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使用 DGMM²RBCNN 技术对脑肿瘤进行检测和分类 Sandhya.U GRT 工程学院 ECE 系助理教授
使用 DGMM²RBCNN 技术进行脑肿瘤检测和分类 Sandhya。 U 助理教授，ECE 系，GRT 工程技术学院，蒂鲁塔尼 电子邮件：sandhya.u@grt.edu.in K Naresh Kumar 助理教授/ECE，GRT 工程技术学院，蒂鲁塔尼 电子邮件：naresh.kr84@gmail.com Saranya AP 助理教授，ECE，GRT 工程技术学院，蒂鲁塔尼 电子邮件：saranya.ap@grt.edu.in N. Jayapal 助理教授，ECE 系，Kongunadu 工程技术学院，Trichy² 621215，泰米尔纳德邦 jayapal385@gmail.com 电子邮件：S. Kumarganesh 博士 教授，ECE 系，知识技术学院，Salem-637504，泰米尔纳德邦 电子邮件：skgece@kiot.ac.in 摘要 --- 多形性胶质母细胞瘤占成人恶性原发性脑肿瘤的 80%，分为两种类型： 高级别胶质瘤（HGG）和低级别胶质瘤（LGG）。LGG 肿瘤的侵袭性低于 HGG 肿瘤，生长速度较慢，对治疗有反应。由于脑肿瘤患者难以进行肿瘤活检，因此磁共振成像 (MRI) 等非侵入性成像方法已被广泛用于诊断脑癌。在本文中，我们利用多序列 MR 数据研究了深度卷积神经网络 (ConvNets) 对脑肿瘤进行分类。使用基于人工智能的解决方案可以早期发现肿瘤。这样，可以尽早发现肿瘤，并解决可能危及人类生命的疾病。该架构用于尽早发现可能的脑癌，这对人类生命构成了严重威胁。
航空物理研究设施 (arf) - 开放参观
在我们重新开放活动期间参观 ARF 大院，重新与 ARF 团队建立联系，因为 ARF 运营从阿拉巴马大学亨茨维尔分校 (UAH) 过渡到美国陆军太空与导弹防御司令部技术中心 (SMDC Tech Center)。了解该团队在根据新的监管批准、流程和程序上线关键国家资产、大型 254 毫米 (mm) 两级轻气枪 (TSLGG)、世界第二大 TSLGG 和中型 133 毫米 TSLGG 方面取得的最新成就。更新包括改进的设施运营、改进的诊断系统、现代化的设备、最近的研究工作以及单级轻气枪 (LGG) 的新功能。
综合生物信息学方法揭示 LRP1 表达在卵巢癌中的预后意义
摘要：过度活跃的肿瘤微环境 (TME) 导致卵巢癌 (OC) 中癌细胞的无限制存活、耐药性和转移。然而，OC 的 TME 内治疗靶点仍然难以捉摸，量化 TME 活性的有效方法仍然有限。在此，我们采用综合生物信息学方法来确定哪些免疫相关基因 (IRG) 调节 TME，并进一步评估它们在 OC 进展中的潜在治疗诊断 (治疗 + 诊断) 意义。使用稳健的方法，我们开发了一个预测风险模型，以回顾性检查来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库的 OC 患者的临床病理参数。预后模型的有效性通过来自国际癌症基因组联盟 (ICGC) 队列的数据得到证实。我们的方法确定了九个 IRG，AKT2、FGF7、FOS、IL27RA、LRP1、OBP2A、PAEP、PDGFRA 和 PI3，它们形成了 OC 进展的预后模型，区分出低风险组内临床结果明显更好的患者。我们验证了该模型作为独立的预后指标，并证明当与临床列线图一起使用时具有增强的预后意义，以实现准确预测。LRP1 表达升高表明膀胱癌 (BLCA)、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG) 和胶质母细胞瘤 (GBM) 预后不良，也与其他几种癌症的免疫浸润有关。与免疫检查点基因 (ICG) 的显著相关性凸显了 LRP1 作为生物标志物和治疗靶点的潜在重要性。此外，基因集富集分析突出了 LRP1 参与代谢相关途径，支持其在 BLCA、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG)、GBM、肾癌、OC、BLCA、肾肾透明细胞癌 (KIRC)、胃腺癌 (STAD) 以及胃和食管癌 (STES) 中的预后和治疗相关性。我们的研究在癌症的 TME 中生成了九个 IRG 的新特征，这些特征可以作为潜在的预后预测因子，并为改善 OC 的预后提供宝贵的资源。
博士后研究人员（f/m/d）
•通过妇女的进一步培训机会申请的人员发展受到特别欢迎，如果有同等资格和经验，将根据州法律（LGG）获得优惠的待遇，除非有大量理由优先偏爱其他申请人。兼职通常是可能的。明确欢迎来自具有适当适用性的残疾人的申请。这也适用于根据德国社会法SGB IX的平等机会的人。具有完整文档的申请（求职信，带有完整出版物列表的简历，单个PDF文件中的两个参考的联系方式：name_surname.pdf）应在2025年3月14日之前发送到2025年3月14日，报价参考编号6857至erdal.kayacan@uni-paderborn.de。有关您个人数据处理的信息可以位于以下位置：https：//www.uni-paderborn.de/en/zv/personaldatenschutz。Erdal Kayacan博士计算机科学，电气工程和数学学院Paderborn University Warburger Str。 100 33098 PADERBORNErdal Kayacan博士计算机科学，电气工程和数学学院Paderborn University Warburger Str。100 33098 PADERBORN
