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使用数字文件叠加与直接临床测量评估牙龈厚度
摘要 目的 本研究旨在评估使用数字化和直接临床评估方法量化牙龈厚度的相关性和可重复性。 材料与方法 需要拔牙的患者根据牙龈厚度测量方法分为两组，使用根管扩张器（拔牙前）或弹簧卡尺（拔牙后），测量面中部（FGT）和舌中部（LGT）。获取感兴趣牙弓的拔牙前数字成像与医学通信 (DICOM) 和立体光刻 (STL) 文件，并合并以进行相应的数字测量。使用类间相关系数 (ICC) 分析数字化和直接评估方法之间的评分者间信度。 结果 所有参数均表现出良好的评分者间信度一致性。根管扩张器与数字方法之间的比较显示出极好的一致性，FGT 的 ICC 为 0.79（95% CI 0.55,0.91），LGT 的 ICC 为 0.87（95% CI 0.69,0.94），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.08（-0.04 至 0.55）和 0.25（-0.30 至 0.81）mm。同时，卡尺法与数字化测量法的比较显示出较差的一致性，FGT 的 ICC 为 0.38（95% CI - 0.06, 0.70），LGT 的 ICC 为 0.45（95% CI - 0.02, 0.74），FGT 和 LGT 的平均差异分别为 0.65（0.14 至 1.16）和 0.64（0.12 至 1.17）mm。结论数字化测量
医疗图像3D可视化网络平台的应用在辅助诊断和术前计划
摘要 - 医学图像数据的三维可视化可以使医生能够从更多角度和更高的维度观察图像。对于医生来说，协助诊断和术前计划具有重要意义。大多数3D可视化系统都是基于桌面应用程序，这些应用程序过于取决于硬件和操作系统。这使得很难在平台上使用并维护。基于Web的系统往往具有有限的功能。为此，我们开发了一个Web应用程序，该应用程序不仅提供了DICOM（医学中的数字成像和通信）图像浏览和注释功能，而且还提供了三维后处理功能，可用于多平台重建，体积渲染，肺实质分割和脑MRI MRI（磁性共鸣）分析。为了提高渲染速度，我们将行进立方体算法以异步方式在后台进行3D重建，并将重建的模型保存为GLTF（GL传输格式）。同时，Draco压缩算法用于优化GLTF模型以实现更有效的渲染。在性能评估后，系统重建了242片的CT（计算机断层扫描）系列，优化模型仅为6.37MB，渲染时间小于2.5s。肺实质的三维可视化清楚地显示了肺结节的体积，位置和形状。关键字-3D可视化，辅助诊断，术前计划，Web应用程序不同脑组织的分割和重建可以揭示大脑中神经胶质瘤的空间三维结构和邻近关系，在辅助诊断和术前计划中具有巨大的应用值。
文章是胶质母细胞瘤，脑转移和原发性中枢神经系统淋巴瘤的术前分化的深度学习模型
摘要：（1）背景：胶质母细胞瘤，原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和孤立的脑转移（BM）的神经影像图是神经外科实践中的诊断性和性能挑战，是一种诊断和挑战，从而扩大了护理人员的负担，并扩大患者对额外的风险相关的侵害治疗和进一步的治疗方法和进一步的治疗方法。此外，现代诊断研究并未完全解决非典型情况和重叠功能。这项研究的目的是验证先前设计且内部验证的RESNET101深度学习模型，以区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（2）方法：我们在术前T1GD-MRI扫描和组织病理学确认和术前招募了126例患者（N = 64; PCNSL：N = 27; BM：N = 35）。每个病变都进行了细分，并且所有感兴趣的区域均在DICOM数据集中导出。在先前的121例患者上实施的预先训练的RESNET101深神经网络模型在当前队列上进行了外部验证，以在T1GD-MRI扫描上区分胶质母细胞瘤，PCNSL和BMS。（3）结果：在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62–0.85），胶质母细胞瘤（AUC：0.78; 95％CI：95％CI：0.71-0.87）和中度至低bms（AUC）（AUC：0.63）的能力（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC）（AUC：0.63）（AUC：0.63）（auc：95％）（auc：95％）（auc：95％），在区分PCNSL（AUC：0.73; 95％CI：0.62-0.85）方面具有最佳的块状性能性能，（3）结果。 通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（3）结果。通过回顾性评估所选患者队列的诊断报告评估，专家神经放射学家在常规加高级MR Imaging上的表现较高，BMS的准确性（89.69％）（89.69％）（89.69％）而不是PCNSL（82.90％）和Glioblas-Tomas（84.09％）（84.09％）。（4）结论：我们研究了先前发表的深度学习模型是否可以推广到不同机构招募的外部人群 - 这种有效性证实了该模型的一致性，并为未来的脑肿瘤分类中的临床应用奠定了基础。这个基于人工智能的模型可能代表了有价值的教育资源，如果在很大程度上复制了预期数据，请帮助医生区分胶质母细胞瘤，PCNSL和孤立BMS，尤其是在资源有限的环境中。
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。
生物材料
课程目标 1. 在应用于医疗保健的技术领域进行正规培训，包括计算机科学和电信技术，以促进远程医疗的部署。 2. 了解提供远程医疗服务的基本要求。 3. 在各种医疗环境中区分和应用远程医疗技术和实践。 4. 该课程还将作为一种公众意识工具，促进和倡导使用新兴技术来扩大医疗保健范围并克服地理障碍来提供患者护理和教育。 课程内容 单元 1 远程医疗的基础和系统 TM 的历史和哲学，类型和挑战，标准和指南；TM 系统，TM 系统的组件，建立 TM 设施；TM 工作站和接口技术；远程医疗服务如何重塑医疗保健；患者医疗信息管理 - EMR、HER、医疗数据分析、分析方法；以病人为中心的护理 单元 2 远程医疗系统中的技术 TM 技术、数据传输 - 图像、音频、视频、时间序列数据； DICOM；云计算、TM 中的边缘计算、电信技术的类型、DSL、ADSL；TM 中的网络、网络拓扑；无线技术 - WiMAX、ZigBee 等、移动网络的演进 1G - 5G；移动健康；TM 中新兴技术的应用，如 3D 打印、AR/VR、区块链、大数据分析、物联网等、互联健康、数字健康。Unit-3 远程家庭护理和远程医疗的类别、技术、远程家庭护理的要求、慢性病管理的远程家庭护理；个人健康监测器、即时诊断测试仪器、智能生物医学服装、可穿戴监测器；电子健康和网络医疗、互联网和远程医疗、视频会议系统和多媒体数据交换。单元 4 道德、隐私、安全、法律、标准和其他问题维护和维持基于远程医疗的生态系统、卫生工作者的远程教育、道德问题、网络法、法律问题、低资源环境下的 TM、印度政府的数据保护法、ISO 标准、世卫组织医疗器械法规、美国食品药品监督管理局医疗保健标准课程材料必备文本：教科书