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2024完整进度报告
组织之间良好的合作，这些组织继续增长。c 40-50％的成年人 /少年（北部流行音乐）需要康复，99％成功释放。46％的小鸡需要康复，97％的小鸡成功逃离了。但是，没有总体资金制度和大多数努力资助运营的组织（JFN结束，并且没有通过DOC社区基金提供资金）。在业务合作伙伴关系方案上没有进步来资助Hoiho Mahi（HGG）。改进了Rakiura的康复设施和新的Yept康复协调员角色。成功地提升了瓦拉侯（Whoua Hou）的受损鸟类，但感知到疾病风险的问题影响了释放位置。在奥塔哥半岛生态恢复联盟（Opera，以前是企鹅广场）的康复重点和康复发展。在本赛季为康复鱼采购鱼类更加困难。
酒精中毒的神经认知方面
作者归属：1 [UFG联邦大学医学院健康科学研究生课程，UFG，UFG，神经精神病学和神经心理学的参考中心，Cherne，Cherne，DasClínicas，Ebserh，Ebserh，Goiânia，Goiânia，Brazil]; 2 [医疗居住服务在国务院卫生部，霍尼亚综合医院，HGG，Goiânia，Go，Brazil]； 3、4、5 [卫生科学研究生课程，医学院，戈伊斯联邦大学，UFG，Goiânia，Go，Brazil]； 6 [精神病学服务，巴西帕尔马斯帕尔马斯大学联邦大学医学学院]首席编辑，负责这篇文章：Masal Sanches作者根据信用分类法的贡献：LF Caixeta，LR [1,6,7,8,8,10,10,13,14] [1,6,8,10,13,14]利益冲突：他们宣布没有资金来源：他们声明没有意见邮政编码：未收到：12/20/2023
Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
儿童神经系统肿瘤和横纹肌肉瘤中 ErbB 受体家族的综合分析
图 1 对所研究的七种肿瘤类型的 ErbB 家族成员基因扩增和蛋白质表达进行研究。（A）HER2 /CEP17 比率的分布。使用 DDISH 确定儿童肿瘤样本 (n = 297) 中的 HER2 扩增。如果 HER2 /CEP17 比率 ≥ 2，则 HER2 DDISH 状态定义为阳性。（B）H 分值分布，代表 EGFR、HER2、HER3 和 HER4 的表达。通过 IHC 确定 EGFR、HER2、HER3 和 HER4 的表达。七种肿瘤类型的表达均以 H 分值表示。CEP17，17 号染色体的着丝粒探针；DDISH，双半抗原原位杂交；DIPG，弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤；EGFR，表皮生长因子受体；EP，室管膜瘤；HGG，高级别神经胶质瘤； H 评分、Hirsch 评分；HER、人类表皮生长因子；HER2、HER 受体 2；HER3、HER 受体 3；HER4、HER 受体 4；IHC、免疫组织化学；MB/PNET、髓母细胞瘤/原始神经外胚层肿瘤；NB、神经母细胞瘤；RLGA、复发性低级别星形细胞瘤；RMS、横纹肌肉瘤
Telkomnika电信计算电子和控制
在此，使用离散小波变换（DWT）转换（DWT）转换（DWT）转换和灰度共同发生矩阵（GLCM）的特征提取和特征提取了使用磁性磁共振（MRI）Imagoma（MRI）GLI（MRI）GLI（MRI）（MRI）（MRI）（MRI）图像（LBP），使用了脑肿瘤分类方法（SVM）算法（DWT）变换（DWT）转换（DWT）转换和特征提取（LBP）。 （HGG）组。SVM算法用作分类方法已被广泛用于提高分类主题的研究。通过2个数据类之间的超平面形成，可以说SVM算法是一种可靠的方法，但不需要复杂的计算。DWT转换旨在提供MRI图像中更清晰的特征细节，因此当应用特征提取算法时，预计提取的特征在良性肿瘤MRI图像和恶性肿瘤MRI图像之间会有所不同。使用高低（HL）子带中的1级DWT中的DWT产生的最高特异性，灵敏度和准确性比使用LGG MRI图像中的HL或低高（LH）子频段使用3级水平。与另一项研究相比，我们提出的方法在准确性方面稍好一些，以实现98.6486％的精度对脑肿瘤图像进行分类。
自噬在儿童脑肿瘤中的作用的最新进展
摘要：自噬是真核细胞中发生的一种降解过程，以维持体内平衡和细胞存活。在营养缺乏、缺氧或给药等应激条件下，自噬被诱导以抵消可能导致细胞死亡的途径。在癌症中，自噬起着矛盾的作用，既充当肿瘤抑制因子（通过清除细胞中受损的细胞器并抑制炎症，或者通过促进基因组稳定性和肿瘤适应性反应），又充当促生存机制以保护细胞免受化疗等应激的影响。神经源性儿科实体瘤代表了各种儿童癌症，具有独特的解剖位置、细胞来源和临床表现。这些肿瘤是儿童发病和死亡的主要原因，新的分子诊断和治疗方法对于延长生存期和降低发病率是必不可少的。本文回顾了我们对自噬调节如何在儿童脑肿瘤实验模型中表现出抗肿瘤特性的理解进展，这些脑肿瘤包括髓母细胞瘤 (MB)、室管膜瘤 (EPN)、儿童低级别和高级别胶质瘤 (LGG、HGG)、非典型畸胎瘤/横纹肌样瘤 (ATRT) 和视网膜母细胞瘤 (RB)。我们还从临床角度讨论了针对自噬如何与这些特定的儿童肿瘤相关。
