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计算机辅助诊断的医学信息学，放射组学和图像分析
课程信息课程编号2412136持续时间10天外国教授Rangaraj Mandayam Rangayyan课程协调员首席协调员Raghavendra B.S.课程协调员A.V.博士 narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。 放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。 本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。 显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。 解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。 显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。 详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。课程协调员A.V.博士narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。
印度法律委员会 印度政府 b'' Sandeep Kumar 剪切了第02轮分配列表，用于计划B.Tech（CET Code-131），用于2024-25
1。Hon'ble女士Prathiba M. Singh女士，德里高等法院法官2。促进行业和内部贸易的部门（DPIIT）：i。 Himani Pande女士，DPIIT II联合秘书长。Shri Karan Thapar，DPIIT III主任。DPIII高级顾问G. R. Raghavendra博士，版权所有前注册官，法律与司法部前联合秘书3。教授（博士）N。S. Gopalakrishnan，科钦科学技术大学INTR大学IPR研究中心前主任兼名誉教授4. 印度大学法学院法学院副教授Arul George Scaria博士，班加罗尔5。 钦奈法学院助理教授塔尼亚·塞巴斯蒂安（Tania Sebastian）博士6。 科钦大学科钦大学工程学院IPR的客座教师Naveen Gopal博士（2023年9月 * 2024年1月）7。 印度的商业和商业室（Assocham）：i。 Shri Santosh Parashar，法律与监管事务公司事务主管兼鼻子官，Assocham II。 Shri Venkat Rao，Intygrat法律为ASSOCHAM III的法律与监管事务委员会成员。 Shri Dev Robinson，国家实践主管-IPR，Shardul Amarchand Mangaldas＆Co。IV。 Gautami Seth女士，Assocham诉Shri Rajinder Kumar国家法律与监管事务委员会成员教授（博士）N。S. Gopalakrishnan，科钦科学技术大学INTR大学IPR研究中心前主任兼名誉教授4.印度大学法学院法学院副教授Arul George Scaria博士，班加罗尔5。 钦奈法学院助理教授塔尼亚·塞巴斯蒂安（Tania Sebastian）博士6。 科钦大学科钦大学工程学院IPR的客座教师Naveen Gopal博士（2023年9月 * 2024年1月）7。 印度的商业和商业室（Assocham）：i。 Shri Santosh Parashar，法律与监管事务公司事务主管兼鼻子官，Assocham II。 Shri Venkat Rao，Intygrat法律为ASSOCHAM III的法律与监管事务委员会成员。 Shri Dev Robinson，国家实践主管-IPR，Shardul Amarchand Mangaldas＆Co。IV。 Gautami Seth女士，Assocham诉Shri Rajinder Kumar国家法律与监管事务委员会成员印度大学法学院法学院副教授Arul George Scaria博士，班加罗尔5。钦奈法学院助理教授塔尼亚·塞巴斯蒂安（Tania Sebastian）博士6。科钦大学科钦大学工程学院IPR的客座教师Naveen Gopal博士（2023年9月 * 2024年1月）7。印度的商业和商业室（Assocham）：i。 Shri Santosh Parashar，法律与监管事务公司事务主管兼鼻子官，Assocham II。Shri Venkat Rao，Intygrat法律为ASSOCHAM III的法律与监管事务委员会成员。Shri Dev Robinson，国家实践主管-IPR，Shardul Amarchand Mangaldas＆Co。IV。Gautami Seth女士，Assocham诉Shri Rajinder Kumar国家法律与监管事务委员会成员
当选研究员将于 2023 年 11 月 1 日起生效 工程科
