如果在临床支付和编码政策与成员有权获得承保服务的任何计划文件之间产生冲突,则计划文件将管理。如果CPCP与提供者参与和/或为合格成员和/或计划提供涵盖服务的任何提供商合同之间发生冲突,则提供者合同将管理。“计划文件”包括但不限于医疗保健福利证书,福利手册,摘要计划描述和其他承保文件。德克萨斯州的蓝色十字架和蓝盾可以使用合理的酌处权解释并将本政策应用于特定情况下提供的服务。BCBSTX在任何适用的计划文件下提供的范围内拥有全部和最终的酌处权,以解释和申请。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2025年2月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637729 doi:Biorxiv Preprint
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此,数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中,我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法,目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征,以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明,通过使用对称性和多层聚类的组合技术,在提高准确率的同时,处理时间也减少了。关键词:脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期:2023 年 10 月 14 日,修订日期:2023 年 11 月 16 日,接受日期:2023 年 11 月 28 日
血小板功能可以通过癌细胞来修饰以支持肿瘤的生长,从而导致微弱止血平衡的改变。癌细胞和血小板相互作用是特鲁索综合征的主要支柱之一:一种副肿瘤综合征,具有重复和迁移的血小板症发作。总的来说,这导致了癌症患者血栓形成事件的四倍风险,而癌症患者的预后不佳。我们先前证明了抗P2RY12药物在胰腺癌模型中抑制癌症相关的血栓形成和肿瘤转移的形成。Here, we aimed to (1) compare the effects of aspirin and clopidogrel on pancreatic cancer prevention, (2) characterize the effects of clopidogrel (platelet P2RY12 inhibitor) on cancer-associated thrombosis and cancer growth in vivo , (3) determine the effect of P2RY12 across different digestive-tract cancers in vitro , and (4) analyze the expression pattern of P2RY12在两种影响消化系统的癌症类型中。氯吡格雷治疗与阿司匹林治疗相比,原发性肿瘤较小,转移的生存率更高。氯吡格雷在我们的原位晚期癌小鼠模型中溶解自发的内源性血栓也比阿司匹林更有效。p2ry12表达给出胰腺腺癌的增殖优势。总而言之,我们提出了以下假设:氯吡格雷应进一步研究以靶向和预防曲索综合征。以及减少癌症的生长和扩散。但是,需要更多的研究来确定这些药物对癌症发展的含义途径和影响。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
抽象的胃肠道肿瘤(GIST)在其诊断和管理方面取得了显着进步,这是由有针对性的治疗发育和分子测试驱动的。鉴定KIT和PDGFRA等基因中的突变已改变了治疗方法,尤其是通过诸如伊马替尼(Imatinib)等有针对性的疗法,这些疗法改善了患者的出现。本综述探讨了基因组测试在要点中的关键作用,强调了其在套件/PDGFRA阴性的准确诊断,治疗计划和长期监视中的重要性。SDH缺陷的GIST是由影响琥珀酸脱氢酶复合物的突变或表观遗传变化引起的。SDH缺陷的GIST的复杂性,包括它们与遗传性综合征的相关性,例如遗传性副神经胶质瘤 - 嗜铬细胞瘤和/或SDHC启动子的过度甲基化,强调了对全面生殖线测试的需求。尽管有指导线的可用性,但在不同地区的基因组测试建议中仍然存在可变性,因此需要采用统一的方法。本综述提出了一种用于GIST的基因组检查的简化算法,并建议所有具有SDH缺陷的GIST的个体,无论种系测试结果如何,都需要监测额外的SDHX相关肿瘤,鉴于缺乏广泛可用的甲基化和全基因SDHA分析。
Lorena Simón-Gracia、Severine Loisel、Valeria Sidorenko、Pablo Scodeller、Christophe Parizot 等人。针对慢性淋巴细胞白血病的肿瘤穿透和干扰肽的临床前验证。分子药剂学,2022 年,19 (3),第 895-903 页。�10.1021/acs.molpharmaceut.1c00837�。�hal-03800857�
图2:3D PDAC片段模型的开发。a。微流体芯片Identx3,AimBiotech TM的示意图。B.碎屑上胶原蛋白中癌细胞播种的示意图,随后的球体形成。C. PDAC肿瘤球体从单细胞(D0)与芯片上胶原蛋白成熟7天后发育的明亮场显微镜图像(D0)(D7)。比例尺= 100µm。d-f。 Live/Dead Assay的共聚焦显微镜图像(死=红色; Live = Green),带有(d)3D堆栈的Z-Procotity,在第8天芯片,(E-F)3D共聚焦堆栈重建。比例尺= 100µm。g-i。第二次谐波生成(SHG)显微镜图像肿瘤球体(绿色),周围的胶原基质(红色)3D堆栈(G)的Z-Proctions(g),重建了3D图像(H-I)。比例尺= 50µm。
摘要 — 确定脑肿瘤的范围是脑癌治疗中的一项重大挑战。主要困难在于对肿瘤大小的近似检测。磁共振成像 (MRI) 已成为一种重要的诊断工具。然而,从 MRI 扫描中手动检测脑肿瘤的边界是一项劳动密集型任务,需要广泛的专业知识。深度学习和计算机辅助检测技术已导致机器学习在这方面取得了显着进步。在本文中,我们提出了一种改进的 You Only Look Once (YOLOv8) 模型来准确检测 MRI 图像中的肿瘤。所提出的模型用检测头中的实时检测变压器 (RT-DETR) 取代了非最大抑制 (NMS) 算法。NMS 会滤除检测到的肿瘤中的冗余或重叠的边界框,但它们是手工设计和预设的。RT-DETR 删除了手工设计的组件。第二项改进是通过用鬼卷积替换正常卷积块进行的。 Ghost Convolution 降低了计算和内存成本,同时保持了高精度并实现了更快的推理速度,使其成为资源受限环境和实时应用的理想选择。第三项改进是在 YOLOv8 的主干中引入视觉变换器模块来提取情境感知特征。我们在提出的模型中使用了公开的脑肿瘤数据集。所提出的模型比原始 YOLOv8 模型表现更好,也比其他物体检测器(Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、SSD、RetinaNet、EfficientDet 和 DETR)表现更好。所提出的模型实现了 0.91 mAP(平均精度)@0.5。