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心脏传导异常的表征...
S. Vermeire received grants from AbbVie, Johnson & Johnson, Pfizer, Galapagos, and Takeda and has received consulting and/or speaking fees from AbbVie, AbolerIS Pharma, Agomab, Alimentiv, Arena Pharmaceuticals, AstraZeneca, Avaxia, BMS, Boehringer Ingelheim, Celgene, CVasThera, Dr Falk Pharma, Ferring, Galapagos, Genentech-Roche, Gilead, GSK, Hospira, IMIDomics, Janssen, Johnson & Johnson, Lilly, Materia Prima, MiroBio, Morphic, MRM Health, Mundipharma, MSD, Pfizer, ProDigest, Progenity, Prometheus, Robarts Clinical Trials, Second Genome, Shire, Surrozen, Takeda, Theravance，Tillotts Pharma Ag和Zealand Pharma。A. Yarur从Takeda，Prometheus Labs，Arena Pharmaceuticals和Bristol Myers Squibb和Bristol Myers Squibb的发言人费用获得了咨询费。D.T.鲁宾已获得武田的赠款支持； has served as a consultant for AbbVie, Abgenomics, Allergan, Boehringer Ingelheim, Bristol Myers Squibb, Celgene Corp/Syneos, Dizal Pharmaceuticals, GalenPharma/Atlantica, Genentech/Roche, Gilead Sciences, Ichnos Sciences S.A., GSK Services, Janssen, Eli Lilly, Pfizer, Prometheus实验室，Reistone，Shire，Takeda和TechLab。M.C. 杜宾斯基收到了Abbvie，Arena，Bristol Myers Squibb，Celgene，Eli Lilly，Genentech，Gilead，Gilead，Janssen，Janssen，Prometheus Labs和Takeda的咨询费，并且是Trellus Health的创始人和股东。 M. regueiro已收到M.C.杜宾斯基收到了Abbvie，Arena，Bristol Myers Squibb，Celgene，Eli Lilly，Genentech，Gilead，Gilead，Janssen，Janssen，Prometheus Labs和Takeda的咨询费，并且是Trellus Health的创始人和股东。M. regueiro已收到
胎儿脑异常的识别和分类
E. Saraswathi a、S.Kalaiarasi b 和 A. Sharmila Agnal ca,c 印度钦奈 SRM 科学技术学院计算机科学与工程系助理教授 b 研究学者/CSE，Saveetha 工程学院 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 20 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：在当今世界，不仅成人、儿童、青少年患有不同的疾病，而且尚未出生的婴儿也患有各种异常。我们听到很多案例，孩子出生时就患有某种残疾，由于发现和治疗残疾的延迟，残疾变成了永久性的。每千名妇女中，就有三名怀上了异常孩子。如果我们以某种方式在胎儿阶段检测到孩子的异常并据此进行手术和用药，那么就可以非常有效和高效地治疗异常。我们的论文讨论了使用各种深度学习技术和算法检测和分类胎儿大脑异常的相同概念。之前也有类似的研究，但其他人使用的技术包括机器学习，它有一些缺点，可以使用深度学习技术解决。深度学习比机器学习更高效、更有优势。在我们的检测方法中，我们借助 MRI（磁共振成像）技术首先捕捉胎儿的大脑图像。然后我们执行各种预处理步骤来提取 ROI（感兴趣区域）。然后我们使用特征提取和缩减技术来获得更清晰、更详细的胎儿图像。我们将图像与正常的胎儿大脑图像进行比较，以对异常进行分类和检测。我们使用深度学习技术的 CNN（卷积神经网络）分类器算法来实现高水平的准确性。 CNN 算法优于机器学习技术的 k 均值聚类和 SVM 分类器算法。我们的工作显示出比以前的模型更高的准确性，我们未来的工作将涉及增加分类和数据。关键词：MR 图像、CNN 分类器、胎儿脑、DWT、预处理、分割。
