XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUMO
肺炎球菌多糖疫苗Pneumovax®23供应商：默克加拿大公司（Merck Canada Inc.）指示：•成年65岁及以上的成年人。 •Ext
o解剖学或功能性镰状细胞疾病o与疾病相关的免疫抑制[例如，恶性肿瘤（包括白血病和淋巴瘤），HIV和HIV，多发性骨髓瘤]或治疗B（例如，高剂量，全身性治疗，或严重的静脉性疾病） （例如，补体，适当的或D缺乏因子）o慢性心脏或肺部疾病（哮喘除外，除非管理涉及持续的高剂量口服口服皮质类固醇治疗）糖尿病o糖尿病o囊性纤维化o慢性CSF泄漏o耳蜗植入物（候选者或接受者）o经历无家可归的人o使用非法药物的人可能会损害口服分泌的慢性神经病
使用微调对脑肿瘤进行分类...
摘要：脑瘤是指脑内异常细胞的生长，其中一些细胞可能导致癌症。检测脑瘤的常用方法是磁共振成像 (MRI) 扫描。从 MRI 图像中可以识别出有关脑内异常组织生长的信息。在各种研究论文中，脑瘤的检测都是通过应用机器学习和深度学习算法来完成的。当将这些算法应用于 MRI 图像时，可以非常快速地预测脑瘤，更高的准确度有助于为患者提供治疗。这些预测还有助于放射科医生快速做出决策。在所提出的工作中，应用自定义卷积神经网络 (CNN) 来检测脑瘤的存在，并分析其性能。高效网络是 CNN 模型之一，具有高精度和低计算量。因此，本研究建议使用高效网络架构对神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤的类型进行分类。高效网络有八个类别级别，从 EfficientNet-B0 到 EfficientNet-B7。本研究在 EfficientNet-B3 中获得了最佳结果，准确率达到 97.34%。索引词 - 图像分类、脑肿瘤、EfficientNet。
脑肿瘤综述
摘要：脑肿瘤是脑内癌性或非癌性肿块或异常细胞生长。尽管脑肿瘤并不常见，但许多脑肿瘤患者都会头痛。在大多数情况下，严重的头痛伴有其他神经系统症状和指征。脑肿瘤的检测是磁共振成像 (MRI) 扫描。癌症分级是靶向治疗的重要组成部分。由于癌症检测非常耗时且耗钱，因此迫切需要开发用于脑癌表征和等级评估的非侵入性、经济实惠且有效的技术。化疗药物可以破坏肿瘤细胞，然后包括脑肿瘤的体征和症状非常依赖于位置、大小和类型，例如头痛、癫痫、视力、恶心、头晕等。在本文中，我试图总结脑癌的病理生理学、脑癌的成像方式以及在机器和深度学习范式中用于脑癌表征的自动计算机辅助方法。关键词：脑肿瘤、MRI 扫描、病理生理学、成像方式。 1.简介：
USC脑肿瘤中心
2022是USC脑肿瘤中心的非凡一年！我们的USC BTC团队不断增长，最近增加了几个新的多学科团队成员，该团队来自各种专门为我们的患者提供最有效和有效的护理的专业。在USC BTC新闻通讯的本秋季问题中，我们很高兴地宣布招募MD，博士学位，为USC脑肿瘤中心的新联合主任和神经肿瘤学部门负责人。Tran博士此前曾在佛罗里达大学担任神经外科，神经病学和医学副教授，麦克奈特脑研究所（McKnight Brain Institute）的Preston A Wells副主任。Tran博士是一位领先的国际神经肿瘤学家，NIH资助的科学家，临床试验专家和脑肿瘤生物学和治疗的计算研究人员。根据患者的独特健康，病理和基因组特征，他专门研究个性化癌症治疗。随着Tran博士的到来，我们期待着在BTC上推进患者护理以及开发新的转化和研究治疗方案。
