，24例胶质母细胞瘤和30个脑转移。 胶质母细胞瘤组扩散加权成像的最常见信号特征是在20名（83.3％）患者中观察到的异质性高和低位义区域。 转移组中最常见的信号特征是16例（53.3％）患者的外周超强度环和中央低位信号。 病变的数量与原发性脑肿瘤和转移之间没有显着关系。 结论：尽管在扩散加权成像中仅使用信号特性而没有定量评估，但它可能有助于对原发性和转移性脑质量的鉴别诊断。 ÖzAIM：胶质母细胞瘤是最高级和最致命的原发性脑肿瘤。脑部癌症转移发生的大脑肿块。本研究旨在比较原发性和转移性脑质量的扩散加权成像信号特征，并描述可能在鉴别诊断中有用的发现。材料和方法：患有病理诊断的胶质母细胞瘤患者以及患有病理诊断的转移或放射学诊断的脑转移的患者。回顾性地分析了用1.5特斯拉扫描仪获得的磁共振成像检查中的扩散加权成像信号性能。在两个患者组中测量并比较了病变的信号特征和短直径和长直径。结果：研究中包括54例患者，24例胶质母细胞瘤和30个脑转移。胶质母细胞瘤组扩散加权成像的最常见信号特征是在20名（83.3％）患者中观察到的异质性高和低位义区域。转移组中最常见的信号特征是16例（53.3％）患者的外周超强度环和中央低位信号。病变的数量与原发性脑肿瘤和转移之间没有显着关系。结论：尽管在扩散加权成像中仅使用信号特性而没有定量评估，但它可能有助于对原发性和转移性脑质量的鉴别诊断。Öz重要的是要记住，两组中的质量可以具有可比的信号特性。关键字：扩散加权成像；胶质母细胞瘤；脑转移；信号特性。
睡眠相关疾病和神经系统疾病
本节包括未在其他分类中但具有特定睡眠相关表现的医学和神经系统疾病。在评估其他睡眠障碍时可能会遇到其中一些疾病（例如，睡眠相关性癫痫和睡眠相关性头痛）。此外，其中一些疾病属于其他睡眠-觉醒障碍的鉴别诊断。例如，在鉴别诊断某些运动障碍和异睡症时必须考虑睡眠相关性癫痫。睡眠相关性头痛可能表明存在睡眠呼吸暂停。睡眠相关性胃食管反流可能是睡眠呼吸暂停发作的诱因，也可能由睡眠呼吸暂停引发，而吸入性肺炎是其最严重的后果。睡眠相关性心肌缺血是一个重要的考虑因素，因为心肌梗死往往发生在睡眠后期的清晨，并可能由睡眠呼吸暂停发作诱发。此外，睡眠相关喉痉挛是多系统萎缩等神经退行性疾病的潜在致命后果。致命性家族性失眠症虽然罕见，但表现为严重失眠，神经病理学也已得到充分了解。
基于特征的放射组学在预测脑转移瘤立体定向放射治疗后反应和放射损伤中的作用：意大利放射治疗和临床肿瘤学协会 (yAIRO) 青年小组的评论
简介：立体定向放射治疗 (SRT) 后肿瘤复发和放射损伤的鉴别诊断具有挑战性。成像技术和基于特征的放射组学的进步有助于区分放射性坏死和进展。方法：我们对当前文献进行了系统回顾，关键参考文献来自 PubMed 查询。数据提取由 3 名研究人员进行，分歧通过作者之间的讨论解决。结果：我们确定了 15 个回顾性系列、一项前瞻性试验、一项评论和一篇编辑论文。放射组学涉及与坏死区域、对比增强区域率或转移周围水肿量度有关的广泛成像特征。特征主要通过多步提取/减少/选择过程和最终验证和比较来定义。结论：基于特征的放射组学具有最佳潜力，可以准确预测 BM SRT 后的反应和放射性坏死并促进鉴别诊断。我们热切期待进一步的验证研究以确认放射组学的可靠性。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
Avey：一种用于自我诊断的精确人工智能算法
目标 介绍我们基于人工智能的症状检查器，严格测量其准确性，并将其与现有的流行症状检查器和经验丰富的初级保健医生进行比较。 设计案例研究。 设置 400 个黄金标准初级保健案例。 干预/比较器我们使用了 7 个标准准确性指标来评估 6 个症状检查器的性能。为此，我们开发并同行评审了 400 个案例，每个案例都得到了 7 名独立且经验丰富的全科医生中至少 5 名的认可。据我们所知，这产生了迄今为止该领域最大的基准案例套件。 为了建立参考框架并相应地解释症状检查器的结果，我们进一步将表现最佳的症状检查器与 3 名平均经验为 16.6 年的初级保健医生直接进行比较。主要结果测量我们从 7 个标准角度彻底研究了症状检查者和医生的诊断准确率，包括：(a) 𝑀 1、𝑀 3 和 𝑀 5 分别作为症状检查者或医生在前 3 种疾病中或前 5 种鉴别诊断疾病中返回小插图主要诊断的能力的测量指标；(b) 召回率作为症状检查者或医生鉴别诊断中返回的相关疾病百分比的测量指标；(c) 精确度作为症状检查者或医生鉴别诊断中相关疾病百分比的测量指标；(d) F1 测量作为召回率和精确度之间的权衡测量指标；(e) 归一化折现累积增益或 NDCG 作为症状检查者或医生鉴别诊断排名质量的测量指标诊断。