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基于 MRI 的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的深度分级鉴别诊断
阿尔茨海默病和额颞叶痴呆是神经退行性痴呆的常见形式。这两种疾病的临床病程中都存在行为改变和认知障碍，它们的鉴别诊断有时会给医生带来挑战。因此，专门用于这一诊断挑战的精确工具在临床实践中很有价值。然而，目前的结构成像方法主要侧重于每种疾病的检测，而很少侧重于它们的鉴别诊断。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的疾病检测和鉴别诊断方法。我们建议在此应用中使用两种类型的生物标志物：结构分级和结构萎缩。首先，我们建议训练大量 3D U-Nets，以使用结构 MRI 作为输入，在本地确定健康人、阿尔茨海默病患者和额颞叶痴呆患者的解剖模式。该集合的输出是 2 通道疾病坐标图，可以将其转换为临床医生易于解释的 3D 分级图。该双通道疾病坐标图与多层感知器分类器相结合，用于不同的分类任务。其次，我们建议将我们的深度学习框架与基于体积的传统机器学习策略相结合，以提高模型的判别能力和稳健性。经过交叉验证和外部验证，我们基于 3319 个 MRI 的实验表明，与最先进的疾病检测和鉴别诊断方法相比，我们的方法产生了具有竞争力的结果。
渐近量子信道鉴别的摊销信道散度
众所周知，在有限、非渐近状态下，对于经典信道和量子信道的区分，自适应策略比非自适应策略更具优势。然而，Hayashi [IEEE 信息理论汇刊 55(8), 3807 (2009)] 表明，在渐近状态下，自适应设置不会改善经典信道区分的指数错误率。我们通过多种方式扩展了这一结果。首先，我们通过证明自适应策略不会渐近改善经典量子信道区分的指数错误率，建立了经典量子信道的强 Stein 引理。其次，我们恢复了许多其他类别的信道，对于这些信道，自适应策略不会带来渐近优势。第三，我们给出了自适应协议对于一般渐近量子信道区分的功率的各种逆界。有趣的是，自适应协议是否可以改善非对称 Stein 设置中量子信道区分的指数错误率仍未可知。我们的证明基于量子通道的摊销可区分性的概念，我们使用数据处理不等式对其进行分析。
定量能谱CT在产生醛固酮腺瘤和生产皮质醇的腺瘤的鉴别诊断中
APA和CPA的策略是不同的。在手术治疗方面，CPA是患病一侧的肾小球切除术，而APA在患病方面是完全肾上腺切除术，因此需要准确的鉴别诊断来指导临床治疗计划（2）。 但是，患有APA或CPA的患者显示出一些相似的临床症状和大量的常规成像表现重叠，这使分化很难。 尽管肾上腺静脉抽样（AVS）的经皮插管是APA诊断的“黄金标准”，但该程序的难度，成本和侵入性限制了其在临床实践中的广泛使用。 在传统的成像检查中，评估主要基于肿瘤的大小，密度，边界和增强度，帮助放射学家和临床医生区分肾上腺肿块是肾上腺瘤还是非腺瘤。 其他将ACA功能作为APA或CPA的功能进一步区分（3）。 作为成像技术，双能计算机断层扫描（DECT）或称为Spectrum CT具有为组织内部各种材料提供多种定量信息（4）的优点，以阐明良性和恶性肿瘤（5,6）。 DECT可以通过覆盖更广泛的能量参数来直接准确地反映病变中的血液供应和血管生成状态，从而提供更丰富的定性和定量诊断信息。 到目前为止，据我们所知，使用这种成像模式将APA与CPA区分开的几乎没有相关的报告。 COM/ARTICE/VIEW/10.21037/QIMS-22-1279/RC）。在手术治疗方面，CPA是患病一侧的肾小球切除术，而APA在患病方面是完全肾上腺切除术，因此需要准确的鉴别诊断来指导临床治疗计划（2）。但是，患有APA或CPA的患者显示出一些相似的临床症状和大量的常规成像表现重叠，这使分化很难。尽管肾上腺静脉抽样（AVS）的经皮插管是APA诊断的“黄金标准”，但该程序的难度，成本和侵入性限制了其在临床实践中的广泛使用。在传统的成像检查中，评估主要基于肿瘤的大小，密度，边界和增强度，帮助放射学家和临床医生区分肾上腺肿块是肾上腺瘤还是非腺瘤。其他将ACA功能作为APA或CPA的功能进一步区分（3）。作为成像技术，双能计算机断层扫描（DECT）或称为Spectrum CT具有为组织内部各种材料提供多种定量信息（4）的优点，以阐明良性和恶性肿瘤（5,6）。DECT可以通过覆盖更广泛的能量参数来直接准确地反映病变中的血液供应和血管生成状态，从而提供更丰富的定性和定量诊断信息。到目前为止，据我们所知，使用这种成像模式将APA与CPA区分开的几乎没有相关的报告。COM/ARTICE/VIEW/10.21037/QIMS-22-1279/RC）。我们研究的目的是探索APA和CPA之间能量谱参数的差异，筛选有意义的能量谱指标，并为两者的鉴别诊断提供了理论基础。我们按照明星报告清单介绍本文（可在https：//qims.amegroups。
感染和疫苗接种引起的免疫反应鉴别测试（Diva测试）综述
