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使用定量磁共振成像跟踪多发性硬化症大脑的脑改变：一项纵向研究
图1数据创建和处理的图表流（请参阅文本）。mpm地图，并直接在两个会话（T0和T1）中获取了Flair图像。基于T0风格构建了初步面具。所有图像（MPM和Flair，T0和T1）均核心到MPM T0空间。使用USWL分割允许分离不同的组织类别。使用USWL分割允许分离不同的组织类别。
脑肿瘤放射基因组分类和...
2022年6月的机器学习（ML）型号。使用所有MRI序列（T1WI，T2WI，对比度增强（CE），Flair，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC）建立了第一种类型，而第二种类型是使用单个MRI序列建立的。结果使用最大相关性和最小冗余技术来基于所有序列找到ML模型的七个放射线特征。在训练和验证集中，预测精度分别为0.993和0.750，曲线下的面积（AUC）的面积分别为1.000和0.754。对于基于单个序列的ML模型，所选特征的数量为T1WI，T2WI，CE，CE，FLAIR，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC的8、10、10、13,9、7和6，分别为0.797〜1.000 〜1.000和0.583 〜0.583〜0.694
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和
材料和方法：我们进行了一项回顾性研究，涉及300名结节硬化症复合物 - 相关癫痫病。该研究包括临床数据和T2WI和FLAIR图像的分析。临床数据包括性别，发病年龄，成像年龄，婴儿痉挛和固定用药数量。为了预测抗性药物治疗，我们开发了一种称为WAE-NET的多技术深度学习方法。此方法使用了多对抗MR成像和临床数据。将T2WI和FLAIR图像合并为Flair3，以增强结节性硬化病变病变和正常脑组织之间的对比度。我们使用具有上述变量的完全连接的网络培训了基于临床数据的模型。之后，创建了由Resnet3D体系结构构建的加权平均合奏网络作为最终模型。
从多磁性...
摘要背景：脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务，并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要，并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W），T2加权（T2W）和T1W对比（T1W对比度（T1CE）对比（T1CE）磁性结合（MR）序列的最高准确性或在MR上的组合，从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论：FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择，而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
通过非法药物使用触发的神经 - 贝克综合征
病例报告在此，我们提出了一名29岁的男性患者，该患者出现在神经病学诊所中，并出现了晕厥和平衡问题的丧失。他没有先前的癫痫病史，没有已知的慢性疾病或常规药物。昏厥发生了两次，伴随着失去意识。在他的神经检查检查中，他将水平凝视性麻痹朝向左侧，与“一个半综合症”，复视，障碍，四肢休息，姿势和动力学震颤，肢体性共济失调，使Babinski签名为阳性。脑磁共振成像（MRI）显示出高明显的病变，在pontomesphalic结的脑干上延伸到髓质的左侧，向下延伸至髓质的左侧。在上方区域，在左侧观察到另一个轴向病变区域，涉及海马 - 杏仁核，部分侧向丘脑，囊囊，延伸到中线双脑外侧脑脑区域，其特征在于T2/Flair Hypersense Signals具有异质性相反的t2/Flair Hypersense Signals。
DBPR 状态报告仪表板
早在 2020 年秋季，我们就假设一切都是业务系统，但当时项目提供的指导表明，只有与 FLAIR 有直接联系的系统才被视为 ABS，因此我们报告的系统非常少。在 2023 年 12 月的技术接触点中，我们了解到我们最初的理解是该项目现在正在考虑 ABS，因此我们正在努力识别我们的 AB 系统。
用于多发性硬化症患者脑部疾病活动的计算机辅助评估的临床兼容工作流程
在过去的 10 年中，已批准用于治疗多发性硬化症 (MS) 局部炎症过程的疾病调节药物的数量从 3 种增加到 10 种。这种广泛的选择为个性化医疗提供了机会，目标是使每个患者都无需进行临床和放射学活动。这种新模式需要优化纵向 MRI 上新 FLAIR 病变的检测。在本文中，我们描述了一个完整的工作流程 - 我们开发、实施、部署和评估的流程 - 以便于在 MS 患者的纵向 MRI 上监测新 FLAIR 病变。该工作流程旨在供法国的医院和私人神经科医生和放射科医生使用。它由三个主要组件组成：(i) 一个软件组件，允许自动且安全地匿名化并将 MRI 数据从临床图片档案和通信系统 (PACS) 传输到处理服务器（反之亦然）； (ii) 一个全自动分割核心，可以从 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 脑部 MRI 扫描中检测出患者的局部纵向变化，以及 (iii) 一个专用的网络查看器，为放射科医生和神经科医生提供新病变的直观可视化。我们首先介绍这些不同的组件。然后，我们在 54 对纵向 MRI 扫描上评估了该工作流程，这些扫描由 3 位专家（1 位神经放射科医生、1 位放射科医生和 1 位神经科医生）在使用和不使用所提出的工作流程的情况下进行分析。我们表明，我们的工作流程为临床医生在检测新的 MS 病变方面提供了宝贵的帮助，无论是在准确性方面（不使用工作流程时每位患者和每位专家检测到的病变平均数量为 1.8，使用工作流程时为 2.3，p = 5.10 − 4 ），还是在专家投入的时间方面（平均时间差 2 ′ 45 ′′，p = 10 − 4 ）。检测到的病变数量的增加对 MS 患者被归类为稳定或活跃有影响，即使是最有经验的神经放射科医生也是如此（不使用工作流程时平均敏感度为 0.74，使用工作流程时平均敏感度为 0.90，无差异 p 值 = 0.003）。因此，这对 MS 患者的治疗管理有潜在影响。
s L P手机：8847371225，9847470356 e – mail：sibi@ ...
学术证书：2014年2月至日期：物理学系喀拉拉邦大学校园校园Kariavattom Campus，Trivandrum，2019年6月至2022年7月：喀拉拉邦大学物理系校长Kariavattom kariavattom校园，蒂鲁瓦兰塔普拉姆（Thiruvananthapuram Innovation and Research (FLAIR) Feb 2011-Feb 2014 : Assistant Professor Head of Department (HOD) Department of Physics Government Engineering College, Barton Hill (GECBH), Trivandrum – 695 035 Oct 2010 – Feb 2011 : Assistant Professor Department of Physics Mar Athanasius College Kothamangalam 686 666 2006 – 2011 : Doctor of Philosophy in Physics National Institute for Interdisciplinary Science and Technology （NIIST），以前是区域研究实验室（RRL），科学与工业研究委员会（CSIR），Pappanamcode，Trivandrum - 695 019，印度。2004– 2006年：物理学理学硕士（89.1％）等级持有喀拉拉邦大学2001 - 2004年：物理学理学学士学位（98.2％）等级持有喀拉拉邦大学的个人详细信息：出生日期：1984年2月6日，性别：性别：性别：男性：男性，状态：已婚