结果 我们的基于 AI 的症状检查器 Avey 的表现明显优于 5 种流行的症状检查器，即 Ada、WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon，使用 𝑀 1 时平均高出 24.5%、175.5%、142.8%、159.6%、2968.1%；使用 𝑀 3 时平均高出 22.4%、114.5%、123.8%、118.2%、3392%；使用 𝑀 5 时平均高出 18.1%、79.2%、116.8%、125%、3114.2%；使用召回率时平均高出 25.2%、65.6%、109.4%、154%、3545%；使用 F1 测量时分别为 8.7%、88.9%、66.4%、88.9%、2084%；使用 NDCG 时分别为 21.2%、93.4%、113.3%、136.4%、3091.6%。在精度方面，Ada 平均比 Avey 高出 0.9%，而 Avey 分别比 WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon 高出 103.2%、40.9%、49.6% 和 1148.5%。与症状检查员相反，医生在使用精确度和 F1 测量时比 Avey 平均高出 37.1% 和 1.2%，而 Avey 在使用 𝑀 1、𝑀 3、𝑀 5、召回率和 NDCG 时分别比他们平均高出 10.2%、20.4%、23.4%、56.4% 和 25.1%。为了提高我们研究的可重复性并支持未来的相关研究，我们公开并免费提供了所有黄金标准小插图。此外，我们在网上发布了症状检查员和医生的所有结果（即 45 组
第35届年度心理药理学更新
每年，心理药物学更新课程主席和公主回顾上一年的反馈，包括有关感兴趣的主题的建议。此外，组织者还具有与心理药理学问题的精神科医生的丰富经验咨询，并意识到开处方的问题，而从业人员则无法很好地理解这些问题。从这些来源，开发了一组演示文稿。该程序始于关于双极抑郁症的鉴别诊断和治疗的讨论。第二位发言人将专注于心理药理学的真理和谬论。这将是一位发言人，提供有关如何
利用机器学习方法挖掘影像和临床数据，以诊断和早期发现帕金森病
帕金森病 (PD) 是一种常见的、进行性的、目前无法治愈的神经退行性运动障碍。PD 的诊断具有挑战性，特别是在帕金森病的鉴别诊断和早期 PD 检测中。由于机器学习具有学习复杂数据模式和为个体做出推断的优势，机器学习技术越来越多地应用于 PD 的诊断，并已显示出一些有希望的结果。基于机器学习的成像应用使得在许多神经影像学研究中自动区分帕金森病和早期检测 PD 成为可能。对比研究表明，基于机器学习的 PD SPECT 图像分析应用在检测 PD 相关多巴胺能变性方面优于传统的半定量分析，表现与专家的目视检查相当，并有助于提高放射科医生对 PD 的诊断准确性。在这些应用中使用组合多模态（成像和临床）数据可以进一步增强 PD 的诊断和早期检测。为了将基于机器学习的诊断应用集成到临床系统中，需要进一步验证和优化这些应用，使其准确可靠。预计机器学习技术将进一步帮助改善帕金森病的鉴别诊断和帕金森病的早期发现，这可能会降低帕金森病诊断的错误率，并有助于在运动前阶段检测帕金森病，以便能够进行早期治疗（例如神经保护治疗），以减缓帕金森病的进展，防止出现严重的运动症状，并减轻患者的痛苦。
引用风扇J，Tao L，Zhan W，Li W，Kuang L，Zhao Y和Zhou W（2024）对比造影剂的定性和定量参数的诊断值
分化的甲状腺癌（DTC）（1）包括乳头状甲状腺癌（PTC），卵泡甲状腺癌（FTC）及其变异亚型（2），是最常见的内分泌恶性肿瘤，并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后，碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益，范围为80％至95％（3，4）。然而，大约5％-20％的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异，导致不同的亚型和预后不良，这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关（5）。因此，甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声（CEU）可以实时评估组织的微循环灌注（6），提供准确可靠的数据，并且可以避免由个体差异引起的诊断错误（7）。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度，它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而，甲状腺结节具有不同的血管生成模式，并且CEUS上的表现可能不同（8）。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征，但是，大多数是基于结节内部（9-11），而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌（12）。到目前为止，只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征（13）。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。