就动物疾病而言，疫苗接种的目的是预防或减少与传染源相关的临床疾病，但它也可以用作管理或根除特定地区疾病的手段。因此，区分疫苗接种引起的免疫反应和自然感染至关重要。为了满足这一要求，Jan T van Oirschot 于 1999 年创造了“感染动物与接种动物的区分”（DIVA）这一术语。DIVA 原理基于 DIVA 疫苗产生的抗体反应，该反应不同于野生型病毒产生的抗体反应。DIVA 方法已成功应用于各种疾病。尽管在评估哪些不同的 DIVA 策略最有可能适用于该领域方面取得了相当大的进展，但仍需要做更多的工作。如果应用得当，DIVA 疫苗接种策略有望为控制和根除疾病提供新的工具。
在评估左心室，左心室和主动脉结构以及在男性阿拉伯人和黑色儿科运动员中的左心室结构和功能时，有助于从心脏病理中对生理重塑进行鉴别诊断的新工具
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查获物质和生物样本中抗凝剂掺杂物的鉴别
最近被确定为潜在威胁的另一类药剂是抗凝剂华法林和超级华法林类。这些化合物用于商业灭鼠剂，目前不受控制或监控，可以很容易地在网上大量购买纯药，并不受限制地进口到美国。此外，这些药物在商业灭鼠诱饵产品中稀释后仍然有毒。此类药物的主要化合物是华法林、杀鼠迷、溴敌隆、溴敌隆、地芬那康、氟鼠芬、敌鼠酮、匹多酮、氯敌鼠酮和地芬那康，如图 1（附录 A）所示。如果摄入有毒剂量，这些化学物质会产生严重而可怕的后果，包括血性腹泻（便血）、呼吸短促（呼吸困难）、腹胀和极度疲劳，这是晚期中毒的后期症状，但非常危险 (3)。溴敌隆中毒的其他临床表现包括阴道出血（4、5）、鼻出血（6、7）、尿液中带血（6-13）、牙龈出血（14、15）、胃肠道出血（7、8）、皮下出血（9、16）、自然流产（5）、咳血（15、17）、腹痛（14）和颅内出血。
用Rho相关激酶抑制剂的短期治疗可在体外保留角质形成细胞干细胞特征 21世纪的癫痫 审查和选择用于EV应用的锂离子电池的回收技术 - 生命周期视角 出生时胎龄严重的先天性心脏缺陷儿童生存的趋势：一项基于人群的研究，使用英格兰的行政医院数据 细菌发病机理和粘膜免疫在慢性尿路感染中的临床意义 在评估左心室，左心室和主动脉结构以及在男性阿拉伯人和黑色儿科运动员中的左心室结构和功能时，有助于从心脏病理中对生理重塑进行鉴别诊断的新工具 儿童局限性皮质醇斜率与婴儿虐待为婴儿之间的关系
1感染，免疫和炎症研究与教学部，UCL大奥蒙德街儿童健康研究所，伦敦吉尔福德街30号，英国吉尔福德街30英国3JH，4光学显微镜核心设施，UCL大奥蒙德街儿童健康研究所，伦敦吉尔福德街30号，伦敦WC1N 1EH，英国5 UCL基因组学，Zayed基因组学中心，儿童研究中心，吉尔福德街20号，英国伦敦WC1N 1DZ吉尔福德街20号。电话。： +44-（0）207905-2369;传真： +44-（0）207905-2882†这些作者共享第一个作者身份。‡这些作者分享了高级作者身份。§当前地址：UCL Great Ormond Street儿童健康研究所，分子和细胞免疫学的感染，免疫和炎症研究与教学部，英国伦敦WC1N 1EH吉尔福德街30号。
用于术前鉴别胶质母细胞瘤、脑转移瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤的深度学习模型：一项外部验证研究
摘要：(1) 背景：神经影像学鉴别胶质母细胞瘤、原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL) 和单发性脑转移瘤 (BM) 是神经外科实践中的诊断和治疗挑战，它增加了治疗负担，并使患者面临与进一步侵入性手术和治疗延迟相关的额外风险。此外，现代诊断研究尚未完全解决非典型病例和重叠特征。本研究旨在验证先前设计并经过内部验证的 ResNet101 深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。(2) 方法：我们招募了 126 名患者（胶质母细胞瘤：n = 64；PCNSL：n = 27；BM：n = 35），并在术前进行 T1Gd-MRI 扫描并进行组织病理学确认。对每个病变进行分割，并将所有感兴趣区域导出到 DICOM 数据集中。在先前对 121 名患者的研究中实施的预训练 ResNet101 深度神经网络模型在当前队列中进行了外部验证，以区分 T1Gd-MRI 扫描中的胶质母细胞瘤、PCNSL 和 BM。（3）结果：该模型在区分 PCNSL（AUC：0.73；95%CI：0.62-0.85）、胶质母细胞瘤（AUC：0.78；95%CI：0.71-0.87）方面实现了最佳分类性能，在区分 BM 方面具有中等至低水平的能力（AUC：0.63；95%CI：0.52-0.76）。通过回顾性审查选定患者群体的诊断报告，评估了专家神经放射科医生在常规和高级 MRI 成像方面的表现，发现 BM 的准确率 (89.69%) 更高，而 PCNSL (82.90%) 和胶质母细胞瘤 (84.09%) 的准确率并不低。 (4) 结论：我们调查了之前发布的深度学习模型是否可以推广到在不同机构招募的外部人群——这一验证证实了模型的一致性，并为未来在脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这种基于人工智能的模型可能是一种宝贵的教育资源，如果在前瞻性数据上大量复制，将帮助医生区分胶质母细胞瘤、PCNSL 和孤立性 BM，尤其是在资源有限的环境中。