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法医组织病理学教科书-CBSPD
op murty MD目前是新德里全印度医学科学研究所（AIIMS）法医医学和毒理学系教授。他是一位著名的老师，在印度和国外享有盛名的机构中教授FMT的经验超过了。他完成了新德里毛拉纳·阿扎德医学院（MAMC）的毕业和研究生。他曾在MAMC担任高级演示者，然后于1992年转移到AIIMS作为常规教师。他还曾在马来西亚，马来西亚UITM和沙特阿拉伯王国Dammam的Faisal University的法医病理学教授；马来西亚吉隆坡马来西亚大学的法医病理学副教授兼单位负责人，组织病理学是法医病理病例不可或缺的一部分。Murty教授必须在国家和国际期刊上发表的150篇科学论文。他撰写了《联合国儿童基金会》和其他三本医学毒理学运作指南，法医医学和毒理学的要素以及验尸检查和审计的操作指南。他是法医医学和毒理学的流行教科书的合着者，KS Narayan Reddy的35/E。他曾担任法医医学与毒理学杂志（ISSN 0971-1929）和国际医学毒理学与法律医学杂志（ISSN 0972-0448）的主编，并在许多国家和国际期刊的社论委员会上。他被当选两次，是印度法医学院秘书长（2000-2004）。他被国立犯罪学和法医学研究所（NICFS）任命为国家客座教师。
AI开发人员的肿瘤组织病理学“词汇表”
au：PleaseconfirmthatalheadinglevelsarerepredsedCorrectionally：人工智能（AI）和深度学习（DL）的应用正在导致癌症研究的重大进展，尤其是在分析预后和治疗方法预测的见解方面的组织病理学图像。但是，这些计算方法的有效翻译要求计算研究人员至少对组织病理有基本的理解。在这项工作中，我们旨在通过引入基本的组织病理学概念来支持AI开发人员的研究来弥合差距。我们涵盖了关键细胞类型的定义特征，包括上皮，基质和免疫细胞。讨论并说明了恶性肿瘤，前光线病变和肿瘤微环境（TME）的概念。为了增强理解，我们还引入了基础组织病理学技术，例如用苏木精和曙红（HE）进行常规染色，免疫型抗体染色，包括新的多重抗体染色方法。通过向计算社区提供这种基本知识，我们旨在加快癌症研究AI算法的发展。
WEDCIA SINUELA的组织病理学研究（星期三 dv>
摘要简介：在全球多个位置记录了海胆疾病，据报道发生了细菌，原生动物，真菌和藻类感染的趣味。目的：本研究旨在研究格兰加那利岛（西班牙中部大西洋）沿岸沿着格兰加那岛沿岸的阿尔巴西亚利克拉和paracentrotus lividus种群的病原体。方法：采样是在岛东北侧的圣克里斯托瓦尔海滩进行的，在那里，海胆是在2022年6月，7月和10月的1-3 m深处手动收集的。拭子样品，并在各种培养基上进行培养。结果：鉴定出八种不同的病原体药物，包括细菌和真菌，其中所有患病的海胆样品中最常见的菌群溶解性菌株是最常观察到的细菌。此外，在测试中发现了纤毛的原生动物，可能充当机会性寄生虫。结论：这项研究通过鉴定出大量相关的病原体，包括念珠菌，以前在患病生物中未报告的念珠菌，从而为秃头海胆疾病提供了独特的观点。此外，该研究强调了具有细菌菌落的组织中存在炎症反应，从而为理解这种海胆疾病提供了重要的见解。
主要唾液腺组织病理学...
