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与肾脏意义的单克隆丙种球蛋白病相关的 C3 肾小球肾炎：诊断和治疗的挑战
2.5g/日（白蛋白尿1700mg/日），肾功能正常（CrS1.1/Ur65mg/dL，肌酐清除率94mL/min）。根据血清和尿液免疫固定试验结果，诊断为IgG/κ单克隆丙种球蛋白病：M蛋白0.4g/dL，血清κ轻链11.8mg/L，血清λ轻链1.16mg/L，对应比值为10.15。血红蛋白12.4g/dL，钙9.0mg/dL。血清IgA、IgG、IgM均降低（分别为596、68、21mg/dL）。他的 C3 水平较低，为 74 mg/dL（正常范围：90-180 mg/dL），C4 水平正常（15 mg/dL）。未进行扩展补体检测。免疫研究中未检测到其他变化（抗 GBM、ANA、抗 dsDNA、ANCA 和冷球蛋白抗体阴性），病毒血清学
建立尼日利亚索科托州常规CT扫描检查的诊断参考水平
摘要 - 诊断参考水平（DRL）嵌入到优化程序中，以调节CT剂量和诊断质量。这项研究的目的是在尼日利亚索科托州先进的医疗诊断中心建立当地的DRL和辐射剂量暴露。为此研究并评估了190例患有CT头，胸部和腹部 - 斜杆扫描的患者。已经确定，CTDI卷的DRL的头部，胸腔和腹部 - 腹部分别为48.2、9.44和8.02，MGY.CM中的DLP DRL分别为1044、372和646。在比较头部CT时，我们的CTDI Vol DRL低于许多国际标准，但我们的DLP DRL也低于其他国家。Sokoto状态的胸部CT DRL与某些国家的DLP标准相当，尽管其CTDI VOL较高。腹部 - 纤维CTDI Vol DRL低于英国和我们的腹部，因此需要实施受控和优化的协议，以确保患者安全性的同时保持图像质量。
通过对细胞学阴性脑脊液进行纳米孔测序快速诊断脑淋巴瘤
影响中枢神经系统的血液系统肿瘤，最突出的是侵袭性 B 细胞淋巴瘤，需要快速诊断（通常通过立体定向活检）以启动治疗，从而促使采用非侵入性方式 [6]。在具有挑战性的病例中，脑脊液 (CSF) 的 DNA 甲基化 (DNAmeth) 和拷贝数变异 (CNV) 分析可能满足这一需求。健康和肿瘤细胞，包括中枢神经系统淋巴瘤 [11]，可能会将 DNA 片段脱落到血液和脑脊液中作为无细胞 DNA (cfDNA)。此外，细胞碎片可以形成沉淀 DNA (seDNA)。在几例儿童高级别脑肿瘤中，CSF 含有足够量的肿瘤衍生 cfDNA (cf-tDNA)，可通过基于连接的纳米孔测序进行基于甲基化和 CNV 的肿瘤分类 [ 1 ]，并通过各种方法进行疾病监测 [ 15 ]。目前，这些方法需要费力的样品处理和昂贵的基础设施。在这里，我们已经将我们的快速无监督机器学习 (ML) 方法 [ 9 ] 改编为 CSF，用于对淋巴瘤和其他恶性脑肿瘤（包括转移瘤）进行鉴别诊断的病例。我们在两例 CNS 淋巴瘤病例中展示了它的临床应用。允许第二天将纳米孔测序衍生的甲基化模式与泛癌表观基因组和 CNV 数据进行比较
PM 7/151 (1) 高通量测序在植物健康诊断中的应用注意事项 1
高通量测序 (HTS)，也称为下一代测序 (NGS) 或深度测序，是自 20 世纪 80 年代初 PCR 方法问世以来分子诊断领域最重大的进展之一。HTS 可以检测出样品中存在的任何生物的核酸，而无需事先了解样品的植物检疫状况（Hadidi 等人，2016 年；Massart 等人，2014 年）。HTS 可用于有针对性地检测限定害虫，还可以帮助识别导致新疾病或病因不明的害虫，这些害虫可能对植物健康构成潜在威胁（Aritua 等人，2015 年；Barba 等人，2014 年；Malapi-Wight 等人，2016 年；Maliogka 等人，2018 年）。如前所述（Olmos 等人，2018），HTS 技术为常规诊断开辟了新的可能性和机会，可用于（a）通过监测计划了解某个地区有害生物的状况，（b）认证核种群和植物繁殖材料，（c）（入境后）检疫检测以防止有害生物进入某个国家或地区，以及（d）监测进口商品是否存在新的潜在风险。在 HTS 中，目标生物可以是一种或多种变体、物种，
癌症诊断系统人工智能的新兴研究趋势：全面评论
本评论文章对机器学习在癌症诊断系统的应用中的当前发展进行了全面分析。机器学习方法的有效性在提高癌症检测的准确性和速度方面已经显而易见，从而解决了大而复杂的医疗数据集的复杂性。本评论旨在评估癌症诊断中采用的现代机器学习技术，涵盖各种算法，包括受监督和无监督的学习，以及深度学习和联合学习方法。讨论了不同类型数据的数据采集和预处理方法，例如成像，基因组学和临床记录。本文还研究了针对癌症诊断的特征提取和选择技术。探索了模型培训，评估指标和性能比较方法。此外，该评论还提供了有关机器学习在各种癌症类型中的应用的见解，并讨论了与数据集限制，模型可解释性，多摩学集成和道德考虑有关的挑战。强调了癌症诊断中可解释的人工智能（XAI）的新兴领域，强调了提出的特定XAI技术，以改善癌症诊断。这些技术包括模型决策的交互式可视化和针对增强临床解释的特征重要性分析，旨在提高诊断准确性和医疗决策中的透明度。本文结束了，概述了未来的方向，包括个性化医学，联邦学习，深度学习进步和道德考虑。本综述旨在指导研究人员，临床医生和决策者开发基于机器的癌症诊断系统。
诊断诊断的市场研究 - 模仿 - 设备 -
本关于印度诊断医学成像设备行业的市场研究报告（专注于MRI和CT扫描），此处包含的信息仅用于一般目的，并且基于研究中出现的广泛趋势和观点。本报告并非旨在详尽，也不提供与该行业有关的任何问题的完整摘要，也不是法律文件，可以用于任何法律或其他法律诉讼的目的。该报告依赖于主要数据，包括调查，利益相关者的互动和集中的小组讨论。假定在市场研究过程中提供的信息是完整的，准确的，并且不是误导的。印度竞争委员会（“委员会”/“ CCI”）对数据的准确性，可靠性，完整性或从中提出的推论没有承担任何责任或法律责任。
电针调节的miR-214表达，以防止软骨细胞凋亡并通过靶向骨关节炎大鼠的BAX和TRPV4来减轻疼痛
hc =健康对照； OC =口腔癌； OSCC =口腔鳞状细胞癌； OSMF =口服粘膜纤维化； op = oropharynx; HNSCC =头颈鳞状细胞癌； PML =预先病变； 8-OHDG = 8-羟基氧鸟苷； kif1a =运动蛋白家庭成员1a; EDNRB =内皮素受体B型; timp3 =金属蛋白酶3的组织抑制剂3; pCQAP = PC2谷氨酰胺/Q-富蛋白； PCR =聚合酶链反应； DAPK1 =与死亡相关的蛋白激酶1； OSMF =口服粘膜纤维化； RT-QMSP =实时定量甲基化特异性PCR；磷酸src =磷酸化src; TC =舌头癌； MSP =甲基化特异性PCR; maspin =乳腺丝氨酸蛋白酶抑制剂陷阱=端粒酶重复放大方案； mgmt =甲基鸟氨酸-DNA-甲基转移酶； raASF1A =含含域的含有域的蛋白； Med15 =介体复合体亚基15
