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UCSF脑肿瘤孢子计划
职业增强计划（CEP）是UCSF脑肿瘤孢子计划的组成部分。CEP的目的是吸引杰出的基本科学家和临床研究人员进入脑肿瘤研究领域，以协助基础和临床科学领域的初级教师的职业发展，并特别强调那些对脑肿瘤研究感兴趣的人，并鼓励研究人员之间的合作，从而在脑部肿瘤研究中与新的想法和方向进行合作。奖项：CEP将以每年45,000美元的价格资助两个人。奖项将在12个月的时间内，并在重新申请后额外提供一年的资金。资格：将从UCSF或湾区机构的临床或基础科学研究人员接受建议。的应用仅限于有资格申请NIH R01奖的教师，但尚未在与脑肿瘤有关的研究中获得R01水平资金。应用程序：该应用程序将包括PI的标题，名称和隶属关系，所请求的资金数量以及不超过400个单词的摘要，简要描述了该项目的重要性，具体目的以及工作与脑部肿瘤诊断或治疗的潜在相关性。所有申请必须由申请人及其部门主席签署。不需要合同和赠款批准。可以在http://spores.nci.nih.gov/spores/abstracts/ucsf_brain.htm上找到以前资助的提案的示例。完成的申请应包括以下内容：
利用磁共振检测脑肿瘤...
摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.2% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，可以协助早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测，脑肿瘤，yolov7 摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.4% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，这有助于早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测、脑瘤、yolov7
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
肺炎球菌疫苗功效和现实...
肺炎球菌疾病（PD）是由肺炎链球菌引起的，肺炎链球菌是一种革兰氏阳性的微生物，经常在上呼吸道上定居。浸润性肺炎球菌疾病（IPD）是PD的一部分，被定义为通过从无菌部位分离出肺炎链球菌（例如，血液，胸膜液，脑膜心膜流体，脑周围液体，腹膜液体，关节流体，但不能从呼吸道分泌）。pd通常在免疫能力和免疫功能低下的宿主中都可以看到，这是世界许多地方的细菌性肺炎和细菌性脑膜炎的最常见原因。迄今已确定了90多种血清型。1一项对1997年至2013年在新加坡的PD死亡率的回顾性研究显示，成人的死亡率高达19％，儿童的死亡率为3％。2
研究数据增强技术对脑肿瘤的影响
脑肿瘤检测是医学图像分析中的一项重要任务。卷积神经网络 (CNN) 在各种计算机视觉任务中表现出色，包括脑肿瘤检测。然而，CNN 的性能在很大程度上取决于大量多样化训练数据的可用性。在医学成像中，由于道德和实际问题，获取大量数据集通常具有挑战性。数据增强是一种广泛使用的技术，它通过从现有数据集生成额外的训练样本来克服这一限制。在本研究论文中，我们使用深度学习方法研究了数据增强对脑肿瘤检测的影响。我们使用 BraTS 2019 数据集比较了基于 CNN 的模型在增强和非增强数据上训练的性能。实验结果表明，数据增强显著提高了模型的性能，在肿瘤检测中实现了更高的准确度、灵敏度、特异性和骰子系数。我们的研究结果表明，数据增强是一种有效的技术，可以提高基于 CNN 的模型在医学图像分析任务中的性能，特别是在没有大量多样化数据集的情况下。
lumos2-study.pdf
悉尼，2023年6月8日 - 一家以肿瘤学的药物开发公司（Nasdaq：Kzia; kzia; kzia; kzia; asx：kza），一家以肿瘤学为重点的药物开发公司，很高兴地宣布，它正在支持悉尼对分子II期临床研究的悉尼大学的临床研究（探讨成人/年级）的渐进率（iDy）渐进率（ID）渐进率（ID），该研究是逐渐繁殖的（iid is）。 3胶质瘤（G2/3胶质瘤）。这项名为Lumos2的研究将由悉尼大学赞助，并由悉尼大学NHMRC临床试验中心协调，并与Cogno（神经涉及神经涉及的合作试验小组）合作。研究团队将由VIC墨尔本的Olivia Newton-John癌症研究所的卓越研究卓越研究中心Hui Gan教授领导，他专门研究新型脑癌疗法的研究。关键点
使用...
