深度学习(DL)是人工智能的子场(AI),涉及算法和模型的开发,这些算法和模型模拟了人类思想的解决问题能力。复杂的AI技术近年来在兽医领域引起了极大的关注。本综述提供了专门用于利用DL用于兽医诊断目的的研究的全面概述。我们的系统审查方法遵循PRISMA指南,重点关注DL和兽医医学的交集,并确定了422篇相关研究文章。在出口标题和摘要以进行筛选之后,我们将选择范围缩小到39个主要研究文章,直接将DL应用于动物疾病检测或管理中,不包括非主要研究,评论和无关的AI研究。目前研究的主要发现突出了2013年至2024年在各个诊断区域中DL模型的利用的增加,包括X射线照相术(占研究的33%),细胞学(33%),健康记录分析(8%),MRI(8%),环境数据分析(5%),照片/视频图像/视频图像(5%)和Ulteras(5%),5%(5%)。在过去的十年中,射线照相成像已成为最有影响力的。与专业兽医基准相比,使用DL模型对原发性胸腔病变和心脏疾病的原发性胸腔病变和心脏疾病的分类取得了显着成功。此外,该技术已被证明擅长于识别,计数和分类显微镜幻灯片图像中的细胞类型,从而在不同的兽医诊断方式上证明了其多功能性。深度学习在兽医诊断方面表现出希望,但仍有一些挑战。这些挑战的范围包括对大型和多样化的数据集的需求,可解释性问题的潜力以及在整个模型开发中与专家进行咨询以确保有效性的重要性。对这些考虑和实施DL在兽医医学中的设计和实施的全面理解对于推动该领域的未来研究和发展工作至关重要。此外,讨论了DL对兽医诊断的潜在影响,以探索兽医医学中DL应用进一步完善和扩展的途径,最终导致了增加的护理标准,并改善了动物的健康状况,随着这项技术的不断发展。
目的:RS探索了甲状腺肿瘤临床诊断的可行性。方法:收集来自30名良性患者和30名恶性患者的肿瘤标本。对收集的标本进行了RS和组织病理学分析。计算所有标本的拉曼峰强度,并使用判别分析分析数据。结果:(1)女性恶性肿瘤的患病率高达76.7%。恶性甲状腺肿瘤的中央淋巴结转移占病例的33.3%,颈外侧淋巴结转移仅占6.7%。(2)恶性甲状腺肿瘤的光谱强度明显大于1309 cm -1的良性甲状腺肿瘤,这应该是甲状腺癌的特征峰。RS与恶性甲状腺肿瘤区分良性的RS的准确性,敏感性和特异性为95%,83.3%和89.2%。结论:RS对于诊断甲状腺肿瘤是可行的。本研究为RS在甲状腺组织评估中的更广泛应用提供了实验和临床支持。证据级别:: 4级。
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素,研究人员进行了数量测试,这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影(CEM)是一种具有对比剂施用的诊断方法,可进行对比剂的应用,可进行低能图像采集(这是FFDM等效性)和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象,发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强,并显示了恶性病变的真实程度,使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究,CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性,并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明,CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像(BMRI),这被认为是最准确的方法[19-22]。因此,CEM性能的指示与BMRI相似,即基本成像检查(FFDM或手持超声 - HHU)的不确定结果,在实施治疗前的分期,新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快,通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性,静脉内碘对比剂的给药,这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩,这是患者不适的来源,以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声(ABUS)是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反,此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置,超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后,侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站,或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备,并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实,使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变,主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中,尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖,图像存储在专用
