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基于简单模型的脑肿瘤分类取得了良好的结果...
无论是在分割还是分类的情况下，脑肿瘤疾病都已成为研究课题。对于分类的情况，分组的脑肿瘤类型通常包括高级别胶质瘤 (HGG) 和低级别胶质瘤 (LGG)。在这项研究中，我们提出了一种使用卷积神经网络 (CNN) 算法对两种类型的肿瘤（即 HGG 和 LGG）进行分类的方法，该算法经过训练并将针对 2018 年和 2019 年脑肿瘤分割 (BRATS) 数据集进行测试，该数据集具有 4 种模式，即流体衰减反转恢复 (FLAIR)、T1、T1ce 和 T2，共计 2048 张图像。之所以选择 CNN 算法，是因为它可以直接接收磁共振图像 (MRI) 形式的输入，并进行特征提取过程以及分类算法。通过形成一个仅具有3个卷积层的简单CNN算法架构，其输入层的形式为尺寸为240×240×3的完整MRI图像，我们获得了94.14％的相对较高的准确率结果，甚至可以说比具有更复杂架构的类似方法更好。
基于深度学习的脑肿瘤检测：MRI 分割方法
摘要。从磁共振成像 (MRI) 扫描中检测和分割脑肿瘤对于诊断、计划治疗和监测神经系统疾病患者至关重要。本摘要全面概述了基于深度学习的脑肿瘤检测方法，重点介绍了 MRI 图像分割技术。深度学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，通过直接从图像数据中学习独特特征，在准确分割脑肿瘤方面取得了令人印象深刻的效果。各种 CNN 架构，例如 U-Net、DeepMedic 和 3D 卷积网络，都是专门为解决脑肿瘤分割的挑战而设计的，包括肿瘤异质性、不规则形状和不同大小。此外，多模态 MRI 数据（例如 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 图像）的集成增强了用于脑肿瘤检测的深度学习模型的稳健性和准确性。本摘要讨论了基于深度学习的脑肿瘤检测的重要进展、挑战和未来方向，强调了 MRI 分割技术在支持临床医生对脑肿瘤患者进行早期诊断和个性化治疗计划方面的潜力。
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主要挑战是从磁共振扫描中识别、分割和提取患处。然而，对于临床专家来说，这是一项耗时且繁琐的工作。本文提出了一种自动化脑肿瘤系统。该系统采用混合图像处理技术，如对比度校正、直方图归一化、阈值技术、算术和形态学操作，将附近的器官和其他组织与大脑隔离开来，以改善患处的定位。首先，提出颅骨剥离过程来隔离非指定区域以提取指定的大脑区域。进一步处理这些生成的大脑区域图像以发现脑肿瘤。利用 T1、T2、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) 对磁共振 (MR) 图像研究了计划方案。采用了所提出的混合方法。结果表明，该方法对提取肿瘤区域非常有效。脑肿瘤感兴趣区域的分割和分离准确率达到 95%。最后，使用从伊拉克巴格达的Al-Yarmouk 和巴格达教学医院的十名被诊断为早期、恶性和转移性脑肿瘤的患者获得的真实图像临床数据集来确认所提出的程序的意义。
何志华为语文教学另辟蹊径
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使用多模态 MRI 扫描对多视图 CNN 模型进行集成学习以预测脑肿瘤患者的生存时间
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此，对于每个患者，都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后，我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样，T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制，我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放，转换为 PNG 格式，并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像
昆士兰州双子青少年脑项目，一项对青少年脑发育的纵向研究Lachlan T. Strike 1，Narelle K. Hansell 1，Kai-H
昆士兰州双胞胎青少年大脑项目，一项对青少年脑发育的纵向研究Lachlan T. Strike 1，Narelle K. Hansell 1，Kai-Hsiang Chuang 1,2，Jessica L. Miller 1，Greig I. de Zubicaray 3，Paul M. Thompson 4，Paul M. Thompson 4，Paul M. Thompson 4，Katie L. McMargaret 5，Margaret 5，Margaret 5，Margaret < 昆士兰大学昆士兰州脑研究所，布里斯班，昆士兰州4072，澳大利亚2。 昆士兰州大学高级成像中心，布里斯班，QLD 4072，澳大利亚3。 昆士兰技术大学卫生学院心理学与咨询学院，澳大利亚昆士兰州库尔文·格罗夫（Kelvin Grove），澳大利亚4059 4. 