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LNM信息技术研究所，斋浦尔
The LNM Institute of Information Technology, Jaipur (Deemed-to-be-University) Gram – Rupa Ki Nangal, Post – Sumel, Via – Jamdoli, Jaipur – 302031, Tel: +91-141-5191741, 5191757, Fax: +91-141-5189214, 2689014 E-mail: info.lnmiit@lnmiit.ac.in，网站：www.lnmiit.ac.in
LNM信息技术研究所，斋浦尔
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LNM信息技术研究所，斋浦尔
The LNM Institute of Information Technology, Jaipur (Deemed-to-be-University) Gram – Rupa Ki Nangal, Post – Sumel, Via – Jamdoli, Jaipur – 302031, Tel: +91-141-5191741, 5191757, Fax: +91-141-5189214, 2689014 E-mail: info.lnmiit@lnmiit.ac.in，网站：www.lnmiit.ac.in
比较临床期肺腺癌
高分辨率计算机断层扫描（HRCT）和肺癌筛查已变得更加广泛，并且已经检测到越来越多的外围小肺腺癌（1,2）。据报道，手术切除后约有17％的临床IA患者已被证明具有病理淋巴结转移（LNM）（3）。值得注意的是，这些临床IA病例与通常缺乏LNM的病理IA肺腺癌不同。术前评估未检测到LNM的条件，但术后病理证实LNM称为神秘淋巴结转移（ONM）（4）。为了确保对淋巴结（LN）病变的足够切除，仍然建议将系统的LN解剖作为早期肺腺癌患者的标准方法。这意味着超过80％的临床期IA肺癌患者已经进行了不必要的LN解剖。无效的LN解剖可能会导致术后恢复的延长，并增加了术后并发症的可能性（5-7）。因此，如果可以在手术前准确诊断出ONM，则可以在临床期IA肺腺癌患者中进行靶向LN解剖，以减少不必要的手术损伤。
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
原始研究雌激素受体、孕激素受体、人类流行性生长因子受体-2 和 Ki-67 与 Ultr 的关系
目的：探讨雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、人表皮生长因子受体2(HER2)及Ki-67在乳腺癌中的作用，探讨乳腺癌患者ER、PR、HER-2及Ki-67表达水平及其与超声征象及预后的关系。患者与方法：274例女性原发性乳腺癌患者术前均接受超声检查，术后采用免疫组化染色检测乳腺癌组织中ER、PR、HER-2及Ki-67表达水平，分析ER、PR、HER-2及Ki-67表达与乳腺癌患者超声征象及预后的相关性。结果：274例乳腺癌患者ER、PR、HER-2及Ki-67高表达的阳性率分别为73.36%（201/274）、59.85%（164/274）、24.09%（66/274）和66.06%（181/274）。ER阳性表达与淋巴结转移、血流分级有关；HER-2阳性表达与淋巴结转移有关；Ki-67阳性表达与肿瘤直径、淋巴结转移、血流分级有关。淋巴结转移、Ki-67高表达是乳腺癌患者OS的危险因素；PR阳性是乳腺癌患者OS的保护因素；TNM分期、肿瘤直径、淋巴结转移、Ki-67高表达是乳腺癌患者DFS的危险因素。结论：乳腺癌ER、PR、HER-2及Ki-67与乳腺癌患者超声征象及预后相关，多项指标联合检测可为靶向药物的个体化治疗提供参考。关键词：雌激素受体、孕激素受体、人类流行性生长因子受体-2、Ki-67、乳腺癌、超声征象、预后
srlm：具有大语言模型和深度强化学习
摘要 - 交互式社交机器人助手必须在复杂而拥挤的空间中提供服务，同时根据实时人类语言命令或反馈来调整其行为。在本文中，我们提出了一种新型的混合方法，称为社会机器人计划者（SRLM），该方法集成了大型语言模型（LLM）和深度强化学习（DRL），以浏览人体充满的公共空间并提供多种社会服务。srlm实时从人类中的命令中注入全球计划，并将社会信息编码为基于LLM的大型导航模型（LNM），以进行低级运动执行。此外，基于DRL的计划者旨在维持基准测试性能，该性能由大型反馈模型（LFM）与LNM混合，以解决当前文本和LLM驱动的LNM的不稳定性。最后，SRLM在广泛的实验中表现出了出色的表现。有关此工作的更多详细信息，请访问：https：//sites.google.com/view/navi-srlm。
o r i g i n a l r e s a r c h磁共振成像基于放射素学的模型，用于预测宫颈癌淋巴结转移
背景：宫颈癌仍然是全球女性死亡率的主要原因，淋巴结转移（LNM）是患者预后的关键决定因素。方法：在这项研究中，分析了2018年1月至2024年1月期间153例宫颈癌患者的MRI扫描。将患者分为两组：103培训队列； 49在验证队列中。放射线特征。ITK-SNAP软件启用了宫颈癌肿瘤区域的三维手动分割，以识别目标区域（ROI）。收集的数据被划分为支持向量机（SVM）模型的培训和验证。结果：基于T2WI和ADC的组合放射线学模型表现出强大的诊断能力，在训练队列中达到曲线下的面积为0.804（95％CI [0.712-0.890]），AUC中的AUC和0.811（95％CI [0.721-0.921-0.902] in act in the训练队伍中的AUC中。包括放射线特征，国际妇科和妇产科联盟（FIGO）阶段和LNM在培训队列中的C-INDEX为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在培训队列中的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在C-INDEX中为0.916（95％CI [0.825-0.987] Intaliatation in nor图）的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），C培训队列中的C-INDEX为0.916（0.916（95％CI）（95％CI [0.825-0.987] Intalians Intecration。C统计数据均高于0.80，并且预测变量几乎与45度线一致，这与校准图中显示的结果一致。这表明我们的模型表现出良好的歧视能力和令人满意的校准。关键词：MRI，放射素学，淋巴结，转移，宫颈癌结论：利用T2WI与ADC地图相结合的MRI放射素学模型，提供了一种预测宫颈癌患者LNM的有效方法。
第三部分和MPHIL学生Michaelmas 2024
环境建模的基本原理（FEM）M。W. 10am大气，海洋，Cryosphere Dynamics（CAO）M。W. F. 9am实验室和数值方法（LNM）第1周仅F. F. 11 AM 2至8周2-8周至10am环境数据获取与分析（EDAA）周（EDAA）第1周。介绍和讲座9-12，第2-5周第2周和第5周二。现场工作第3和6周星期二数据分析9-11，数据分析2-5周第4周和7 TEUS数据分析9-12，演示文稿2-3周8 TUE TUED BEAD UP WORK 9-12，讲座2-4
第 1 周：07/22 - Navcen.uscg.gov
美国海岸警卫队导航信息服务 (NIS) 由 USCG 导航中心运营，每周 7 天、每天 24 小时都有工作人员值班。NIS 提供有关 GPS 和 DGPS 当前运行状态、有效政策和一般信息的信息。NIS 还传播安全广播 (BNM)、当地航海通告 (LNM) 和最新的 Navstar 用户通告 (NANU)。可以通过 USCG 导航中心网站的电子邮件订阅获取 NANU 通知：https://www.navcen.uscg.gov/?Do=constellationStatus。此外，NIS 还会调查所有有关 GPS、DGPS 或 AIS 服务退化或丢失的报告。鼓励用户通过以下方式向 NIS 报告所有无线电导航服务的退化或丢失情况：电话：(703) 313-5900，邮件至：tis-sg-nisws@uscg.mil，或通过互联网：https://www.navcen.uscg.gov。