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使用 MRI 图像和 AI 进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是儿科和成人医疗保健领域的重大挑战，占原发性中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的大多数，每年影响约 11,700 人。在 5 年内，被诊断患有癌性脑肿瘤或 CNS 肿瘤的男性存活率徘徊在 34%，女性存活率徘徊在 36%。这些肿瘤多种多样，从良性到恶性，包括垂体瘤等。有效的治疗计划和准确的诊断对于改善患者预后至关重要。磁共振成像 (MRI) 是肿瘤检测的基石，可产生大量图像数据供放射科医生解释。然而，由于脑肿瘤特征固有的复杂性，手动检查这些图像很容易出错。由机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 驱动的自动分类技术提供了一种有希望的途径，与手动方法相比，它始终表现出更高的准确性。因此，提出一个集成深度学习技术（如人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 算法）和迁移学习 (TL) 的系统，可以彻底改变全球脑肿瘤检测和分类。这种创新方法将为医疗专业人员提供宝贵的支持，提高诊断准确性，并最终改善患者对抗脑肿瘤的结果。关键词：FCM、CNN、分割、SVM、医学图像
pafah1b3的高表达促进了运动和运动，并抑制乳腺癌细胞1，Zhiqiang yang Yang 2， *，Wei
摘要背景：乳腺癌（BC）是女性最常见的癌症类型。迫切需要确定新的治疗靶标及其机制。血小板激活因子乙酰水合酶1B3（PAFAH1B3）是一种多聚酶，是一种重要的代谢酶，可介导脂质代谢并影响几种肿瘤。进行了这项研究以阐明Pafah1b3在BC进展中的功能并研究其潜在机制。方法：基因表达分析互动分析（GEPIA）数据库和免疫印迹显示了乳腺癌组织中PAFAH1B3的表达。细胞计数KIT-8（CCK-8），菌落形成和Transwell分析显示对乳腺癌细胞生长和迁移的影响。流式细胞仪（FCM）和免疫印迹测定对乳腺癌细胞凋亡的影响。从机械上讲，进一步进行免疫印迹以确认机制。结果：我们的发现表明，pafah1b3在卑诗省高度表达，Pafah1b3的耗竭抑制了BC细胞的生长和迁移，同时促进凋亡。从机械上讲，PAFAH1B3耗尽破坏了磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（AKT）途径，从而抑制BC的进展。结论：我们发现PAFAH1B3通过PI3K/AKT轴增强了BC细胞的生长以及运动性，并且可能是BC的目标。
Greenlink West 输电项目最终环境影响报告和拟议资源管理计划修正案 - 附录 B
% 百分比 A 阿马戈萨变电站 AACE 工程造价促进协会 ACEC 关键环境问题区域 BIA 印第安人事务局 BLM 土地管理局 CFR 联邦法规 COM 规划建设、运营和维护计划 CR 保护区 DC 直流电 DoD 国防部 E 埃斯梅拉达变电站 EIS 环境影响声明 ESA 濒危物种法案 FCC 丘吉尔堡至康斯托克草地 FCM 丘吉尔堡至米拉洛马 FCN 丘吉尔堡至西北部 FEMA 联邦紧急事务管理局最终研究 最终路线和选址研究 FLPMA 联邦土地政策和管理法案 FO 实地办公室 HTNF 洪堡-托伊亚比国家森林 GIS 地理信息系统 IPaC 规划和咨询信息 kV 千伏 LRMP 土地和资源管理计划 M 百万 MP 英里标志 NAC 内华达州行政法规 NDEP 内华达州环境保护司 NDOW 内华达州野生动物管理局 NEPA 1969 年国家环境政策法案 NFMA 国家森林管理区 NH 西北至哈里艾伦NHD 国家水文数据集 NHT 国家历史步道编号 NOI 意向通知 NNIC 北内华达工业中心
深度筛分卷积神经网络，用于从3D超声图像中进行总脑体积估计
早产儿是一个高度脆弱的人群。这些婴儿的总脑体积（TBV）可以通过脑超声（US）成像来准确估算，从而可以对新生儿重症监护（NICU）入院期间对早期大脑生长进行纵向研究。对3D图像的TBV自动估算可提高诊断速度，并逃避专家手动分段3D图像的必要性，这是一项精致且耗时的任务。我们开发了一种深入学习方法来从3D超声图像中估算TBV。它从深度卷积神经网络（CNN）带来了延伸的残留连接和额外的层，灵感来自模糊C均值（FCM），以进一步将特征分离为不同的区域，即筛分层。因此，我们称此方法为深卷积神经网络（DSCNN）。使用从两个不同的超声设备中获取的两个数据集进行了TBV估计，以包括Alexnet-3D，Resnet-3D和VGG-3D在内的三种最新方法进行验证。结果突出显示了预测与观察到的TBV值之间的密切相关性。回归激活图用于解释DSCNN，从解剖学的角度探索那些更一致和合理的像素来允许TBV估计。因此，它可用于从3D图像中直接估算TBV，而无需进一步的图像分割。
集成资源计划-CT.GOV