成像遗传学中心，Mark＆Mary Stevens神经影像学研究所，凯克医学院，南加州大学，美国洛杉矶，美国5。 昆士兰科技大学生物医学技术中心，昆士兰州布里斯班，昆士班，澳大利亚4000，澳大利亚通讯作者：Lachlan T. Strike（L.Strike1@uq.edu.au），我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）数据集（QTAB）数据集和详细的方法论，我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）。 QTAB数据集包含多模式神经影像学，以及在两个会话中收集的青少年双胞胎中收集的认知和心理健康数据（会议1：n = 422，年龄9-14岁；会议2：n = 304，10 - 10 - 6年）。 MRI方案由T1加权（MP2RAGE），T2加权，FLAIR，高分辨率TSE，SWI，静止状态fMRI，DWI和ASL扫描组成。 在第2节中添加了两个fMRI任务：情感冲突任务和一个被动的电影观看任务。 在扫描仪之外，我们使用标准化测试评估了认知功能。昆士兰大学昆士兰州脑研究所，布里斯班，昆士兰州4072，澳大利亚2。昆士兰州大学高级成像中心，布里斯班，QLD 4072，澳大利亚3。昆士兰技术大学卫生学院心理学与咨询学院，澳大利亚昆士兰州库尔文·格罗夫（Kelvin Grove），澳大利亚4059 4.成像遗传学中心，Mark＆Mary Stevens神经影像学研究所，凯克医学院，南加州大学，美国洛杉矶，美国5。昆士兰科技大学生物医学技术中心，昆士兰州布里斯班，昆士班，澳大利亚4000，澳大利亚通讯作者：Lachlan T. Strike（L.Strike1@uq.edu.au），我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）数据集（QTAB）数据集和详细的方法论，我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）。 QTAB数据集包含多模式神经影像学，以及在两个会话中收集的青少年双胞胎中收集的认知和心理健康数据（会议1：n = 422，年龄9-14岁；会议2：n = 304，10 - 10 - 6年）。 MRI方案由T1加权（MP2RAGE），T2加权，FLAIR，高分辨率TSE，SWI，静止状态fMRI，DWI和ASL扫描组成。 在第2节中添加了两个fMRI任务：情感冲突任务和一个被动的电影观看任务。 在扫描仪之外，我们使用标准化测试评估了认知功能。昆士兰科技大学生物医学技术中心，昆士兰州布里斯班，昆士班，澳大利亚4000，澳大利亚通讯作者：Lachlan T. Strike（L.Strike1@uq.edu.au），我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）数据集（QTAB）数据集和详细的方法论，我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）。 QTAB数据集包含多模式神经影像学，以及在两个会话中收集的青少年双胞胎中收集的认知和心理健康数据（会议1：n = 422，年龄9-14岁；会议2：n = 304，10 - 10 - 6年）。 MRI方案由T1加权（MP2RAGE），T2加权，FLAIR，高分辨率TSE，SWI，静止状态fMRI，DWI和ASL扫描组成。 在第2节中添加了两个fMRI任务：情感冲突任务和一个被动的电影观看任务。 在扫描仪之外，我们使用标准化测试评估了认知功能。昆士兰科技大学生物医学技术中心，昆士兰州布里斯班，昆士班，澳大利亚4000，澳大利亚通讯作者：Lachlan T. Strike（L.Strike1@uq.edu.au），我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）数据集（QTAB）数据集和详细的方法论，我们描述了Queensland Twin Adbortent Brain（QTAB）。QTAB数据集包含多模式神经影像学，以及在两个会话中收集的青少年双胞胎中收集的认知和心理健康数据（会议1：n = 422，年龄9-14岁；会议2：n = 304，10 - 10 - 6年）。MRI方案由T1加权（MP2RAGE），T2加权，FLAIR，高分辨率TSE，SWI，静止状态fMRI，DWI和ASL扫描组成。在第2节中添加了两个fMRI任务：情感冲突任务和一个被动的电影观看任务。在扫描仪之外，我们使用标准化测试评估了认知功能。我们还获得了焦虑和抑郁，感知压力，嗜睡，青春期发展措施以及风险和保护因素的自我报告。我们还收集了几种生物样品进行基因组和宏基因组分析。建立了QTAB项目，以促进青春期与健康相关的研究。背景和摘要青春期对于理解与抑郁症相关的大脑变化至关重要，因为将近一半的终身诊断开始于14岁开始。经历抑郁症的青少年更有可能是成年人的精神和身体健康，教育水平较低，薪水较低以及更多的关系困难5-7。在青春期，大脑的认知控制，情感和与奖励相关的电路正在经历重大发展8,9 - 受限制睡眠可能损害的发育变化，这在青少年10中很常见。此外，人们认为与青春期发展相关的激素激增和随之而来的身体成熟被认为会影响大脑发育，社会认知和同伴关系的多个方面11。
当突变似乎不影响表皮生长因子DOMA