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。
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。
LGGNet：从脑机接口的局部-全局图表征中学习
摘要 — 神经心理学研究表明，不同大脑功能区域之间的合作活动推动了高级认知过程。为了了解大脑不同功能区域内和之间的大脑活动，我们提出了一种新型神经学启发式图神经网络 LGGNet，用于学习脑机接口 (BCI) 的脑电图 (EEG) 的局部-全局图表示。LGGNet 的输入层由一系列具有多尺度 1D 卷积核和内核级注意力融合的时间卷积组成。它捕获 EEG 的时间动态，然后将其作为所提出的局部和全局图过滤层的输入。LGGNet 使用一组定义的具有神经生理学意义的局部和全局图，对大脑功能区域内和之间的复杂关系进行建模。在稳健的嵌套交叉验证设置下，在三个公开可用的数据集上对四类认知分类任务（即注意力、疲劳、情绪和偏好分类任务）评估了所提出的方法。 LGGNet 与 DeepConvNet、EEGNet、R2G-STNN、TSception、RGNN、AMCNN-DGCN、HRNN 和 GraphNet 等最先进的方法进行了比较。结果表明，LGGNet 的表现优于这些方法，并且在大多数情况下，改进具有统计意义（p < 0.05）。结果表明，将神经科学先验知识引入神经网络设计可以提高分类性能。源代码可以在 https://github.com/yi-ding-cs/LGG 找到
病毒病系
c-flqfr r rrgf“ tfuefhd \ rflalfrftst” tftqt {{n e ft tb。 div>{tt 4r {.. t.ll. div>,, t：，gi_t“ ir [。 div>pl \ tton I是T，\ nl。] T. div>: HBSAG-400/-Hbsag Rapid Test-450/-Hbeag-6001 Anti-Hbe-6001 Anti-HBS-700/-Anti-HBC (total) -600/-Anti-H Bcigm-700/-Anti-HCV-700/-Anti-Hcv Rapid Test750/-Anti-HV LGM-7001 Anti-Hev IGM-7001 Toli. div> （。1，t，{} -1。抗CMV I，EM-700/-ANTI-HSVI IgG-7001抗HSV2 IGG-700/-ARTI-HSVI IGM-700/-ARTI-HSVI IGM-700/-ANTI-HSV2仅IgG（5个测试）-3000^ Torch LGC + LGM（10个测试）-6000/-llty L）。 \\ 患病的。 div> ：arti-htv（l+2）-600/-anti-fllv（1+2）快速测试-6001 o-r'h lit \ 1，\ tk [] LGM (2 TESTS) -1200/- DENGUE AB+ NS1 AG+ Chikungunya LGM (3 TESTS) -1800/- Chlamydia Antibody-7 20/- Measles, Munrps, Rubella (MMR) Altibody Test (3 TESTS) -2600/- Anti Epstein Barr Virus (EBV) IGM-950/- Anti Varicella (Chickenpox) IgG-950/ - 抗Munrps IgG-950/ - 抗麻疹IgM-9501-抗麻疹IgG-950/ -: HBSAG-400/-Hbsag Rapid Test-450/-Hbeag-6001 Anti-Hbe-6001 Anti-HBS-700/-Anti-HBC (total) -600/-Anti-H Bcigm-700/-Anti-HCV-700/-Anti-Hcv Rapid Test750/-Anti-HV LGM-7001 Anti-Hev IGM-7001 Toli. div>（。1，t，{} -1。抗CMV I，EM-700/-ANTI-HSVI IgG-7001抗HSV2 IGG-700/-ARTI-HSVI IGM-700/-ARTI-HSVI IGM-700/-ANTI-HSV2仅IgG（5个测试）-3000^ Torch LGC + LGM（10个测试）-6000/-llty L）。 \\ 患病的。 div>：arti-htv（l+2）-600/-anti-fllv（1+2）快速测试-6001 o-r'h lit \ 1，\ tk [] LGM (2 TESTS) -1200/- DENGUE AB+ NS1 AG+ Chikungunya LGM (3 TESTS) -1800/- Chlamydia Antibody-7 20/- Measles, Munrps, Rubella (MMR) Altibody Test (3 TESTS) -2600/- Anti Epstein Barr Virus (EBV) IGM-950/- Anti Varicella (Chickenpox) IgG-950/ - 抗Munrps IgG-950/ - 抗麻疹IgM-9501-抗麻疹IgG-950/ -
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。