牙周病学中的人工智能和个性化诊断：叙事评论
5。eke pi，dye ba，wei L等。美国成人期间泰迪斯的患病率更新：NHANES 2009年至2012年。J pendenontol。2015; 86（5）：611-622。 6。 Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2015; 86（5）：611-622。6。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。2000年。2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2016; 72（1）：76-95。7。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1.Eur J Dent Educ。2010; 14（增刊1）：4-24。8。LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。J Clin Accentoltol。2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2017; 44（S18）：S 145-S152。9。Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。J Clin Accentoltol。2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2019; 46（7）：699-712。10。Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。J Clin Accentoltol。2022; 49（7）：642-653。11。Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。J pendenontol。2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2018; 89（增刊1）：S173-S182。12。Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。AI健康和医疗。 13。AI健康和医疗。13。nat Med。2022; 28（1）：31-38。Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。 人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。 Biomed res int。 2021; 2021：9751564。 14。 Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。 用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。 J假肢。 2023; 130（6）：816-824。 15。 Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。 临床口腔调查。 2022; 26（9）：5517-5533。 16。 Schwendicke F，Krois J. 精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。 临床口腔调查。 2022; 26（4）：3395-3403。 17。 金斯堡GS，麦卡锡JJ。 个性化医学：革命性药物发现和患者护理。 趋势生物技术。 2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。Biomed res int。2021; 2021：9751564。14。Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。J假肢。2023; 130（6）：816-824。15。Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。临床口腔调查。2022; 26（9）：5517-5533。16。Schwendicke F，Krois J.精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。临床口腔调查。2022; 26（4）：3395-3403。17。金斯堡GS，麦卡锡JJ。个性化医学：革命性药物发现和患者护理。趋势生物技术。2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2001; 19（12）：491-496。18。Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。患者分层进行预防性护理。j dent res。2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2013; 92（8）：694-701。19。Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。机器学习 -
oropharynx的自由皮瓣重建
最近的发现ITB和CD都与宿主免疫反应改变有关，并且对这些改变的先天和适应性免疫细胞的检测具有将ITB与CD区分开的潜力。ITB和CD具有不同的表观遗传学，蛋白质组学和代谢组学特征，最近的研究集中在检测这些差异上。此外，与粘膜免疫和炎症反应有关的肠道微生物组在ITB和CD中都发生了很大改变，并且是另一个潜在的边界，可以利用这两种疾病。随着技术进步，我们具有更新的放射学方式，包括灌注CT和双层光谱探测器CT肠造影，证据正在出现它们在将ITB与CD区分开的作用。最后，时间将证明人工智能的出现是否会在该领域迅速积累数据，这将是解决ITB和Crohn病之间诊断困难的难题的gamechanger。
坦桑尼亚的支持手机诊断的状态和未来前景
诊断是提供医疗干预和挽救生命的关键一步。，在低收入和中等收入国家中，诊断服务主要集中在大城市，成本高昂。护理点（POC）诊断技术已被开发，以填补偏远地区的诊断空白。POC测试与智能手机的连锁已利用手机的不断扩展的覆盖范围来增强低收入国家和中等收入国家的卫生服务。坦桑尼亚有望采用并部署使用启用手机的诊断设备的使用。但是，关于兽医和医疗专业人员使用这项技术的准备和能力的实地情况的信息有限。