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World File Search SystemHistopathology
定量电子显微镜评分的开发和验证，以评估人类外分泌胰腺中的急性细胞应激
1 Translational and Clinical Research Institute, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK 2 Department of Cellular Pathology, Royal Victoria In fi rmary, Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust, Newcastle upon Tyne, UK 3 Department of Pathology, Aretaieion Hospital, Medical School, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece 4 Electron Microscopy Research Services, Newcastle英国泰恩河上的纽卡斯尔大学5临床科学系马尔默，伊斯特细胞胞吞作用，隆德大学糖尿病中心，伦敦大学，马尔默，瑞典6组织病理学系，皇家哈拉姆郡医院，皇家哈勒姆郡医院，英国皇家郡7 Nuf fird field of coxford and of Coxford and Nhs of Flood and Nhs cox移植，弗里曼医院，纽卡斯尔，泰恩医院NHS基金会信托基金会，纽卡斯尔，英国泰恩河上
引用：Goyal A.数字病理...回顾当前情况。 J Clin Exp胃肠道。 2024; 3（1）：21-24。
通过计算机辅助诊断（CAD）有助于分析利用基于AI的算法的生物医学图像，并提议分析生物医学图像，从而分析生物医学图像，因此建议降低手动主观性以及快速处理幻灯片，并在线咨询，在线咨询，以进行更合同的诊断，并允许在偏远的地方进行专家的意见[4]。数字病理领域使大量视觉数据可用于自动分析，从而借助计算机工具在高分辨率图像中促进细胞和组织样品的可视化和解释。必须使用传统的特征提取技术来优化机器学习和深度学习算法，这些技巧将避免主观错误，包括缺少特定领域，降低相互差异的可变性，并允许病理学家专注于最困难的病例并导致对病理学过程的更深入了解[5-8]。
评估基因组分析对唾液腺癌临床试验治疗选择的价值
1 英国曼彻斯特 M20 4BX 克里斯蒂医院 NHS 基金会肿瘤内科部；sam.rack@nhs.net（SR）；h.adderley@nhs.net（HA）；laura.woodhouse3@nhs.net（LW）2 北爱尔兰癌症中心，贝尔法斯特市医院，利斯本路，贝尔法斯特 BT9 7AB，英国；laura.feeney@nhs.net 3 谢菲尔德教学医院 NHS 基金会，Glossop Road, Broomhall, 谢菲尔德 S10 2JF，英国；sonal.hapuarachi@nhs.net 4 曼彻斯特大学 NHS 基金会成人组织病理学部，牛津路，曼彻斯特 M13 9WL，英国； guy.betts@mft.nhs.uk 5 西北基因组实验室中心，曼彻斯特基因组医学中心，曼彻斯特大学 NHS 基金会信托，牛津路，曼彻斯特 M13 9WL，英国；george.burghel@mft.nhs.uk 6 皇家马斯登 NHS 基金会信托，富勒姆路，伦敦 SW3 6JJ，英国；kevin.harrington@icr.ac.uk * 通信地址：robert.metcalf1@nhs.net
巴比伦胃肠道间质瘤的临床研究
结果：这 32 名 GIST 患者年龄从 22 岁到 88 岁不等，平均年龄为 41 岁，其中男性 16 名，女性 18 名，女性略多。诊断的主要方法是 OGD，2 名患者表现为腹部肿块和贫血，经剖腹手术、组织病理学和免疫组织化学（使用 KIT 和 CD 34 测试）后确诊为 GIST。最常见的临床表现包括贫血、上消化道出血和消化不良。所有患者均接受伊马替尼（30）和舒尼替尼（2）治疗。2 名患者在治疗过程中死亡，死亡率为 6.3%。总体预后和生存率取决于肿瘤的位置、大小和扩散情况，2014 年有 26 名患者继续接受 CT 检查。总之，GIST 是一种具有广泛恶性潜能的肿瘤，尚未发现明确的危险因素。