Term Definition AC Alternating current ACP Alternative Compliance Payment ASHP Air source heat pump BOEM Bureau of Ocean Energy Management BTM Behind-the-meter BTU British Thermal Unit C&I Commercial and industrial C&LM Conservation and Load Management CASPR Competitive Auctions with Sponsored Policy Resources CCIS Capacity Commitment Interconnection Service CCP Capacity Commitment Period CES Comprehensive Energy Strategy CMMS Connecticut Comprehensive Materials Management Strategy CSO Capacity supply obligation DC Direct current DEEP Department of Energy and Environmental Protection DER Distributed energy resource DG Distributed generation DOER Massachusetts Department of Energy Resources DR Demand response E&AS Energy and ancillary services EDC Electric distribution company EFMP Environmental and Fisheries Mitigation Plan EO3 Executive Order 3 ESI Energy Security Improvements ETU Elective transmission upgrade EV Electric vehicle Eversource Eversource Energy (formerly Connecticut Light & Power) FCA Forward Capacity Auction FCM Forward Capacity Market FERC Federal Energy监管委员会FPA联邦电力法FPL联邦贫困级GC3气候变化委员会气候变化委员会温室气体GW GRGAWATT GWSA GWSA GWSA全球变暖解决方案法
可持续性 - 报告
flt是一家多元化的全球旅行业务，专门从事休闲旅行零售和企业旅行管理。该公司于1982年在澳大利亚成立，并在全球范围内扩展，成为世界上同类业务中最大的业务之一。今天，FLT雇用了大约13,000名员工，并在四个部门（公司，休闲，供应和全球商业服务）中运营，在四个关键地区：澳大利亚和新西兰（ANZ）；美洲；亚洲;和欧洲，中东和非洲（EMEA）。flt已在ASX上列出，并且是ASX S＆P的前100家公司。关键的休闲旅行品牌包括飞行中心，旅行伙伴，斯科特·邓恩（Scott Dunn），特使，旅行资金和点火。旗舰企业品牌包括FCM和公司旅行者。flt还经营着一个新兴旅行服务品牌网络，包括旅游运营商顶级甲板和后座，迪斯卡赛车目的地管理公司以及酒店管理商业杂交酒店和度假村，最近FLT创建了全球商业服务（GBS）地区。flt的业务结构。3除了旅行业务外，FLT还是Pedal Group的合资合作伙伴，该合作伙伴经营99辆自行车零售周期业务和高级贸易商批发业务。
DeepTumor：脑 MR 图像分类、分割和肿瘤检测框架
摘要：由于人脑的敏感性，从图像中正确分割脑肿瘤对于患者和医务人员都非常重要。手术干预需要医生非常谨慎和精确地瞄准大脑所需的部位。此外，分割过程对于多类肿瘤分类也很重要。这项工作主要集中在脑磁共振图像处理的三个主要领域进行分类和分割，即：脑磁共振图像分类、肿瘤区域分割和肿瘤分类。提出了一个名为DeepTumor的框架，用于将多阶段多类胶质瘤肿瘤分类为四类；水肿、坏死、增强和非增强。对于脑磁共振图像二元分类（肿瘤和非肿瘤），提出了两个深度卷积神经网络 (CNN) 模型用于脑磁共振图像分类； 9层模型，共有217,954个可训练参数，以及一个改进的10层模型，共有80,243个可训练参数。在第二阶段，提出了一种基于增强模糊C均值（FCM）的技术用于脑MRI图像中的肿瘤分割。在最后阶段，提出了一个增强的CNN模型3，该模型具有11个隐藏层，共有241,624个可训练参数，用于将分割后的肿瘤区域分为四个胶质瘤肿瘤类。实验使用BraTS MRI数据集进行。将提出的CNN模型用于二分类和多类肿瘤分类的实验结果与现有的CNN模型（如LeNet，AlexNet和GoogleNet）以及最新文献进行了比较。
细菌和真菌的植物寄生线虫生物防治