引用本文 SWETHA SASTRY、M.SWETHA、P.SRILATHA、K.AMULYA，《使用卷积神经网络进行脑肿瘤检测》，《科学杂志》
引用本文 SWETHA SASTRY、M.SWETHA、P.SRILATHA、K.AMULYA，《使用卷积神经网络进行脑肿瘤检测》，《科学技术杂志》，第 07 卷，第 09 期，2022 年 11 月，第 24-31 页
肺炎球菌结合疫苗记分卡2022
世界卫生组织（WHO）目前为儿童提供了三个PCV的资格，可保护10和13菌株的肺炎球菌疾病。，但是正在进行努力生产可预防14、15、20甚至25菌株的肺炎球菌疫苗。如果这些努力成功，PCV将成为减少儿童肺炎球菌死亡的斗争中更有效的工具。
使用 EFFICIENTNET 架构的迁移学习方法治疗脑肿瘤
随着脑肿瘤的增多，研究人员正致力于实现脑肿瘤识别和诊断的自动化。众所周知，肿瘤的功能多种多样，因此多级脑肿瘤分类已成为一个突出的研究问题。由于手动执行肿瘤诊断过程非常繁琐。由于预测的有效性与放射科医生的专业知识有关，因此需要计算机辅助诊断系统。因此，我们需要一种需要较少预处理且能够有效实施的方法，而不是传统的机器学习方法。目前，迁移学习在深度学习中非常突出，因为它允许研究人员用很少的数据训练深度神经网络。EfficientNet 架构用于对脑肿瘤进行分类。在迁移学习的帮助下，EfficientNet 架构得到了训练。本研究工作基于 CNN 实施迁移学习，并使用 EfficientNet B0 和 EfficientNet B7 模型，该模型利用 ImageNet 数据集中的权重对 kaggle 公开数据集上的 4 种常见脑肿瘤类别（如无肿瘤、垂体、脑膜瘤、神经胶质瘤）进行分类。该数据集包含 3264 张脑 MRI 图像。使用这两种模型获得的准确度与各种性能指标（如准确度、精确度、F1 分数、特异性、灵敏度）一起计算。最高准确度为 98%。研究结果表明，该方法可用于将脑肿瘤分为几类。
赋予IPSC衍生的墨水细胞具有多个基因编辑，以提高持久性和抗肿瘤功效
这种常见祖细胞库的关键特征是：敲除β2微球蛋白的敲除，以消除HLA-I表达（CD8 T细胞逃避）； CIITA敲除消除HLA-II表达（CD4 T细胞逃避）； HLA-E和HLA-G（NK细胞逃避）的敲击蛋白； IL-15/IL-15RA的敲击素以增强墨水持久性；单纯疱疹病毒酪氨酸激酶（HSV-TK）作为Ganciclovir响应性安全开关； psma胞外域的敲击蛋白可以使细胞追踪；高亲和力CD16的敲击蛋白与治疗性抗体结合时增强ADCC； NKG2D的敲击蛋白通过识别胁迫配体来增强肿瘤杀死； NKG2A和CD70的敲除可能增强细胞适应性/功能。工程的共同祖先将为多个墨水产品候选者提供起始材料。
脑肿瘤组概述和学科...
3. 中枢神经系统肿瘤的分类 中枢神经系统肿瘤在肿瘤类型和等级方面的准确组织病理学和分子生物学分类对于做出治疗决策和根据相应的治疗方案治疗患者或纳入临床试验至关重要。通过活检或手术收集的肿瘤组织通过标准化的常规组织学、免疫组织化学和分子病理学程序进行处理，并根据当前 WHO 中枢神经系统肿瘤分类进行分类 (4)。从历史上看，WHO 分类涵盖了基于光学显微镜的组织学实体，重点关注“恶性程度”，以估计生物学行为和疾病的自然临床过程。该分类系统定期更新，并开始包括基于分子特征的肿瘤实体及其亚型。最新版本来自 2021 年，包括诊断时的分子诊断方法方面的重大变化 (4)。这导致了中枢神经系统肿瘤命名和分级的不同和新方法。已经引入了新的肿瘤类型和亚型，其中一些纯粹基于新诊断技术（例如 DNA 甲基化分析）。