非形象测试，例如分子或免疫组织化学测试是癌症报告的日益增长的特征。但是，在世界许多地方，这种类型的测试受到可用资源的限制。为了鼓励全球采用辅助测试以实现患者福利，国际癌症报告（ICCR）包括ICCR数据集中最相关的辅助测试作为核心元素，尤其是在诊断所需的核心元素时。如果技术能力尚不存在，实验室可以考虑将这些数据元素作为非核心项目。所有核心元素的总和被认为是特定癌症的最低报告标准。非核心要素非核心要素是一致同意的元素应包括在数据集中，但不受IIII-2级证据的支持。这些元素在临床上可能很重要，并建议作为良好实践，但尚未被验证或定期用于患者管理。
根据组织病理学准确诊断结直肠癌
Kuan-Song Wang, M.D.1,2 *, Gang Yu, Ph.D. 3, *, Chao Xu, Ph.D. 4, *, Xiang-He Meng, Ph.D. 5, *, Jianhua Zhou, M.D.1,2 , Changli Zheng, M.D.1,2 , Zhenghao Deng, M.D.1,2 , Li Shang, M.D.1 , Ruijie Liu, M.S.1 , Shitong Su, B.S.1 , Xunjian Zhou, B.S.1 , Qingling Li, M.D.1 , Juanni Li, M.D.1 , Jing Wang, M.S.1 , Kewen Ma, M.S.2 , Jialin Qi, B.S.2 , Zhenmin Hu, B.S.2 , Ping Tang, B.S.2 , Jeffrey Deng 6 , Xiang Qiu, B.S.7 , Bo-Yang Li, B.S.7 , Wen-Di Shen, B.S.7 , Ru-Ping Quan, B.S.7 , Jun-Ting Yang, B.S.7 , Lin-Ying Huang 7 , Yao Xiao 7 , Zhi-Chun Yang, M.D.8 , Zhongming Li, Ph.D. 9 , Sheng-Chun Wang, Ph.D. 10 , Hongzheng Ren, Ph.D. 11 , Changjiang Liang, B.S.11 , Wei Guo, M.S.12 , Yanchun Li, M.D.12 , Heng Xiao, M.D.13 , Yonghong Gu, M.D.13 , Jing-Ping Yun, M.D.14 , Dan Huang, M.D.15 , Zhigang Song, M.D.16 , Xiangshan Fan, M.D.17 , Ling Chen, M.D.18 , Xiaochu Yan, M.D.19 , Zhi Li, M.D.20 , Zhong-Chao Huang, Ph.D. 3 , Jufang Huang, Ph.D. 21 , Joseph Luttrell, M.S.22 , Chao-Yang Zhang, Ph.D. 22 , Weihua Zhou, Ph.D. 23 , Kun Zhang, Ph.D. 24 , Chunhui Yi, M.D.25 , Hui Shen, Ph.D. 6,26 , Yu-Ping Wang, Ph.D. 6,27 , Hong-Mei Xiao, M.D., Ph.D. 7,# , Hong-Wen Deng, Ph .D. 6,7,26,# 1.Department of Pathology, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, 410078, China 2.Department of Pathology, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 3.Department of Biomedical Engineering Institute, School of Basic Medical Science, Central South University, Changsha, Hunan, 410013, China 4.Department of Biostatistics and Epidemiology, University of Oklahoma Health Science Center, Oklahoma City, OK, 73104, USA 5.Laboratory of Molecular and Statistical Genetics, College of Life Sciences, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 6.Tulane Center of Bioinformatics and Genomics, Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine, New Orleans, LA, 70112, USA 7.School of Life Sciences, Central South University, Changsha, Hunan,410013, China 10.College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410081, China 11.中南大学基础医学院系统生物学、数据信息与生殖健康研究中心，湖南长沙 410008，中国 8.中南大学湘雅药学院药理学系，湖南长沙 410078，中国 9.浙江省杭州市艾迪康医学检验所有限公司病理实验室
