在非肌肉侵入性膀胱癌中,据报道,血浆中的ctDNA可以预测疾病复发,并且具有较高的体细胞变异与肿瘤DNA的一致性[7]。使用尿液和血液对前列腺癌进行分子分析表明,血浆中突变等位基因频率与转移性前列腺癌患者之间存在显着关联[8]。加法,尽管与血液相比,尿液表现出更多的突变,但突变的数量与前列腺癌患者的临床特征无关。然而,研究表明,尿液CFDNA可能是早期检测和预测膀胱癌治疗反应的血浆更好的来源[9-11]。与血浆CTDNA相比,在膀胱癌患者中,尿ctDNA与肿瘤DNA表现出很高的一致性[12],强调了尿液作为尿液的替代ctDNA的重要性,用于诊断,疾病监测和个性化药物。
B.将保留和共享的科学数据,以及这样做的理由:基因组(例如,测序读取和变体呼叫文件)和该项目的表型/临床数据将对超出该项目涉及的研究人员有用,因此将保留和共享。我们将分享从医疗记录中提取的鉴定的患者人口统计学,基因组和临床/表型数据,这些数据用于证实我们发布的发现。与NHGRI期望共享全面的表型数据的期望,我们还将选择从病历中提取的几个(5)其他关键的表型变量,以提供有关研究参与者健康的其他背景,以最大程度地提高共享数据的效用。不符合质量指标的数据(例如RIN> 7,复制concordance> 0.8,FASTQC检查)将无法保留并共享。HIPAA标识符将保存在我们的机构中,但不会共享。
预测“盲测”大鼠血清加标样品中大鼠 IL-6 的浓度,预测值与实际值之间具有较高的一致性和较高的检测限,CV 值较低,< 5% 深蓝线为最小二乘拟合,青色虚线界为 95% CI
重复测量结果之间的一致性。它也被定义为单个测试结果的一致性级别(内部测定精度),从一个运行到另一种运行(Inter -inter -inssay Pecision)。通常以测量值的标准偏差和相对标准变化(变异系数或%cv)的特征来表征。
InterPARES 2 术语定义:未发布的注册簿和已发布的超文本链接的词汇表、词典和同义词库目的:解释和映射 InterPARES 2 概念以供检索,并将它们与 InterPARES 2 注册簿之外使用的档案学术语联系起来定义:由机械计算机索引从 InterPARES 2 文档集合中生成的按字母顺序排列的单词列表,减去停用词加上研究人员创建的建议术语模型:索引软件程序的输出方法:由工作人员根据网站上的文档和共同研究人员的在线建议箱提交的内容创建发布为:仅为工作文件,不是最终术语词汇表的一部分定义:InterPARES 2 中使用的技术词汇和短语的字母顺序概念词汇表,其中每个单独的单词条目都有一个带有括号中的限定词信息的词条、词性、单个定义或含义,以及一个来自 InterPARES 2 文档的说明性引文,或从词条到 InterPARES 2 来源的超链接文档 el:Sue Elle mod n Wright 的 Web-Glossary FAQ rts 和研究以及附加的必需术语
结直肠癌 (CRC) 是全球男性和女性中第三大常见癌症 (1)。几十年来,该病在中国的发病率和死亡率一直在上升 (2)。临床数据库和大规模基因分析程序的迅速扩张给肿瘤学家带来了巨大挑战,因为他们没有足够的时间来追踪与治疗相关的信息 (3)。早期出现的临床决策支持系统称为专家系统 (4),是一种帮助临床医生管理相关信息发展综合需求的计算机程序。这些系统以允许算法模拟人类推理来协助决策的方式收集和分析知识。癌症护理中的人工智能系统通常专注于从非结构化数据(如文本(使用自然语言处理)或大型结构化数据集(使用机器学习方法))中获取信息 (5)。然而,据我们所知,直到 IBM 的 Watson for Oncology (WFO) 开发出来后,用于癌症治疗的认知支持计算机程序才出现。尽管大量计算机科学和临床专业知识(主要来自纪念斯隆凯特琳癌症中心 (MSKCC))指导了 IBM WFO 的开发,该软件有望提高癌症护理服务的价值,但它在美国以外患者中的应用前景尚未得到明确研究。根据中国和其他国家的肿瘤学家的报告,医生和 WFO 做出的治疗决策的一致性因癌症类型而异,其中乳腺癌 ( 5 )、肺癌 ( 6 ) 和胃癌 ( 7 ) 的结果可能高度一致,但其他研究 ( 8 , 9 ) 的结果并非如此。因此,我们进行了这项前瞻性研究,以评估 WFO 和中国上海一家大型综合性胃肠道癌症中心的多学科癌症团队在结直肠癌治疗方面的一致性水平。我们报告了使用 AI 系统的决策一致性结果,并对缺乏一致性的患者进行了深入分析,以更新 AI 模型并讨论
结论 • 已经开发出一种全自动、标准化的 VIDAS® CMV-IGRA 检测方法,用于检测全血中的 CMV 特异性细胞介导免疫 • 利用独特的 CMV 特异性抗原配方 BMX®,可以灵敏、特异地检测免疫功能低下患者对 CMV 的细胞免疫反应 • VIDAS® STIMM™CMV RUO 的激活与 pp65 + IE-1 (JPT) 的刺激相关 • CMV-IGRA 检测 (VIDAS® STIMM™CMV RUO) 与内部 ELISpot pp65 (JPT) 具有极好的一致性