材料和方法患者自2003年以来，遗传确认的Notch3突变患者随后在法国罕见的眼睛和大脑的罕见血管疾病中心（Cervco，https://www.cervco.fr）中，并愿意参与。它们在临床和标准化的MR成像中进行系统评估，每18-24个月。在基因检测时，在每个患者中记录了EGFR结构域。教育水平是系统地记录的。3 Beginning at inclusion and at each visit, patients undergo brain MR imaging, including 3D T1 high-resolution, FLAIR, and T2* sequences (scans were acquired on a 1.5T MR imaging scanner until 2014 and on a 3T thereafter) as well as comprehensive neurologic and neuropsychological assessments performed by experienced neurologists and neuropsy- chologists, respectively.在本研究中，与以前的报道相一致，我们使用了小型精神状态检查（MMSE：范围：0-30；得分较高）和Mattis痴呆率评级量表（MDRS：范围：0-144;较高的分数更好）作为全球认知功能的Proxies;完成越野训练测试B部分的时间（TMTBT，秒数，较短的时间较短），作为行政功能的标志；以及完成A部分（TMTAT，也要在几秒钟内）作为处理速度的标记的时间。最后，我们将MRS（从0，无症状到5，卧床不起）用作残疾的量度。
深度半监督学习用于脑肿瘤分类
摘要背景：本文讨论了从四种磁共振图像 (MRI) 扫描模式（即 T1 加权 MRI、增强 T1 加权 MRI、T2 加权 MRI 和 FLAIR）中对脑肿瘤、神经胶质瘤进行分类的问题。目前，许多可用的神经胶质瘤数据集通常包含一些未标记的脑部扫描，并且许多数据集的大小适中。方法：我们建议利用深度半监督学习来充分利用未标记数据。深度 CNN 特征被纳入一个新的基于图的半监督学习框架，用于学习未标记数据的标签，其中添加了新的 3D-2D 一致性约束以对来自同一 3D 脑部扫描的 2D 切片进行一致性分类。然后训练深度学习分类器使用具有估计标签的标记和未标记数据对不同类型的神经胶质瘤进行分类。为了缓解中等规模数据集导致的过度拟合，在 CNN 的训练中加入了生成对抗网络 (GAN) 生成的合成 MRI。结果：所提方案已在两个胶质瘤数据集上进行了测试，TCGA 数据集用于 IDH 突变预测（基于分子的胶质瘤亚型分类）和 MICCAI 数据集用于胶质瘤分级。我们的结果显示出良好的性能（TCGA 数据集上的测试准确率为 86.53%，MICCAI 数据集上的测试准确率为 90.70%）。结论：所提方案对于胶质瘤 IDH 突变预测和胶质瘤分级是有效的，其性能与最先进的方案相当。
YOLO 物体检测器和 Inception-V3 卷积神经网络用于改善脑肿瘤分割
对于一系列医学分析应用，脑肿瘤定位和从磁共振成像 (MRI) 中分割脑肿瘤是一项具有挑战性但至关重要的工作。许多最近的研究包括四种模式：即 T1、T1c、T2 和 FLAIR，这是因为每个肿瘤致病区域都可以通过每种脑成像模式进行详细检查。尽管 BRATS 2018 数据集给出了令人印象深刻的分割结果，但结果仍然更复杂，需要更多的测试和更多的训练。这就是为什么本文建议在整幅图像之外的一小部分图像上操作预处理策略，因为这样才能创建一个有效且灵活的脑肿瘤分割系统。在第一阶段，使用不同的分类器（如决策树、SVM、KNN 等）开发集成分类模型，使用小部分的策略将图像分类为肿瘤和非肿瘤类，可以完全解决过度拟合问题并减少使用 inceptionv3 CNN 特征的 YOLO 对象检测器模型中的处理时间。第二阶段是推荐一种高效且基本的级联 CNN (C-ConvNet/C-CNN)，因为我们处理每个切片中脑图像的一小部分。级联卷积神经网络模型以两种独立的方式提取可学习的特征。在 BRATS 2018、BRATS 2019 和 BRATS 2020 数据集上，对所提出的肿瘤定位框架进行了广泛的实验任务。三个数据集的 IoU 得分分别为 97%、98% 和 100%。本文详细讨论并介绍了其他定性评估和定量评估。
DARAPA60_publication-no-ads.pdf - Darpa
封面照片：艺术气息十足的 F-1 发动机喷射板，这款发动机是阿波罗任务中土星五号火箭的主要动力，除其他升力外，还为它提供动力。液体燃料和液氧会从喷射板的孔中喷出，就像花园软管头喷出的水一样，但压力巨大。这台特殊的 F-1 发动机在阿拉巴马州亨茨维尔的美国太空和火箭中心展出。1958 年 8 月，即 ARPA（后来更名为 DARPA）成立仅六个月后，该机构批准了亨茨维尔陆军弹道导弹局的 Wernher von Braun 及其研究团队提出的设计和建造大型重型火箭运载器的提案。为了在第一阶段快速且廉价地实现巨大推力，ARPA 建议采用一组现有火箭发动机的设计，即 Rocketdyne 在 20 世纪 50 年代中期开发的强大 F-1。加速土星助推器成功开发的另一个原因是，上级依赖于早期为 ARPA 支持的 CENTAUR 飞行器开发的液氢技术。随着 DARPA 进入第七个十年，该机构仍然处于火箭设计的前沿，目前专注于快速、低调、低成本地将资产送入轨道的挑战。照片由 Lee Hutchinson 拍摄