AI在病理学中的力量：医疗保健的新领域
人工智能（AI）正在迅速转化医疗保健，疾病诊断的基石病理学也不例外。本评论探讨了AI驱动病理的新兴领域，强调了其彻底改变诊断准确性，效率和个性化医学的潜力。我们检查了AI在分析组织病理学图像中的关键应用，包括对癌细胞的自动检测和分类，鉴定微妙的疾病模式以及对生物标志物的定量评估。此外，我们讨论了AI与其他OMICS数据（例如基因组学和蛋白质组学）的整合，以对疾病和指导治疗决策产生全面的理解。还解决了在病理学中实施AI解决方案的挑战和机会，包括数据标准化，算法验证和道德考虑。最终，病理学中的人工智能代表了医疗保健领域的新领域，有望用强大的病理学家使用强大的工具来改善患者的结果并迎来精确诊断的时代。
COVID-19 疫苗相关淋巴结肿大：综述
随着 RNA 疫苗的推出，COVID-19 疫苗相关临床淋巴结肿大 (C19-LAP) 已被报道为一种副作用。此外，还观察到影像学检查中检测到的亚临床淋巴结肿大 (SLDI)，主要是在对肿瘤患者进行筛查测试时偶然发现的。在这些情况下，手术淋巴结清扫术、细针抽吸细胞学检查 (FNAC) 和芯针活检 (CNB) 已被用作 SLDI 和 C19-LAP 的宝贵诊断工具。本综述研究了 SLDI 和 C19-LAP 的临床、组织学和细胞学特征。 2023 年 1 月 11 日，我们在 PubMed 和 Google Schol- ar 上搜索了关于 C19-LAP 和 SLDI 组织病理学和细胞病理学的研究。检索到 31 份关于 SLDI 和 C19-LAP 的报告，并纳入了汇总分析。总共纳入了 54 名患者，平均年龄
- novel-sporadic鼠标模型的开发 -
在数十年的AD研究中，动物模型是了解AD发病机理和测试治疗方法的调节机制的重要工具[9]。最常用的实验AD动物模型是基于啮齿动物的，并且通过过表达与家族性AD有关的遗传突变来产生转基因小鼠模型[10，11]。这些小鼠模型基本上显示了AD患者的某些关键组织病理学，但它们都没有捕获AD病理，生化和行为特征的各个方面[12，13]。此外，大多数基于遗传突变的家族性AD小鼠模型代表了人类AD患者永远不会发生的极端情况。因此，迫切需要模仿晚期AD的适当模型来弥合基础研究和临床翻译之间的差距。
数字像差校正，用于增强厚的组织成像，从光学记忆效应
光学畸变严重损害了各个领域的微观图像质量，包括细胞生物学和组织病理学诊断。传统自适应光学技术，例如波前塑形和指导星的利用，面临挑战，尤其是在成像生物组织中。在这里，我们引入了一种针对光学厚的样品量身定制的计算自适应光学方法。利用光学记忆效应的倾斜倾斜相关性，我们的方法检测到入射波中小倾斜引起的畸变中的相位差异。实验验证证明了我们技术在实质性的临界条件下使用传输模式样摄影设置在实质性临界条件下增强厚的人体组织成像的能力。值得注意的是，我们的方法对样本运动有牢固的作用，这对于提高关键生物医学应用的成像准确性至关重要。
NCHD培训支持方案（TSS）
/凝结 /免疫学。可以记录多个部门请求，并随着适当数量的标本发送到实验室。组织病理学 /细胞学-1通用，4个解剖部位相关微生物学转介到外部实验室的样本，例如外部测试请求可在所有请求表上使用地址仪标签，请在请求表的每个背面副本上贴上一个地址仪标签。请求表必须包含*：患者详细信息：请求详细信息： - 患者姓名/身份 - 请求者名称（姓氏和Forename） - 发送结果 - 地址 - 地址 - 联系方式 - 联系方式，例如。- 出生日期 - 全科医生 - 患者性别标本的详细信息：其他信息： - 收集的日期和时间 - 与 - 与样品的性质相关的完整临床详细信息 - 请求调查的性质 - 请求的测试 - 有关微生物学标本，请说明任何使用的抗生素
机器学习方法筛选釉质瘤性颅咽管瘤的新诊断特征并探索个性化治疗策略
颅咽管瘤（CP）是一种低度侵袭性的颅内肿瘤（1）。CP 有 2 种组织学亚型（即釉质瘤和乳头状瘤），均为发生在鞍区和鞍旁区的胚胎性脑肿瘤，通常是良性中枢神经系统肿瘤，占颅内肿瘤的 2%–3%（2）。釉质瘤颅咽管瘤（ACP）可发生于任何年龄，且在年龄上呈双峰分布。在组织病理学方面，釉质型好发于 5–14 岁的儿童，而乳头状亚型主要见于 50–74 岁的中老年人（2）。ACP 可从翼状鞍向上进展至第三脑室，影响下丘脑-垂体及视觉神经通路区。患者也可能因占位效应和周围组织的浸润而出现症状。由于垂体、下丘脑、视神经和颈内动脉等重要神经血管结构非常接近，