目的:肺的计算机断层扫描(CT)的视觉评估通常用于诊断肺气肿。定量CT(QCT)可以补充视觉CT,但必须得到充分验证。QCT肺气肿定义为低衰减区域≤-950 Hounsfield单位(LAA-950)占据的肺体积≥5%。不一致的视觉和QCT评估并不少见。我们检查了大量受试者中的视觉和定量胸部CT评估之间的关联,以识别可能解释不一致的视觉和QCT发现的变量。材料和方法:对在爱荷华大学进行的COPDGENE研究1阶段入学的1221名受试者进行的1221名受试者的体积CT扫描进行了审查。参与者包括从不吸烟者,具有正常肺活量测量的吸烟者,肺活量测量值障碍和全球阻塞性肺病(金)阶段I – IV的倡议。ct扫描是由科德吉尼成像中心和爱荷华大学放射科医生定量评分和视觉解释的。个人级视觉评估与QCT测量值进行了比较。使用KAPPA统计量计算两组放射科医生之间的一致性。我们使用回归方法评估了与不一致结果相关的变量。结果:我们中心放射科医生和QCT之间存在肺气肿(61%的一致性,kappa,0.22 [0.17-0.28])是公平的一致性。当前的吸烟和女性性别与QCT阴性但视觉上可检测到的肺气肿显着相关。临床试验注册:临床Trials.gov标识符NCT000608764。类似的比较ISON显示了COPDGENE成像中心与QCT之间的略有一致性(56%的一致性,Kappa 0.16 [0.11-0.21]),两组视觉评估之间的中等一致(80%一致性,Kappa 0.60 [0.60 [0.54-0.65])。结论:肺气肿的视觉和定量CT评估之间的一面一致的一致性强调,需要利用这两种方式进行全面的放射学评估。不一致的结果可能归因于一个或多个在较大研究中需要进一步探索的因素。关键词:胸部成像,慢性阻塞性肺部疾病,观察者一致,Akaike信息标准
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动(HRI)中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音,这通常是嘈杂的,并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案,尤其是在机器人和用户移动的动态环境中,改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别(SER)的背景下解决了这个问题,这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置,该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果,以识别语音情绪识别,而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM(D&S)或最小差异无失真响应(MVDR)过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲,并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况(动态情况)而不是移动(静态情况)。为了进行语音情感识别,我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器,并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D&S方法高的信噪比。然而,两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数(CCC)的改进,而HRI子集则相当于116%。对于基于WAV2VEC 2.0的模型,只有D&S才能改善。令人惊讶的是,静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后,模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分,其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29%和22%。
目标的确定麻醉深度已被用来评估在电击疗法(ECT)中应用电刺激的最佳力矩,因为所使用的某些抗厌含剂可以降低其有效性。在这项研究中,使用患者状态指数(PSI)使用麻醉深度测量来评估癫痫发作质量。方法对对照组进行了前瞻性实验研究,其中包括51例患者的346个刺激样本(PSI = 134;对照= 212),并患有主要抑郁症。癫痫发作的足够变量(电脑图中的癫痫发作时间[EEG]和动物活性,脑电图的视觉评估,ECT-EECT-EEG参数评级量表[EEPRS],癫痫发作一致性,中央抑制,自动抑制,自动化参数和自动激活的局限模型的连续模型是连续的,并具有连续的模型。用于二分法变量。结果PSI组需要较低的刺激能。PSI的使用与持续时间和脑电图,较高的脑电图记录,更好的癫痫发作一致性以及最大持续相干性和峰值相干时间的自动参数的较高值有关。结论使用PSI测量麻醉深度可能会减少所需的电刺激电荷,并证明用丙泊酚修饰的ECT中的癫痫发作质量。