基于兴趣区域的脑肿瘤分割 -
摘要由于磁共振成像（MRI）具有较高的软组织对比度，因此在MRI图像中，对肿瘤的轮廓（脑）肿瘤在医学图像过程中至关重要。对肿瘤进行精确分割是巨大的挑战，因为肿瘤和正常组织通常在大脑中密不可分地交织在一起。手动耗时也非常耗时。后期的深度学习技术开始在脑肿瘤分割中表现出可取得的成功。这项研究的目的是开发一种新的兴趣区域（ROI ADED）深度学习技术，用于自动脑肿瘤MRI分割。该方法由两个主要步骤组成。第一步是使用具有U-NET结构的2D网络来定位肿瘤ROI，这是为了产生正常组织干扰的影响。然后，在第2步中执行3D U-NET，以进行识别的ROI内的肿瘤分割。该提出的方法在MIC-CAI BRATS 2015挑战中得到了验证，其中220个高神经胶质瘤级（HGG）和54个低神经胶质瘤级（LGG）患者的数据。骰子相似性系数和手动肿瘤轮廓之间的Hausdorff距离分别为0.876±0.068和3.594±1.347 mm。这些数字表明我们所提出的方法是用于大脑MRI肿瘤分割的有效的ROI ADEAD深度学习S，并且是医学图像处理中的有效且有用的工具。
BRAF抑制剂plixorafenib（FORE8394）在复发，原发性中枢神经系统肿瘤（PCNST）
ARAF，A-RAF原始癌基因，丝氨酸/苏氨酸激酶； BRAF，V-RAF鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B1； BRAFI，BRAF抑制剂；中枢神经系统，中枢神经系统； CRAF，原始癌基因C-RAF； DOR，响应持续时间； HGG，高级神经胶质瘤； LGG，低级神经胶质瘤； MAPK，有丝分裂原激活的蛋白激酶； Meki，MAPK激酶抑制剂； MOA，作用机理； ORR，客观响应率； RAF，快速加速的纤维肉瘤。 1。 BouchèV等。 前Oncol 2021; 11：772052; 2。 Andrews LJ等人。 Neuro Oncol 2022; 24：528–40; 3。 Kaley T等。 J Clin Oncol 2018; 36：3477–84; 4。 tafinlar。 处方信息。 诺华； 2013。 2023年11月6日访问。https：//www.novartis.com/us-en/sites/novartis_us/files/files/tafinlar.pdf; 5。 Gouda M和Subbiah V. Am Soc Clin Oncol教育书2023; 43：e404770; 6。 Chen P等。 Onco Targets Ther 2017; 10：5391–403; 7。 Garutti M等。 癌症2023; 15：141; 8。 Yao Z等。 nat Med 2019; 25：284–91; 9。 Tutuka CSA等。 Mol Cancer 2017; 16：112。ARAF，A-RAF原始癌基因，丝氨酸/苏氨酸激酶； BRAF，V-RAF鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B1； BRAFI，BRAF抑制剂；中枢神经系统，中枢神经系统； CRAF，原始癌基因C-RAF； DOR，响应持续时间； HGG，高级神经胶质瘤； LGG，低级神经胶质瘤； MAPK，有丝分裂原激活的蛋白激酶； Meki，MAPK激酶抑制剂； MOA，作用机理； ORR，客观响应率； RAF，快速加速的纤维肉瘤。1。BouchèV等。前Oncol 2021; 11：772052; 2。Andrews LJ等人。 Neuro Oncol 2022; 24：528–40; 3。 Kaley T等。 J Clin Oncol 2018; 36：3477–84; 4。 tafinlar。 处方信息。 诺华； 2013。 2023年11月6日访问。https：//www.novartis.com/us-en/sites/novartis_us/files/files/tafinlar.pdf; 5。 Gouda M和Subbiah V. Am Soc Clin Oncol教育书2023; 43：e404770; 6。 Chen P等。 Onco Targets Ther 2017; 10：5391–403; 7。 Garutti M等。 癌症2023; 15：141; 8。 Yao Z等。 nat Med 2019; 25：284–91; 9。 Tutuka CSA等。 Mol Cancer 2017; 16：112。