癌症组织病理学中分散人工智能的群体学习
奥利弗·莱斯特·萨尔达尼亚 (1)、菲利普·奎克 (2)、尼古拉斯·P·韦斯特 (2)、杰奎琳·A·詹姆斯 (3,4,5)、莫里斯·B·洛里 (5,6,7)、海克·I·格拉布什 (2,8)、曼努埃尔·萨尔托-特莱兹 (3,4,5)、伊丽莎白·阿尔沃斯 (9)、迪德姆·西夫奇 (1)、纳尔明·加法里·拉勒(1), 托比亚斯·塞贝尔 (1), 理查德·格雷 (10), 戈登·GA·哈钦斯 (2), 赫尔曼·布伦纳 (9,11,12), 谭伟源 (9), Titus J. Brinker (13), Jenny Chang-Claude (14,15), Firas Khader (16), Andreas Schuppert (17), Tom Luedde (18), Sebastian Foersch (19)、汉娜·索菲·穆蒂 (1)、克里斯蒂安·特劳特温 (1)、迈克尔·霍夫迈斯特 (9)、丹尼尔Truhn (16)、Jakob Nikolas Kather (1,2,12,20) (1) 德国亚琛工业大学医院医学 III 系 (2) 英国利兹大学圣詹姆斯利兹医学研究所病理学与数据分析系 (3) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心健康科学大楼精准医学卓越中心 (4) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托区域分子诊断服务中心 (5) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心 (6) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托细胞病理学系 (7) 英国贝尔法斯特女王大学公共卫生中心 (8) 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学医学中心病理学和 GROW 肿瘤学与发育生物学学院 (9) 临床流行病学分部德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）衰老和衰老研究中心（10）英国牛津大学临床试验服务部（11）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）和国家肿瘤疾病中心（NCT）预防肿瘤学部（12）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）德国癌症联盟（DKTK）（13）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）国家肿瘤疾病中心（NCT）肿瘤学数字生物标志物组（DBO）（14）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）癌症流行病学部（15）德国汉堡大学癌症中心、汉堡-埃彭多夫大学医学中心癌症流行病学组（16）德国亚琛工业大学医院诊断和介入放射学系（17）德国亚琛工业大学计算生物医学联合研究中心生物医学系、亚琛大学医院（18）德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院胃肠病学、肝病学和传染病系、杜塞尔多夫大学医院（19）德国美因茨大学医学中心病理学研究所（20）德国海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科系
人工智能在胃肠道组织病理学中的作用演变：最新进展
尽管人工智能 (AI) 的诞生已有 50 多年，但在过去十年中，临床领域的 AI 研究得到了显著扩展。1 随着公共和私人研究人员和机构创建出越来越复杂的 AI 模型，临床医生有望在患者管理方面实现范式转变，无论是在人群层面还是在个人层面。截至本文撰写时，一般临床使用的 AI 应用包括可以解析患者症状并建议是否需要进一步评估（以及具体评估内容）的虚拟聊天机器人 2 、3 可以评估是否存在心房颤动的可穿戴技术 4 ，可以帮助临床医生实时识别结肠息肉的模型 5 ，以及可以汇总医院结果以便与其他机构进行比较的算法。6
10:30 UTC组织病理学图像分析A 5月5日
黄，中Yi; ding，Yao;歌曲，鸟着；王，林； Geng，Ruizhe；他，洪林； DU，Shan；刘，夏；天，钟； Liang，Yongsheng；周，凯文； Chen，Jie电子和计算机工程学院，北京大学基于点注释弱监督的核分段：一种粗到精细的自我刺激的学习策略
复发性氯胺酮暴露对少年大鼠脑组织病理学的影响
1。引言氯胺酮（KET）由Calvin Stevens于1962年合成为麻醉剂，最初由Corssen＆Domino在1965年使用。自1970年代以来，它已被广泛用于临床实践[1]。这是唯一具有催眠（诱导睡眠），镇痛（疼痛降低）和失忆症（短期记忆丧失）影响的药物；因此，它是一种“独特的药物” [1]。它通过非竞争性阻断N-甲基-D-天冬氨酸和谷氨酸受体的非竞争性阻断导致了解离性麻醉[2]。它被广泛使用，尤其是在儿童中，由于其快速发作，功能持续时间短，血液动力学安全性，上呼吸道反射保护，缺乏呼吸道抑郁和强大的镇痛特性。目前，它甚至被用作阿片类药物诱发的呼吸道抑郁症拮抗剂，用于治疗慢性疼痛和耐药性抑郁症[2-6]。