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脑转移瘤的扩散加权成像
弥散加权磁共振成像 (DWI) 常用于诊断急性脑梗塞，因为它能够显示因受损细胞水扩散变化而观察到的细胞毒性水肿。DWI 功能取决于水的微分扩散速率或布朗运动。因此，它常用于神经肿瘤学领域，用于脑肿瘤患者的诊断和随访。弥散受限由表观扩散系数 (ADC) 值较低表示，这与细胞毒性水肿、细胞过多或致密内容物（出血和蛋白质）、细胞数量和细胞核/细胞质比率增加以及大分子积累有关。细胞外空间减少会限制水分子的转移，从而导致恶性肿块中的扩散受限。根据先前的研究，细胞含量高的肿瘤表现出更多的扩散限制和较低的 ADC 值 (11,33)。从 DWI 获得的 ADC 值特别与肿瘤细胞、治疗反应、神经胶质瘤等级和生存期相关（4,21,33）。
![arxiv：2306.11137v1 [eess.iv] 2023年6月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aec2225b328fb4ca18e3057ee2fee65eff0d007c.webp)
arxiv：2306.11137v1 [eess.iv] 2023年6月19日
t 2加权磁共振成像（MRI）和扩散加权成像（DWI）是宫颈癌诊断的重要组成部分。但是，由于图像的不对准，将这些训练的这些渠道结合起来是具有挑战性的。在这里，我们提出了一个新型的多头框架，该框架使用扩张的卷积和共享残留连接来单独编码多参照MRI图像。我们采用残留的U-NET模型作为基线，并执行一系列建筑实验，以根据多参数输入通道和特征编码配置来评估肿瘤分割性能。所有实验均使用包括207例局部晚期宫颈癌患者在内的队列进行。Our proposed multi- head model using separate dilated encoding for T 2 W MRI, and combined b1000 DWI and apparent diffusion coefficient (ADC) images achieved the best median Dice coefficient similarity (DSC) score, 0.823 (confidence interval (CI), 0.595-0.797), outperforming the conventional multi-channel model, DSC 0.788 (95% CI, 0.568-0.776），尽管差异没有统计学意义（p> 0.05）。我们使用3D Grad-CAM和通道辍学研究了通道灵敏度，并强调了T 2 W和ADC通道对准确的肿瘤分割的关键重要性。但是，我们的结果表明，B1000 DWI对整体细分性能有很小的影响。我们证明，使用单独的扩张特征提取器和独立的上下文学习提高了模型减少DWI边界效应和变形的能力，从而改善了分割性能。我们的发现可能对可以扩展到其他多模式分割应用程序的可靠和可推广模型的开发具有重要意义。
结构结构和大脑网络效率链接多基因分数
图1神经认知数据和统计分析的处理步骤。首先，使用T1加权解剖图像来计算皮质表面积和皮质厚度的估计值。第二，根据HCPMMP地图集，将T1加权的解剖图像分为每个半球180个皮层结构，每个半球8个皮层结构。第三，将所得的遮罩线性转化为静止状态和扩散加权图像的天然空间。对于扩散加权图像，使用上述面膜作为种子和靶区域进行概率纤维跟踪。对于静止状态图像，计算了所有大脑区域的平均粗体时间课程之间的相关性。第四，结构和功能网络构建。边缘通过概率纤维拖拉术或粗体信号相关的结果加权。第五，这些网络用于计算全球效率测量RSFMRI E和DWI E以及淋巴结效率测量RSFMRI EI和DWI EI。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。 在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。 自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。 全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。 最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。第六，针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。在此，由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。自变量是两个PG（PGS EA和PGS GI）之一。全脑量度（总表面积，平均皮质厚度，DWI E或RSFMRI E）用作介体。最后，针对大脑指标和PG的每种组合，通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。再次，I-S-T 2000 R总分是因素，PGS是自变量。表面积，皮质厚度，DWI EI或每个HCPMMP区域的RSFMRI EI用作介体。
Windis Oy 符合性声明
我们在此声明，Halton Windis DWI 和 Halton Windis DWE 系列空气幕符合上述指令和标准的所有相关规定，并已完成所有必要的合格评定程序。
编辑委员会 - 科学工作的存储库
博士博士Yenny，Sp.FK（印度尼西亚）DR。 Laksmi Maharani，Sp.og（印度尼西亚）DR。 Monica Dwi Hartanti，M.Biomed，PhD（印度尼西亚）博士博士Raditya wratsangka，sp.o.g，subsp。obinsos（印度尼西亚）
标准化摄取值与表观摄取值的相关性...
