XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcenter
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
通过操作员拆分计算瓦斯坦·巴里中心
比较欧几里得（左）和最佳传输（右）barycenter在两个密度之间的比较，一个是另一个的翻译和缩放版本。颜色编码插值的进展。欧几里得插值会导致两种初始密度的混合物，而最佳传输会导致进行性翻译和缩放[3]
批准的自动评估中心.pdf
•自闭症评估中心或完成评估的其他自闭症评估提供者将需要确定将评估成员的医学专家。对于某些BCN商业成员来说，每个医学专家都需要在评估过程中看到该成员的初级保健提供者的转诊。
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
2型糖尿病患者中代谢综合征的患病率：尼泊尔西部三级护理中心的横断面研究
通讯作者：第1个通讯作者：rejma Shrestha rejmashrestha@gmail.com 2 nd通讯作者：米兰·dhungana Milan.dhungana9999@gmail.com 1这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
多中心回顾性研究
Subgroup Comparison According to Clinical Phenotty and Serostatus in Autoimmune Encephalitis: a Multicenter Retrospective Study / Gastaldi M, Mariotto S, Giannoccaro MP, Iorio R, Zoccarato M, Nosadini M, Benedetti L, Casagrande S, Di Filippo M, Valeriani M, Ricci S, Bova S，Bova S，Bova S，Bova S，Arbasino。 C，Mauri M，Versino M，Vigevano F，Papetti L，Romoli M，Lapucci C，Massa F，Sartori S，7，Zuliani L，Barilaro A，De Gaspari P，Spagni
生发中心依赖性和 - 非依赖性的免疫反应在人类癌症中肿瘤的B细胞
b细胞在免疫中起着重要作用，主要是通过产生高质量浆细胞（PC）和记忆B（BMEM）细胞。分别依赖于抗原结合和微环境提供的B细胞受体（BCR）固有和外在信号的B细胞（BCR）固有和外在信号的整合。近年来，滤觉B（TIL-B）细胞（TIL-B）和PC（TIL-PC）中的肿瘤已被揭示为人类癌症中抗肿瘤反应的重要参与者，但是它们的相互作用和动态仍然很少知道。在淋巴机构中，B细胞反应涉及BMEM细胞和PC产生的生发中心（GC）依赖性和与GC独立的途径。affiential bcr库的成熟发生在GC反应中，具有B细胞信号积分的特定时空动力学。通常，抗原通过抗原触发GC独立于产生大量PC而无需BCR重生的抗原的生产。了解免疫反应中的B细胞动力学需要多种工具和读数（例如单细胞表型和RNA-SEQ），原位分析，BCR曲目分析，BCR特异性和依次范围的fifirity分析和功能测试和功能测试。在这里，我们回顾了如何将这些工具应用于不同类型的实体瘤中的TIL-B细胞和TIL-PC。我们评估了涉及涉及GC依赖性或独立于GC的局部响应的TIL-B细胞动力学不同模型的已公开证据，以及由抗原特异性PC的产生。总的来说，我们强调了需要进行更整合的B细胞免疫学研究，以合理研究TIL-B细胞作为抗肿瘤疗法的杠杆作用。
以演员为中心的可扩展土地系统类型，用于解决世界热带干燥林地中生物多样性损失
Marina Antongiovanni是Baldi，Statia antongiovanni。 Greggorio I. Gregory I. Gavier I. Pizarro或Pradeep Koulgi，Pradeep Koulgi，Daniel Mueller V，B，B，B，Robert Mueller W，Ranjini Murial A，X，X，Sofia Nanni G和，Mauricio No，AA AA A. Prieto-Torres AB，Jaysree Ratnam和Jaysree Ratnam和罗伊·罗伊（Roy Roy Roy）的聚会，菲利普·鲁芬（Philippe Rufin），A，玛丽安娜·罗芬（Mariana Roffin）和马沙·桑卡兰（Mashah Sankaran），巴斯克·托雷斯（Basque Torres）AJ，AK，Srinas Vaidanatan Al，Maria Valleys A，Am，Am，An，An，Malika Virah-Sawmy a。 Tobias Kummer。
从硅 - 隔离器微林中的G中心合奏中的腔体增强零值发射
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。