当选院士将于 2023 年 11 月 1 日起生效 工程科 -I（土木工程） 1. TG Sitharam 教授，全印度技术教育委员会 (AICTE) 主席，新德里。 2. Indumathi M Nambi 教授，印度理工学院马德拉斯分校土木工程系环境工程教授，钦奈。 3. Deepankar Choudhury 教授，印度理工学院孟买分校土木工程系主任、T. Kant 教授讲座教授 (HAG)，工程科 -II（计算机工程和信息技术） 4. Balaraman Ravindran 教授，计算机科学与工程系教授兼罗伯特博世数据科学与人工智能中心主任；印度理工学院马德拉斯分校，钦奈。 5. Utpal Garain 教授，印度统计研究所教授，加尔各答。 6. Sudeshna Sarkar 教授，印度理工学院 Kharagpur 分校计算机科学与工程系兼人工智能卓越中心教授。7. Madhava Krishna Krishnan 教授，海得拉巴国际信息技术学院机器人研究中心教授兼主任。8. Sreenivas Subramoney 先生，英特尔院士、英特尔公司处理器架构总监，班加罗尔。9. Ajai Chowdhry 先生，HCL 创始人、EPIC 基金会主席。10. Rajendra Singh Pawar 先生，NIIT 集团董事长兼联合创始人。11. Satya Narayana Nadella 先生，微软董事长兼首席执行官。工程部分 -III（机械工程） 12. Dilip Kumar Pratihar 教授，印度理工学院 Kharagpur 分校机械工程系学院院长教授 13. Kanakasabapathi Subramanian 博士，钦奈 Ashok Leyland Ltd. 产品开发高级副总裁。 14. Jaiteerth Raghavendra Joshi 博士，海得拉巴国防研究与发展实验室 (DRDL) 杰出科学家兼 LRSAM 项目主任 15. Nagahanumaiah 博士，班加罗尔中央制造技术学院主任。
Abemaciclib 对 Palbociclib 耐药的激素受体阳性转移性乳腺癌有效
* 共同通讯作者：Juliana Navarro-Yepes，博士，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心实验放射肿瘤学系，6565 MD Anderson Blvd.，休斯顿，德克萨斯州 77030，美国。电话：785-979-2300。junay14@gmail.com（现地址：Systemic Bio™ 3D Systems 公司。2450 Holcombe Blvd, Suite A, Houston, TX, 77021），Khandan Keyomarsi，博士，德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心实验放射肿瘤学系，6565 MD Anderson Blvd.，休斯顿，德克萨斯州 77030，美国。电话：832-628-8841。kkeyomar@mdanderson.org。利益冲突：J. Navarro-Yepes：无。 NM Kettner：无。X. Rao：无。CS Bishop：无。T. Bui：无。HF Wingate：无。AS Raghavendra：无。Y. Wang：无。J. Wang：无。A. Sahin：无。 F. Meric-Bernstam：AbbVie、Aduro BioTech Inc.、Aileron Therapeutics Inc.、Alkermes、阿斯利康、Black Diamond、拜耳医疗制药、Biovica、Calithera Biosciences Inc.、Curis Inc.、CytomX Therapeutics Inc.、第一三共株式会社、DebioPharm、Ecor1 Capital、eFFECTOR Therapeutics、卫材、F. Hoffman-La Roche Ltd.、FogPharma、GT Apeiron、Genentech Inc.、Guardant Health Inc.、Harbinger Health、IBM Watson、Immunomedics、Infinity Pharmaceuticals、Inflection Biosciences、Jackson Laboratory、Karyopharm Therapeutics、Kolon Life Science、Klus Pharma、Lengo Therapeutics、Loxo Oncology、Menarini Group、Mersana Therapeutics、诺华、OnCusp Therapeutics、OrigiMed、PACT Pharma、Parexel International、辉瑞公司、Protai Bio Ltd、Puma Biotechnology Inc.、Samsung Bioepis、赛诺菲、Seattle Genetics Inc.、Silverback Therapeutics、Spectrum Pharmaceuticals、Taiho Pharmaceutical Co.、武田制药、Tallac Therapeutics、Tyra Biosciences、Xencor、Zentalis、Zymeworks KK Hunt：Armada Health、阿斯利康、Cairn Surgical、礼来公司、Lumicell。S. Damodaran：EMD Serono、Guardant Health、诺华、辉瑞、Sermonix、Taiho。D. Tripathy：阿斯利康、葛兰素史克、吉利德、诺华、OncoPep、辉瑞、Polyphor、Personalis、Puma Biotechnology、Sermonix、Stemline-Menarini。K. Keyomarsi：Apeiron、BluePrint、REPARE、Schrodinger 和诺华。