hpv）感染和阴道微生态异常
持续感染了高危人乳头瘤病毒（HR-HPV）是宫颈癌的主要原因。阴道微生源异常与HR-HPV感染之间的关系逐渐引起了公众的关注。阴道微环境由阴道微生物群，阴道解剖结构，免疫防御机制和内分泌调节因子组成[1]。大多数健康的绝经前妇女，阴道菌群以乳酸杆菌为主，乳酸杆菌通过产生乳酸，过氧化氢和细菌素来创造低pH环境[2-4]。乳酸杆菌具有较强的粘附特性，可以紧密地粘附在阴道上皮并激活补体系统和局部免疫反应，从而保护阴道免受致病性微生物的定殖[5]。当前，阴道微环境的异常被认为与HPV感染的获取，重新激活或延迟清除率以及宫颈病变的严重程度有关。这项研究回顾性地分析了2023年6月至2024年6月，拜访了首都北京迪坦医院Ditan医院Ditan医院的妇科门诊诊所的患者的数据，并接受了HR-HPV测试和阴道学测试的HR-HPV测试，以调查阴道模型和阴道Microcrodination and Hangormatient and Hangormatient and Hinf Hongrant Honcromant Honcrant and Hongrant Honcrant Honcrant Honmologent and Hinf hinm hinf hins Hinf hins Hinf hins Hinf hangormatient。
研究糖尿病患者的神经异常
抽象目标：2型糖尿病（T2DM）是一种与氧化应激，炎症增加，能量代谢改变和神经系统异常相关的慢性代谢疾病。因此，本研究旨在阐明糖尿病中的一些神经系统歧义。通过考虑miRNA在生物学过程中的主要调节作用，我们评估了一些神经活性miRNA（miR-125a，let-7 miRNA，miRNA，miR-181c，miR-504，miR-16）和神经酮，例如γ-氨基丁酸（GABA），血清素蛋白和多帕宁患者和T2D2DMMATEN。方法：对30名T2DM患者和30个非糖尿病对照进行了这项研究。通过血清样品中的特定ELISA试剂盒确定GABA，5-羟色胺，多巴胺和生化参数的水平。另外，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析评估miRNA的相对含量。结果：获得的结果表明，多巴胺和5-羟色胺在高血糖疾病的情况下增加可能是由于miR-181c和miR-125a的上调以及miR-16的下调。MiRNA网络中提到的变化也可以被视为胰岛素抵抗的原因（IR）。减少的miR-16含量可能导致糖尿病中观察到的葡萄糖摄取减少。 圆形GABA浓度也降低，这也可以被视为IR的原因和葡萄糖摄取减少的原因。 GABA是一种兴奋性神经递质，其还原可能是与痴呆相关疾病的可能原因。 结论：这项研究揭示了所检查的miRNA在T2DM中在氧化应激，炎症和IR中起着至关重要的作用，并且具有治疗潜力。减少的miR-16含量可能导致糖尿病中观察到的葡萄糖摄取减少。圆形GABA浓度也降低，这也可以被视为IR的原因和葡萄糖摄取减少的原因。GABA是一种兴奋性神经递质，其还原可能是与痴呆相关疾病的可能原因。结论：这项研究揭示了所检查的miRNA在T2DM中在氧化应激，炎症和IR中起着至关重要的作用，并且具有治疗潜力。基于糖尿病的神经内分泌异常，外源激素可以视为控制代谢率并降低T2DM中神经系统副作用的治疗剂。
大脑异常的医学视觉语言预训练
抽象视觉模型对于需要了解视觉和语言元素的任务变得越来越强大，从而弥合了这些方式之间的差距。在多模式临床AI的背景下，对具有特定领域知识的模型的需求越来越大，因为现有模型通常缺乏医疗应用所需的专业知识。在本文中，我们以脑部异常为例，以演示如何自动收集医学图像文本对齐数据，以从PubMed等公共资源进行预处理。特别是我们提出了一条管道，该管道通过最初从病例报告和已发表的期刊收集大脑图像-TEXT数据集来简化预训练过程，然后随后构建针对特定医疗任务量身定制的高性能视觉语言模型。我们还调查了将亚法图映射到医疗领域中的亚captions的独特挑战。我们通过定量和定性的内在评估评估了所得模型。可以在此处找到生成的数据集和我们的代码https://github.com/masoud-monajati/medvl_pretrataining_pipeline
脑电图中的异常作为偏头痛标记：迷你评论
摘要：脑电图（EEG）记录了大脑的自发性电活动，在诊断各种大脑条件上很有用。通常用于诊断癫痫，帕金森氏病，阿尔茨海默氏病和多发性硬化症。最近的研究还表明，脑电图可用于检测偏头痛，尽管仍在研究该领域的发现。本研究的目的是回顾脑电图在过去和最近的调查中检测偏头痛的使用。eeg自20世纪初以来一直在偏头痛研究中使用，随后的研究探讨了其在理解偏头痛的病理生理学和为该病情开发新的治疗方法中的用途。异常的脑电图模式，包括增加的theta和三角洲活性以及降低的α和β活性。研究表明，EEG可用于检测偏头痛并识别该疾病的特定脑电图生物标志物。静止状态的功能连通性和前扣带回皮层的连通性改变与偏头痛有关，并可能预测慢性偏头痛患者的治疗结果。但是，脑收在诊断偏头痛中的特异性很低，需要更多的研究来确定其诊断效用。关键字：EEG，异常，偏头痛
间质性肺异常的临床意义及...