临床表现:一名59岁的妇女在右眼有4天的炎症和疼痛病史,在那里她已经失明了几年。慢性失明和最近的症状表明了一个长期存在的眼部问题,现在已经成为症状。成像发现:磁共振成像显示右轨道质量,表明受影响的眼睛有明显的病变。全身参与:腹部和胸部成像显示许多肝肿块,腹部和胸部淋巴结肿大以及椎骨硬化骨性疾病,表明广泛转移性疾病。眼病史:几年患者在眼中盲目的事实表明,长期存在的主要眼病,例如黑色素瘤,可以转移到其他器官。病理确认:将右眼夹紧用于姑息性缓解,并获得组织以进行诊断。摘除剂以控制症状并获得明确的诊断。症状相关性:轨道肿块,广泛的转移性病变和患者眼病史的组合强烈表明转移性眼部黑色素瘤。
抽象的简介和目标。谷氨酸在许多神经系统疾病的发病机理中起作用,包括阿尔茨海默氏病,帕金森氏病,亨廷顿氏病,肌萎缩性侧面硬化症,偏头痛和中风。此外,它与精神疾病的病因有关,例如精神分裂症,抑郁症和双相情感障碍。可以简单地在体液中识别,其水平的波动可能是病理过程的潜在指标。该研究的目的是确定谷氨酸浓度的波动是否可能有益于预测和监测上述疾病的进展。审查方法。使用以下算法在PubMed数据库中进行了文献搜索:(谷氨酸)和(血液/血浆/血清/血清/神经组织)和(NeuroDegeneration/neuroDegeneration/alzheimer/alzheimer/parkinson/crigraine/crigraine/streokaine/streoke/streoke/psychiatric/psychiatric/psychiatric/distiaia/schizizophrenia/schizophrenia)。已确定的出版物的80%以上是在2017年或更晚发表的。简要描述了知识状态。所引用的大多数研究表明,对照组和研究组之间的谷氨酸浓度有明显的差异。在大多数神经退行性疾病的病例中,血谷氨酸浓度表现出下降趋势。相反,在精神病,中风和偏头痛中,它们表现出向上的趋势。摘要。对血脑屏障的损害,调节谷氨酸从神经组织转移到血液,在疾病期间似乎显着影响血液和神经组织中的谷氨酸水平。血液谷氨酸浓度改变可以用作诊断标记,尽管需要荟萃分析来定义临床适用的范围。
分子诊断的样品收集,传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
75 g ogtt(妊娠12-15周)和75 g ogtt(妊娠24-28周)。根据世界卫生组织2013年的标准,妊娠24-28周,有636名参与者的结果(12%)患有妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准,较低的灵敏度为0.35(95%置信区间0.24至0.47),高特异性高0.96(0.95至0.98)(0.95至0.98),正预测值,0.57(0.41至0.71),阳性为0.92(0.94)(0.92)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94)(0.94), (6.21至17.63),阴性似然比为0.65(0.55至0.78),诊断优势比为15.98(8.38至30.47)。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut- off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53)以9%的假阳性率(阳性似然比5.59,4.0至7.81;负似然比0.64,0.52至0.77;以及诊断优势比10.07,6.26至18.31)。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明,在应用WHO 2013标准时,75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后削减值确定了一个高风险组,用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床试验。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。Gov NCT02035059。