使用易于获得的临床数据的糖尿病和糖尿病的多变量预测模型的开发和验证
标题：使用易于获得的临床数据作者的多变量预测模型的开发和验证：Alan L. Hutchison，MD，PhD * 1，Mary E. Rinella，Mary E. Rinella，MD 1，Raghavendra G. Mirmira，Mirmira，Mirmira，Mirmira，MIRMIRA，MD，MD，MD，MD，MD，PHD 2，WILLIAM F. PARKER，WILLIAM F. PARKER，MD 3 * ALAN.HUCHEN.HUCHIN.HUCTAN.HUCHICERINE。胃肠病学，肝病学和营养部分，2。内分泌学，糖尿病和代谢部分，3。与单独使用血红蛋白A1C测试相比，伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学医学系肺和重症监护系，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，60637关键问题问题可以改善对糖尿病前和糖尿病的诊断？在这项横断面研究中的发现，对国家健康和营养检查调查中的13,800名成年成年成年人和口服葡萄糖耐受性测试，由8.6％未诊断的前糖尿病率和由血液氯脂素A1C未诊断的糖尿病率为3.5％。一种新型的多变量预测模型，包括禁食血浆葡萄糖，胰岛素，基本身体测量以及常规可用的血脂异常和肝功能实验室的实验室的准确性明显更准确（AUROC 0.66/0.71至0.77（单独的0.87/0.88至0.88至0.88至0.88至0.88至0.91），比糖尿病的糖尿病均与二型糖尿病相比。与单独的血红蛋白A1C相比，易于获取的临床数据纳入易于获得的临床数据可以改善糖尿病前和糖尿病的诊断。在美国，糖尿病前和糖尿病的抽象重要性与其他慢性疾病一起增加。我们排除了没有血红蛋白A1C，口服葡萄糖耐受性测试或样品体重数据的参与者。血红蛋白A1C是美国进行的糖尿病最常见的诊断测试，但在其他慢性疾病的情况下，它已知不准确。与仅血红蛋白A1C相比，目的可以使用容易获得的临床数据来改善糖尿病和糖尿病的诊断。设计，设置和参与者这项横断面研究分析了美国国家健康和营养检查调查调查的六个2年周期（2005年至2006年至2015年）获得的全国代表性数据。样本包括13,800名调查参与者。数据分析是从2024年5月1日至2025年2月9日进行的。的主要结果和措施我们估计了从梯度提升机器决策树学习模型的2小时葡萄糖，以诊断糖尿病前和糖尿病，这些糖尿病和糖尿病是由口服葡萄糖耐受性测试定义的2小时葡萄糖，大于或等于140 mg/dl，但小于200 mg/dl，大于或等于200 mg/dl，相应地分别为140 mg/dl，相应地分为200 mg/dl。我们将校准，校准，预测值和决策曲线分析的净益处与单独的血红蛋白A1C进行了比较。
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社论：乳腺癌脑转移研究进展
乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤，也是癌症相关死亡的主要原因。脑转移是晚期乳腺癌的一种严重并发症，由于血脑屏障 (BBB) 带来的挑战和转移细胞的侵袭性，脑转移显著恶化了预后 ( Raghavendra 和 Ibrahim，2024 )。乳腺癌脑转移的发展涉及多个步骤，包括癌细胞从原发肿瘤分离、侵入血液和在脑部定植 ( Ivanova 等人，2023 )。血脑屏障保护大脑免受有害物质的侵害，同时也限制了许多化疗药物的有效性。最近的研究已经确定了几种分子通路和基因突变，这些通路和基因突变有助于乳腺癌细胞穿透血脑屏障并随后在脑中生长。关键因素包括 HER2（人类表皮生长因子受体 2）和 BRCA（乳腺癌基因）突变，它们与更具侵袭性的疾病和更高的脑转移可能性有关（Fan 等人，2023 年；Kuksis 等人，2021 年）。本研究课题旨在强调乳腺癌脑转移治疗的最新进展，包括发现新的靶点或药物、临床前或临床试验中的新方法，以及针对已知药物和治疗方法的更深入见解。了解中枢神经系统转移的分子基础对于开发有效的治疗方法至关重要。脂质运载蛋白-2 (LCN2) 是一种铁转运蛋白，与乳腺癌脑转移 (BCBM) 的进展有关（Adler 等人，2023 年）。在原发性肿瘤中，LCN2 通过与基质金属蛋白酶 9 相互作用并促进上皮-间质转化，促进癌细胞增殖、血管生成和侵袭。在脑微环境中，LCN2 破坏血脑屏障，通过调节细胞行为来帮助肿瘤种植。Zhao 等人综述了 LCN2 在 BCBM 中的作用及其作为治疗靶点和生物标志物的潜力，表明针对 LCN2 可以改善 BCBM 患者的预后。细胞外囊泡 (EV) 是一种含有生物分子的小脂质双层囊泡，它通过将生物活性分子递送至受体细胞并调节信号转导和蛋白质表达在此过程中发挥关键作用。EV 被证实在调节脑转移免疫微环境中发挥关键作用，有望在免疫治疗和疾病诊断方面取得进展（Li et al.，2024）。Sakamoto 等人回顾了EVs促进乳腺癌脑转移的分子机制，并讨论了EV相关分子作为治疗靶点和早期诊断标志物的潜力。