ILA。193 名接受 ICI 单药治疗的患者中有 18 名 (9.3%) 出现早发性 ICI-ILD，71 名接受 ICI 和化疗的患者中有 3 名 (4.2%) 出现早发性 ICI-ILD。7 名患者 (2.7%) 在出现早发性 ICI-ILD 之前接受了胸部放射治疗。患有和未患有早发性 ICI-ILD 的患者基线特征之间的差异并不显著。患有和未患有 ILA 的患者中出现早发性 ICI-ILD 的比例之间的差异并不显著 (p = 0.765)。
血浆代谢组学和数量的间质异常
抽象的背景定量间质异常（QIA）是自动化计算机断层扫描（CT）发现早期实质性肺部疾病的发现，与肺功能较差，运动能力降低，增加疗程症状和死亡相关。与QIA相关的代谢组扰动尚不清楚。我们试图鉴定吸烟者中与QIA相关的血浆代谢产物。我们还试图确定QIA和肺气肿之间的共享和区分代谢组学特征，这是另一种与吸烟有关的晚期放射学异常。在COPD队列的遗传流行病学中的928例和当前吸烟者中的方法，我们使用自动化的局部密度直方图方法测量了QIA和肺气肿，并使用液态色谱 - 质谱法（Metabolon）从血浆样品中产生了来自等离子体样品的代谢物谱。我们使用多变量的线性回归模型评估了代谢物水平与QIA之间的关联，该模型根据年龄，性别，体重指数，吸烟状态，包装年和吸入的皮质类固醇使用，并在本杰米尼 - 霍赫伯格（Benjamini – Hochberg）的false-hochberg false发现率p值≤0.0.05。使用针对这些协变量调整的多项式回归模型，我们评估了代谢物水平与以下CT表型之间的关联：QIA-PREDOMONINENS，EMPHYSEMA-PREDOMINALS-促剂，良好的促进性，预先主导和既不优势。使用化合生剂进行富集分析。结果，我们发现85种代谢物与QIA显着相关，而烟酸和烟酰胺，组氨酸，淀粉，淀粉和蔗糖，吡啶胺，磷脂酰胆碱，溶血磷脂和鞘磷脂素途径过高。这些包括参与炎症和免疫反应的代谢产物，细胞外基质重塑，表面活性剂和肌肉缓存。在QIA-促剂和肺气肿促性表型之间存在75种代谢物，并且磷脂酰乙醇胺，烟酸和烟酰胺，氨基酰胺，氨基酰胺，精氨酸，精氨酸，蛋白酶，豆氨酸，蛋白酶，碱基，碱性，果碱和胶质酸含量过多。
骨关节炎疼痛中的大脑灰质异常
摘要 骨关节炎 (OA) 疼痛与大脑特性之间的相互作用仍知之甚少，尽管解剖学和功能性神经影像学研究表明，OA 与其他慢性疼痛疾病类似，可能会影响大脑特性，并且部分由大脑特性决定。在这里，我们研究了计划接受全关节置换手术的 OA 患者的大脑灰质 (GM) 特性。我们检验了以下假设：与健康对照组相比，髋部 OA (HOA) 和膝部 OA (KOA) 患者的大脑区域 GM 体积不同，而且这些特性与 OA 疼痛有关。基于体素的形态测量组对比显示只有 HOA 的前扣带回 GM 体积较低。当我们重新调整大脑（翻转）以检查 OA 疼痛对侧的半球时，KOA 和 HOA 的中央前 GM 体积较低，另外 5 个大脑区域在各组之间显示出扭曲。然而，这些 GM 变化并未反映临床参数。接下来，我们将大脑细分为更大的区域，近似于布罗德曼区域，并进行单变量和基于机器学习的多变量对比。单变量分析近似于基于体素的形态测量结果。我们的多变量模型区分了 KOA 和对照组，在 KOA 保留样本中得到验证，并推广到 HOA。KOA 中的多变量模型与神经性 OA 疼痛有关，但 HOA 则不然。这些结果被映射到术语空间（使用 Neurosynth），提供了 OA 中大脑解剖扭曲的荟萃分析摘要。我们的结果表明 OA 中的皮质解剖差异比以前报道的更细微，也强调了 OA 疼痛（即其神经性成分）与 OA 大脑解剖结构之间的相互作用。