CD20抗原是一种跨膜蛋白，以前被描述为存在于广泛的正常和肿瘤B细胞上的PAN-B细胞标记。还发现了一小部分CD3+ T细胞表达CD20，这是Hultin等人首次报道的。在健康的外周血中（1）。Algino等。急性淋巴细胞白血病（ALL）和慢性淋巴细胞性白血病（CLL）（2）患者的T细胞识别CD20（2）。 后一个报告显示，在某些偶尔的T细胞肿瘤病例中，CD20在T细胞上以异常现象出现（3，4）。 在类风湿关节炎患者中也可以看到T细胞上的 CD20，但发现这被认为是流动细胞仪（FCM）的伪像（5）。 Schuh等。 （6）在胸腺，骨髓和继发性淋巴器官中描述了它们，并且在多发性硬化症患者中也发现了它们在脑脊液中发现它们。 de Bruyn等。 （7）将它们描述为腹膜腹水流体中的TC1效应子记忆T细胞，患有卵巢癌患者。 关于CD20+ T细胞的起源，出现了以下假设。 根据假设，T细胞上的CD20分子是血液样本的离体储存的结果，该血样导致T-和B细胞之间的抗原交换（8）。 另一种方法是T细胞上的CD20表达是特定受体细胞介导的过程，称为trogococytosis或“剃须反应”。 在这种分子重组中 - 也称为“免疫突触 - ” T细胞可以从抗原呈递细胞中提取CD20，最终将其呈现在自己的表面上（7，9）。急性淋巴细胞白血病（ALL）和慢性淋巴细胞性白血病（CLL）（2）患者的T细胞识别CD20（2）。后一个报告显示，在某些偶尔的T细胞肿瘤病例中，CD20在T细胞上以异常现象出现（3，4）。CD20，但发现这被认为是流动细胞仪（FCM）的伪像（5）。Schuh等。（6）在胸腺，骨髓和继发性淋巴器官中描述了它们，并且在多发性硬化症患者中也发现了它们在脑脊液中发现它们。de Bruyn等。（7）将它们描述为腹膜腹水流体中的TC1效应子记忆T细胞，患有卵巢癌患者。关于CD20+ T细胞的起源，出现了以下假设。根据假设，T细胞上的CD20分子是血液样本的离体储存的结果，该血样导致T-和B细胞之间的抗原交换（8）。另一种方法是T细胞上的CD20表达是特定受体细胞介导的过程，称为trogococytosis或“剃须反应”。在这种分子重组中 - 也称为“免疫突触 - ” T细胞可以从抗原呈递细胞中提取CD20，最终将其呈现在自己的表面上（7，9）。相反，Schuh等人。（6）旨在澄清这些问题，因此在CD3+/CD19-/CD20+，CD3+/CD19-/CD20- T-Cells和CD3-/CD19+/CD20+/B细胞上进行了细胞分类实验，从健康个体的外围血液中进行了pcr，并在每个种群上都在其量度上均可在每个人群中进行量子。如所述，CD3+ CD19-CD20+细胞本身转录CD20。在我们关于血液恶性肿瘤的诊断工作期间，我们注意到骨髓增生综合征（MDS），MGUS和MM患者的CD20+ T细胞百分比升高。因此，在诊断MM样品中观察到最高比例，在某些情况下，这些细胞的比例在淋巴细胞中达到30-35％。将这些数据与对照骨髓比进行比较时，我们测量了
加拿大废物管理状态为
该报告由Giroux Environmental Consulting and Associates Duncan Bury Consulting，RenéDroletConsulting Services和Ecoworks Consulting编写。为这份报告做出贡献的利益相关者如下：政府代表比尔·韦斯特威尔（Bill Westwell），努纳武特·戴维·劳斯（Nonavut David Lawes）政府，不列颠哥伦比亚省政府，西北地区政府，纽芬兰政府戈登·墨菲（Gordon Murphy），纽芬兰政府和拉布拉多尔（Labrador）和拉布拉多尔（Labrador），贾奇·塞吉因（JacintheSéguin）安大略省约翰·休斯（Antario John Hughes），爱德华王子岛政府金·耶（Kim Yee），萨斯喀彻温省马克·博尔顿（Mark Boldon）政府，新不伦瑞克省玛丽·杜索（Marie Dussault）政府，加烈士·奎比克·尼科尔·沃伦（Gouvernement duQuébec）尼古斯·瓦伦Cirko，加拿大塑料行业协会克里斯蒂娜·塞德尔（Christina Seidel穆林德，纸和纸板包装环境委员会（PPEC）莫妮卡·特纳，安大略省帕特里克·埃蒙德市协会，安大略省菲德里·埃尔德·迪斯·迪斯·迪斯·迪斯·迪斯·迪斯·迪斯·迪斯·哈格雷斯
使用多模态优化进行脑磁共振图像 (MRI) 分割
摘要 医学界高度关注的领域之一是从脑磁共振成像 (MRI) 中分割肿瘤。早期诊断恶性肿瘤对于为患者提供治疗是必要的。如果及早发现，患者的预后将会改善。医学专家在诊断脑肿瘤时使用手动分割方法。本研究提出了一种简化和自动化该过程的新方法。在最近的研究中，多级分割已广泛应用于医学图像分析，分割方法的有效性和精度与使用的分割数量直接相关。然而，选择合适的分割数量通常由用户决定，并且对于许多分割算法来说都是具有挑战性的。所提出的方法是基于 3D 直方图的分割方法的修改版本，该方法可以自动确定合适的分割数量。一般算法包含三个主要步骤：第一步是使用高斯滤波器平滑图像的 3D RGB 直方图。这样可以消除过于接近的不可靠和非主导直方图峰值。接下来，多峰粒子群优化方法识别直方图的峰值。最后，根据非欧几里得距离将像素放置在最符合其特征的聚类中。所提出的算法已经应用于癌症成像档案 (TCIA) 和脑 MRI 图像的脑肿瘤检测数据集。将所提出方法的结果与三种聚类方法的结果进行了比较：FCM、FCM_FWCW 和 FCM_FW。在对各种 MRI 切片进行这三种算法的比较分析中。我们的算法始终表现出卓越的性能。它在这三个指标中都获得了最高平均排名，表明了其在聚类中的稳健性和有效性。所提出的方法在实验中是有效的，证明了它能够找到适当的聚类。