Andrews LJ等人。Neuro Oncol 2022; 24：528–40; 3。Kaley T等。J Clin Oncol 2018; 36：3477–84; 4。tafinlar。处方信息。诺华； 2013。2023年11月6日访问。https：//www.novartis.com/us-en/sites/novartis_us/files/files/tafinlar.pdf; 5。Gouda M和Subbiah V. Am Soc Clin Oncol教育书2023; 43：e404770; 6。Chen P等。 Onco Targets Ther 2017; 10：5391–403; 7。 Garutti M等。 癌症2023; 15：141; 8。 Yao Z等。 nat Med 2019; 25：284–91; 9。 Tutuka CSA等。 Mol Cancer 2017; 16：112。Chen P等。Onco Targets Ther 2017; 10：5391–403; 7。 Garutti M等。 癌症2023; 15：141; 8。 Yao Z等。 nat Med 2019; 25：284–91; 9。 Tutuka CSA等。 Mol Cancer 2017; 16：112。Onco Targets Ther 2017; 10：5391–403; 7。Garutti M等。癌症2023; 15：141; 8。Yao Z等。nat Med 2019; 25：284–91; 9。Tutuka CSA等。 Mol Cancer 2017; 16：112。Tutuka CSA等。Mol Cancer 2017; 16：112。Mol Cancer 2017; 16：112。
![arXiv:2001.02040v1 [eess.IV] 2020 年 1 月 6 日](/simg/e\e765e5517d8579357fa71bfa0e6d99309f6dc51f.webp)
arXiv:2001.02040v1 [eess.IV] 2020 年 1 月 6 日
脑肿瘤分为原发性和继发性肿瘤。原发性脑肿瘤源自脑细胞，而继发性肿瘤则从其他器官转移到脑中。最常见的原发性脑肿瘤类型是神经胶质瘤，它源自脑神经胶质细胞。神经胶质瘤可分为低级别 (LGG) 和高级别 (HGG) 亚型。高级别神经胶质瘤是一种侵袭性恶性脑肿瘤，生长迅速，通常需要手术和放疗，生存预后较差。磁共振成像 (MRI) 是脑肿瘤分析、监测和手术计划的关键诊断工具。通常会获取几种互补的 3D MRI 模式 - 例如 T1、使用造影剂的 T1 (T1c)、T2 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) - 以强调不同的组织特性和肿瘤扩散区域。例如，造影剂（通常是钆）强调 T1c MRI 模式中的高活性肿瘤亚区。自动分割 3D 脑肿瘤可以节省医生的时间，并为进一步的肿瘤分析和监测提供准确、可重复的解决方案。最近，基于深度学习的分割技术超越了传统的计算机视觉方法，实现了密集语义分割。卷积神经网络 (CNN) 能够从示例中学习，并在 2D 自然图像 [5,7] 和 3D 医学图像模式 [15] 中展示出最先进的分割精度。多模态脑肿瘤分割挑战赛 (BraTS) 旨在通过提供 3D 图像来评估最先进的脑肿瘤分割方法
ADC 在预测 125I 治疗中的临床重要性...
目的：确定最小表观扩散系数 (minADC) 值是否可以对接受 125 I 近距离放射治疗的胶质瘤患者的生存进行分层。方法：本研究经机构审查委员会批准，无需知情同意。本研究纳入了 23 名高级别胶质瘤 (HGG) (n=9) 或多模式治疗后复发 (n=14) 患者（16 名男性，7 名女性；中位年龄 48 岁）。在 125 I 植入前获取 minADC 值。使用 Cox 比例风险回归模型和 Kaplan-Meier 方法及对数秩检验分析总生存期 (OS) 和无进展生存期 (PFS)。结果：对于接受125I治疗的患者，ADC≥1.0*10^ -3 mm 2 ·sec -1（高minADC）患者与ADC<1.0*10^ -3 mm 2 ·sec -1（低minADC）患者的OS风险比为0.220（95%可信区间：0.066，0.735）。高minADC值患者的中位OS为12个月，低minADC值患者的中位OS为6.0个月，差异有统计学意义（p=0.032）。高minADC值患者的中位PFS为12个月，低minADC值患者的中位PFS为4个月，长秩检验显示差异有统计学意义（p=0.013）。多因素分析结果显示，125I植入前minADC是接受125I近距离治疗患者OS和PFS的独立预测因素。结论：125I植入前ADC分析可以对125I治疗的胶质瘤患者的预后进行分层，这可能有助于为胶质瘤患者选择合适的治疗方法。