本文最初发表于《外科病理学诊所》第 14 卷第 3 期,2021 年 9 月。a 土耳其伊斯坦布尔 Davutpasa Caddesi No:4,邮编 34010;b 华盛顿大学泌尿外科系,美国华盛顿州西雅图东北太平洋街 98195;c 弗雷德哈钦森癌症研究中心人类生物学分部,美国华盛顿州西雅图 Fairview 大道 1100 号,邮编 98109;d 弗雷德哈钦森癌症研究中心临床研究分部,美国华盛顿州西雅图 Fairview 大道 1100 号,邮编 98109;e 华盛顿大学病理学系,美国华盛顿州西雅图;f 约翰霍普金斯大学医学院病理学系,美国马里兰州巴尔的摩 * 通讯作者。弗雷德哈钦森癌症研究中心人类生物学部,1100 Fairview Avenue,西雅图,华盛顿州 98109。电子邮件地址:mhaffner@fredhutch.org
Hassell,L。A.,Absar,S.F.,Chauhan,C.,Dintzis,S.,Farver,C.F.,Fathima,S.,Glassy,E.F.,Goldstein,J.A.,Gullapalli,R.,Ho,J.,Koch,L.K.,Madory,J.E.,Mirza,K.M.,Nguyen,P.N.,Pantanowitz,L.,Parwani,A.病理教育由虚拟和数字化转型提供支持:现在与未来。病理与实验室医学档案,147(4),474–491。https://doi.org/10.5858/arpa.2021-0473-ra
26血液科学简介28•细胞遗传学和分子遗传学28临床生物化学和免疫学30•生物化学和免疫学接触30•生物化学样本需求36•免疫学样本需求和参考范围53•生物化学方案81血液学93•血液学93•血液学•血液学•肿瘤,诊断1011111111111111111111111111111111111111111111111111111年1月1日。 • Availability of blood 112 • Request form and sample requirements 115 • Blood transfusion contacts 120 Molecular Pathology 124 • Molecular Pathology Contacts 124 • Molecular Pathology Test information 124 Microbiology 128 • Hyperimmune immunoglobulins 128 • Microbiology and Virology Contacts 129 • Opening hours and Urgent samples 130 • Bacteriology sample requirements 131 • Mycology 138 • Antibiotic dosing 138 •细菌学样本调查常见条件的要求142
摄影许可发布公告:本次活动将拍摄照片。如果您不希望被拍摄,请告知摄影师。您同意匹兹堡大学(“大学”)在全球范围内永久无限制地使用您的照片、图片、图像或肖像(“图像”),用于出版物、大学网站或其他宣传材料。您进一步同意图像及其所有元素完全且专属于大学,因此大学及其被许可人和受让人可以无限制地使用图像或其任何部分。您授权将您的图像用于大学营销目的。本公告免除了大学及其被许可人和受让人因使用您的图像而产生的任何责任。
为了处理我们的集体UPMC实验室每年收到的2400万实验室测试,我们依靠人们来执行许多关键和复杂任务。他们所做的大部分时间都是手动和征税。在此过程中,我们还可以来回移动数百万资产(例如纸,试管,标本,组织块,载玻片)。这有时是必要的,但效率低下,会减慢我们的周转时间,并且容易出现人为错误。此外,流行后我们不再有劳动力来支持这些手动工作流程。因此,我们需要发挥创造力,在框外思考并改变我们的一些过程。这包括合并(例如集中实验室服务)和利用技术。我们需要尝试自动化更多流程。此外,我们需要将数字病理进一步部署到我们所有的设施。
基于机器学习的框架,以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解(HODMD)算法,以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器(VIT),在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集,VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像,以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率,即使表现优于预认证的综合神经网络(CNN),这是迄今为止文献中选择的方法。
被证明是适当的NNOS膜定位和功能所必需的,这对于在运动过程中增加血液流向肌肉以防止功能性缺血引起的损害至关重要。•为了测试SGT-003的功效,在MDX小鼠中评估了全身注射
1 赫尔辛基大学神经科学中心,Haartmaninkatu 8, 00290 赫尔辛基,芬兰 2 喀山联邦大学计算数学与信息技术研究所,Kremlyovskaya 35,喀山 420008,鞑靼斯坦,俄罗斯; anton@egorchev.ru(AAE); fmmusin@kpfu.ru (调频); rumgimadutdinov@stud.kpfu.ru (RMG) 3 俄罗斯喀山联邦大学物理研究所,Kremlyovskaya 16a,喀山 420008,鞑靼斯坦; nikita.lipachev@gmail.com(荷兰); alvaraganov@gmail.com (AVA) 4 俄罗斯喀山联邦大学基础医学和生物学研究所,卡尔马克思街 74,喀山 420015,鞑靼斯坦; anastasiia_melnikova@outlook.com 5 俄罗斯鞑靼斯坦喀山联邦大学人工智能、机器人与系统工程学院,Kremlyovskaya 18,喀山 420008; hide.kashipov@gmail.com(ARK); dmitry.kfu@ya.ru (DEC) 6 赫尔辛基大学生物医学成像部,Haartmaninkatu 8, 00014 赫尔辛基,芬兰; dmitry.molotkov@embl.it * 通讯地址:paveliev@outlook.com
该出版物是由病理学和实验室医学系制作的,艾伯塔省卫生服务部的艾伯塔省精密实验室成员和卡尔加里大学的卡明医学院。提交者:迪伦·皮莱(Dylan Pillai)博士兼病理学和实验室医学系卡尔加里大学,卡明医学院南部医疗学院医疗总监,艾伯塔省精密实验室(APL)。致谢:编写的内容:Dylan Pillai博士,Tarek Bismar博士和Katrina Epp女士。提交的内容:分区/部门负责人,计划董事,我们要感谢所有DPLM员工,管理员和其他团队成员,他们的努力使本报告成为可能。©版权所有2024病理与实验室医学系(DPLM),艾伯塔省卫生服务和艾伯塔省精密实验室(AHS,APL)和卡尔加里大学。保留的所有权利,未经所有者的明确书面许可,就无法复制或传输本文档。
摘要◥人工智能(AI) - 有能力的方法越来越多地用作提取下部效率并改善诊断工作流量的组织病理学工具。另一方面,HI-PLEX方法被广泛采用以分析肿瘤标本中的免疫生态系统。在这里,我们旨在结合非小细胞肺癌(NSCLC)的AI辅助组织和Imagingmass细胞仪(IMC)toAnalyzetheecosystem。在158个NSCLC试样的苏木精和曙红(H&E)切片上使用了一种基于AI的方法,以准确鉴定腺癌和鳞状癌细胞,并产生肿瘤细胞空间簇的分类。连续的组织切片用金属标记的抗体染色,并通过IMC工作流进行处理,从而可以定量检测与肿瘤细胞,组织结构,CD45Þ髓样糖和免疫