1个计算机应用主人，1 Sanketika Vidhya Parishad工程学院，Visakhapatnam，印度摘要：使用磁共振图像检测脑肿瘤对于现代医学成像研究很难。（MRI）。专家通常使用MRI图像来创建人体软组织的图像。代替手术，用于分析人体器官。图像分割对于检测脑肿瘤是必需的。出于这个原因，大脑分为两个单独的区域。这被认为是在寻找脑肿瘤的过程中最关键但具有挑战性的步骤之一。因此，在要求计算机进行正确诊断之前，精确地分割MRI图片至关重要。以前，创建了多种算法，用于利用各种仪器和方法的MRI图像进行分割。在这项工作中，对使用MRI图像分割鉴定脑肿瘤的方法和程序进行了详尽的审查。最后，该报告为未来的趋势提供了关于大脑图片细分和肿瘤识别的更复杂研究调查的途径，最后在简洁的讨论中。索引 - 脑肿瘤，磁共振图像（MRI），医学成像，图像分割，软组织，手术，人体器官，算法，方法，研究研究
摘要：非传染性慢性疾病（DCNT）的特征是多因素，并对人类有机体的各种系统造成损害。是vál
摘要：非传染性慢性疾病（DCNT）的特征是多因素，并对人类有机体的各种系统造成损害。值得注意的是，对于NCD而言，有几种危险因素最终使他们的生命外观达到了高潮，例如性别，埃菲主义，吸烟，遗传学，种族，年龄，食物，身体不足，身体不活跃和血脂异常。因此，文献表明，各种类型的DCD通常与个人的生活方式有关。除了高血压和糖尿病外，DCN组还包括阻塞性呼吸疾病和肿瘤，脑血管疾病，血脂异常和心血管疾病。在巴西，据估计，高血压和糖尿病占死亡人数的72％。因此，目前的工作旨在通过针对Paemption -PA的Planalto社区基本健康部门的用户进行健康教育进行健康促进。鉴于此，据指出，健康教育实践会影响对用户治疗的依从性，使有关病理学和合理使用医学的信息传播，并为此增加了对医学生的学术形式的贡献，他们可以在日常实践中阐明知识。因此，对人群进行健康教育活动的重要性是显而易见的，并且在照顾高血压和糖尿病患者的行为中，我们不应仅将行动仅仅放在提到的病理上，而应优先考虑健康促进，维持和康复。
使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分类
人类大脑是一个至关重要的器官，因为它调节身体的过程并在做出决定时发挥作用。大脑充当身体的指挥中心，协调自愿和非自愿执行的任务。肿瘤是大脑内纤维恶性组织的不受控制的生长。仅在美国，每年就有超过 3,540 名 15 岁以下的年轻人被诊断出患有脑瘤。预防和治疗脑瘤需要彻底熟悉疾病的各个阶段。放射科医生经常使用 MRI 来评估脑恶性肿瘤。在这里，我们使用深度学习技术来分析大脑图像并确定它们是属于健康还是患病的个体。为了区分健康和患病的脑组织，本研究采用了 ANN 和 CNN。与人类大脑神经系统的工作方式类似，ANN（人工神经网络）允许数字计算机通过一系列简单的处理单元输入数据，然后将其应用于训练集，从而从经验中学习。它由相互连接的神经元层组成。神经网络可以通过接触数据集合来学习新信息。输入层和输出层之间只有一个可见层，而隐藏层的数量不受限制。每个连续层中的神经元的权重和偏差都根据从其下层接收的信息和输入特征（对于隐藏层和输出层）进行调整。为了获得所需的结果，使用应用于输入特征和隐藏层的激活函数来训练模型。由于本文使用图像作为输入，并且 ANN 使用完全链接的层进行操作，需要进行额外的处理，因此重点也放在应用 CNN 上。对于那些不熟悉的人来说，卷积是 CNN（卷积神经网络）中使用的线性运算的名称。在不丢失任何必要的训练数据的情况下，CNN 的连续层降低了图像的整体维度。该模型是使用各种处理技术构建的，包括卷积、最大池化、dropout、扁平化和密集。在这项研究中，我们创建了自己的 ANN 和 CNN 模型架构，并比较了它们应用于脑肿瘤 MRI 数据集的结果。
使用机器学习预测脑肿瘤...
摘要 — “使用机器学习算法预测脑胶质瘤”是一个创新项目，旨在开发一个在线诊断预测页面，利用机器学习算法和医疗数据来诊断各种类型的脑肿瘤，无论是初始阶段还是最终阶段。该系统旨在通过分析患者数据（例如病史、症状和检查结果）来帮助医生做出准确、及时的诊断。该项目旨在通过提高诊断的准确性来改善医疗保健结果。所提出的系统将是用户友好的、安全的。此外，它将具有可扩展性，使其适合患者使用。该项目有可能彻底改变医学诊断领域并显着改善患者的治疗效果。这也有助于患者找出与脑瘤相关的疾病。磁共振成像（MRI）是诊断人脑肿瘤的一种非常有用的方法。在本文中，将脑部 MRI 图像分析为三个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体。