宫颈癌是全球女性第三大常见癌症，也是第四大癌症死亡原因[1]。据报道，宫颈癌的总复发率高达 30%，总 5 年生存率为 73%，这在很大程度上取决于初始局部肿瘤范围和潜在的转移性肿瘤扩散[2]。因此，准确的初始分期和高质量的患者随访对于提供最佳的患者和治疗管理至关重要。磁共振成像 (MRI) 已被证实是一种用于评估宫颈肿瘤范围和潜在转移性病变的宝贵成像方式[3]。除了形态成像外，扩散加权成像 (DWI) 已广泛应用于肿瘤成像。DWI 已被证明是一种高度敏感的病变检测成像方法（原发性
磁共振成像（MRI）检查技术
摘要：磁共振成像是一种将计算机技术，强磁场和无线电波结合起来的医学设备，以模拟人体部位的表示并产生更详细和清晰的图像，其中一种是大脑上的面部潮流。MRI脑检查旨在查看大脑的解剖结构和异常。本研究旨在确定MRI脑检查程序以及轴向3D嘉年华序列在面部TIC中的作用。使用稳态采集（FIESTA）序列评估头神经的3D快速成像。使用的研究方法是使用案例研究方法的描述性研究。数据收集是2023年7月至2023年8月使用GE 1.5 Tesla MRI飞机进行的。该受试者由临床面部TIC患者组成。数据收集是通过观察，访谈和文档进行的。使用矢状T1，Coronal PD/T2，轴向PD/T2/T1/FLAIR/EPI，轴向3D不相干的GRE T1，轴向/斜Sem，轴向/轴向DWI，轴向DWI，扩散张量成像（DTI），轴向灌注序列。成像，而在现场，使用定位序列，轴向DWI，轴向T2 Flair，轴向T2，轴向T1，轴向T2* GRE，矢状T1，冠状T1，Coronal T2和Axair 3D Fiesta。
静息态脑活动对临床预后不确定的缺氧昏迷患者的早期预测结果
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。
被动式酒精传感器的有效性 - ROSA P
在正常交通拦截、一次酒精检查站、青少年冲突和家庭纠纷中，该设备被使用超过 1,100 次。总体而言，警官及其部门的评价是积极的，但不同情况和设备之间存在差异。警官们担心在正常交通检查中使用这些设备进行初步筛查时的安全问题。针对每种设备的评论和建议都已编入目录。被动传感器的使用很少导致与酒精有关的逮捕，与前几个时期相比，未成年人饮酒法和 DWI 数据在测试期间没有变化。讨论指出，对于低 BAC（青少年，零容忍）和 DWI（成人，0.08% 或 0.10%）执法以及在没有和有主动受试者参与的测试中，便携式酒精传感器的要求不同。
机器学习模型能否使用基于扩散加权成像的放射组学改善脑转移的早期检测？
当癌细胞从原发癌部位通过血液扩散并在脑内形成新肿瘤时，就会形成颅内转移，从而导致严重的疾病负担和患者发病率。转移性并发症是约 90% 癌症相关发病率的罪魁祸首 (1)，多达 40% 的癌症患者在其一生中会经历至少一次颅内转移 (2)，其中大多数转移源自肺癌、乳腺癌或黑色素瘤。常规治疗方案包括手术切除、全脑放射治疗、立体定向放射外科 (SRS)、全身治疗或这些方法的组合 (3,4)。在使用 SRS 治疗之前，需要高分辨率磁共振成像 (MRI) 来正确定位转移，以实现局部控制，同时保护周围的健康脑组织。脑转移成像的标准方案是使用钆增强 T1 (Gd-T1) 加权 MRI。脑转移形成伴随着癌细胞侵入组织实质。血管生成和肿瘤生长导致脑内微结构变化。因此，随着转移的发展，水分子的扩散会随时间而变化。扩散加权成像 (DWI) 是一种 MRI 技术，利用体内水分子的动力学来产生对比度 (5)，从而可以对这些微结构变化进行成像，而这些变化在传统的 Gd-T1 上可能无法检测到。此外，由 DWI 生成的表观扩散系数 (ADC) 图提供了定量图像集，允许对在不同时间拍摄的多个 DWI 会话的数据进行定量比较。迄今为止，大多数关于脑转移的 DWI 研究都集中在仅分析一次成像会话或治疗前的一组图像集以及治疗后的一组或几组图像集。我们的机构每年治疗超过 200 名 SRS 患者，其中约 20% 的患者需要重新治疗转移性