虽然单独罕见,但所有线粒体疾病的全球整体发病率每5,000例活生生中约为一个(Plutino等,2018)。由于线粒体疾病的巨大基因型和表型异质性,获得准确及时的诊断通常很具有挑战性,尤其是在分子水平上。这种复杂性的一部分源于正常的线粒体功能是核和线粒体基因组的产物(Abadie,2024; Craven等,2017; Kendall,2012)。此外,尽管有超过一千个核基因与线粒体生物学有关(Pagliarini等,2008),但只有一小部分基因已经建立了疾病的关联(在线Mendelian sentarity in Man Man,Omim®,Omim®,2025; Stenson et al。,2014年)。除了对线粒体基因组进行测序外,诊断实验室通常还提供了用于线粒体疾病的核基因下一代测序(NGS)的靶向面板。单独的线粒体基因组面板也可以在商业上获得(Wong,2013; McCormick等,2013)。在这些面板的设计期间考虑了各种因素,包括已知的临床相关性,疾病患病率和成本。因此,商业双基因组面板通常会因数百个基因而变化,或者覆盖包括基因的覆盖率有所不同。同时分析线粒体基因组和核线粒体基因的优势已被认可了一段时间,但是,这种方法并不总是是护理标准(Abicht等,2018; Bonnen等,2013)。据我们所知,这是双重基因组NGS面板诊断线粒体疾病的临床实用性的最大系统评估。尽管核基因与线粒体基因之间的相互作用对于维持线粒体功能是必要的,但是在这个大规模上,每个基因组对线粒体疾病的病因的实际贡献没有实际评估。在本报告中,我们总结了我们作为临床诊断实验室的经验,该实验室在涉嫌有线粒体疾病的队列上进行线粒体和核NGS测试。对诊断病例结果的初步分析表明,这两个基因组都同样贡献。我们表明,双基因组NGS测试方法为诊断线粒体疾病提供了全面的工具。据我们所知,这是最大的系统分析之一,同时对线粒体和核基因组进行了询问。据我们所知,这是最大的系统分析之一,同时对线粒体和核基因组进行了询问。
写有关软件故障隔离(SFI)i的简短说明i。目标和解决方案,ii。SFI方法。 57。SFI方法。57。
Taubert的1.2 |恩格尔·巴斯蒂安1.2 | Dieldelhorst Jana 1.2 | Katharina L. Hupa-Breton 1.2 |帕特里克·贝伦特(Patrick Behrendt)1.2.3.4 | Niklas T.篮子5 | Kurt-WolframSühs6 | Macel K. Janik 2.7 | Zachou Callopy 8.9 |武术sebode 2.10 |克里斯托弗示意图2.10.11 |玛丽亚 - 卡洛特(Maria-Carlot)2.12 | Sarah Habes 13 |英国 - 艾希联盟| Ye H. OO 2:14.15 | Lalanne 16 Lalanne | Simon Pape 2.17 | Schubert Maen 18 |迈克尔·赫斯特18 | StefanDübel18 | Mario Thevis 19 | Danny Jonik 20 | Julia Beimdici 21 | Falk F. R. P. H. Drive 2.17 | Muratour 16 | David H. Adams 2:14.15 |杰西卡·戴森(Jessica K. Dyson)22.23 | Amedee Renand 24 | Isabel Graupara 2.12 | Ansgar W. Lohse 2.10 |乔治·N·送货8.9 | Milkiewicz出生2.7.25 |马丁·斯坦格6 |本杰明1.2 | Witte 5 | Heiner Wedemeyer 1.2 |迈克尔·P·曼斯1.2 | Elmar Jaeckel 1.2.26Taubert的1.2 |恩格尔·巴斯蒂安1.2 | Dieldelhorst Jana 1.2 | Katharina L. Hupa-Breton 1.2 |帕特里克·贝伦特(Patrick Behrendt)1.2.3.4 | Niklas T.篮子5 | Kurt-WolframSühs6 | Macel K. Janik 2.7 | Zachou Callopy 8.9 |武术sebode 2.10 |克里斯托弗示意图2.10.11 |玛丽亚 - 卡洛特(Maria-Carlot)2.12 | Sarah Habes 13 |英国 - 艾希联盟| Ye H. OO 2:14.15 | Lalanne 16 Lalanne | Simon Pape 2.17 | Schubert Maen 18 |迈克尔·赫斯特18 | StefanDübel18 | Mario Thevis 19 | Danny Jonik 20 | Julia Beimdici 21 | Falk F. R. P. H. Drive 2.17 | Muratour 16 | David H. Adams 2:14.15 |杰西卡·戴森(Jessica K. Dyson)22.23 | Amedee Renand 24 | Isabel Graupara 2.12 | Ansgar W. Lohse 2.10 |乔治·N·送货8.9 | Milkiewicz出生2.7.25 |马丁·斯坦格6 |本杰明1.2 | Witte 5 | Heiner Wedemeyer 1.2 |迈克尔·P·曼斯1.2 | Elmar Jaeckel 1.2.26