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sq3370通过肿瘤上的点击化学激活细胞毒性药物，并在注射和非注射病变中持续反应
a）用于免疫能力C56BL/6小鼠的合成性MC38双肿瘤研究的治疗示意图。所有肿瘤细胞均在第0天植入。b）b）在第7天开始，在原发性“注射”肿瘤的局部注射生物聚合物，然后进行全身治疗。c）治疗组的Kaplan-Meier生存曲线。d）肿瘤生长曲线显示出注入SQL70生物聚合物（注射肿瘤）的大型原发性肿瘤的平均值±SEM。e至g）蜘蛛图显示了SQ3370，DOX和盐水治疗组中各个远端非注射肿瘤的生长，分别显示了单个非注射肿瘤的肿瘤生长曲线，以每种治疗组的每种肿瘤的初始体积的百分比（在第12天的测量中测量）的肿瘤生长曲线显示为每个治疗组的初始体积的百分比。没有错误栏的数据点。曲线在该组中1只或更多小鼠死后停止，当肿瘤体积达到2000 mm3时死亡或处死。灰色条代表治疗持续时间。肿瘤生长曲线中的统计显着性是由welch每天进行校正的未配对t检验确定的。通过对数秩（壁炉棒）测试确定生存中的统计显着性 *p <0.05; ** p <0.01; *** p <0.001。
病史患者：儿童和青少年偶然发现的丘脑病变的影像学特征和自然脑 MRI
缩写：AP = 前后位；EMR = 电子病历；GRE = 梯度回忆回波；PD = 质子密度；TR = 横向 随着 MRI 成像利用率的提高和技术的进步，在用于临床和研究目的的儿科脑 MRI 成像检查中经常会发现偶然发现（可能与临床表现无关的意外成像发现）。1 - 5 在我们的儿科神经放射学实践中，我们经常在因各种适应症进行的脑部检查中发现丘脑内的非特异性病变。虽然其中一些偶然发现可能具有直接的临床意义，但大多数意义尚不明确，可能会引起临床医生的困惑以及患者及其家属的担忧。6 此外，对这些发现的后续评估可能会导致一系列额外的成像和测试，
神经科学1模块研究指南2023。...
•神经系统的一般组织和不同类型的神经组织 - （神经元和神经元）•脑和脊髓的脑膜。• Spinal Cord I+(Arterial Supply and Venous Drainage) • Typical Spinal Nerve • Spinal cord I & II • Spinal Cord Lesion • Anatomy of brain stem and associated lesions: Medulla Oblongata • Anatomy of brain stem and associated lesions: Pons • Anatomy of brain stem and associated lesions: Midbrain • Gross Features of Cerebellum • Fourth ventricle & cerebral aqueduct • Structure of Diencephalon I(Thalamus) • Structure of Diencephalon II ( Epithalamus, subthalamus and third ventricle) • Structure of Diencephalon III (Hypothalamus) • Organization of Autonomic Nervous system • Gray matter of cerebral hemisphere: CEREBRAL CORTEX ( Surfaces, lobes,sulci and gyri of cerebral
通过使用人工免疫系统和支持向量机
多发性硬化症是中枢神经系统的自身免疫性慢性疾病，尤其是大脑，视神经和脊髓。症状是非常可变的，肢体模糊的麻木，平衡的丧失等等（Xavier等，2012）。磁共振（MR）成像可以准确地可视化并定位在大脑和脊髓中。取决于所使用的序列，它们看起来是白色（从技术术语中，我们谈到“超信号”）或黑色（“低信号”）。2019年，超过240万人患有多发性硬化症。该研究的重点是寻找创新的治疗方法来减轻MS的人。这项研究的目的是从3D RM图像中检测MS中灰质和白质的异常，许多方法已提出自动细分病变，因为手动分割需要专业知识，耗时，并且需要耗时，并且会摄入内部和互具变化（Vera-Olmos等人（Vera-Olmos等人，2016年））。Veronese等人（Veronese等，2013）提出了一种模糊分类算法，该算法使用空间信息进行MS病变分割。除了空间信息外，还将标准偏差依赖性过滤纳入算法中，以提供更好的噪声免疫。此外，由于大多数板以此形式，因此对模糊逻辑进行了调整以在垂直椭圆对象而不是圆形对象上更具选择性。Saba等（Saba等，2018）提出了一种使用Canny算法从轮廓检测开始的MS病变分割方法，然后应用了修改的模糊平均C算法
内侧或外侧穿通通路的损伤对海马对位置学习的贡献以及对恐惧条件作用有不同的影响。
内嗅皮质内侧和外侧部分（MEC 和 LEC）的神经元轴突形成内侧和外侧穿通通路（MPP 和 LPP），它们是海马皮质输入的主要来源。解剖学、生理学和药理学研究表明 MPP 和 LPP 是不同的。不幸的是，评估这两种通路损伤的功能意义尚未使用已知对啮齿动物海马功能敏感的任务。在本研究中，我们使用生理学和解剖学相结合的方法对 MPP 和 LPP 进行分离损伤。对 MPP 或 LPP 损伤的大鼠进行了水任务中的位置学习测试和对情境的辨别性恐惧条件化任务。结果表明，MPP 损伤导致位置学习受损，而 LPP 损伤则不会。情境辨别数据显示，MPP 损伤的恐惧效应类似杏仁核，减弱，LPP 损伤的辨别性恐惧条件化情境效应增强。与 Buzsa´ki 提出的空间学习两阶段模型一致（Buzsa´ki G，记忆痕迹形成的两阶段模型：“嘈杂”大脑状态的作用。神经科学 1989；31(3)：551–570），水任务中的损伤可以解释为反映 MPP 突触在激活海马神经元方面的更高效率。情境辨别结果可以通过到达 MEC 和 LEC 的感觉信息的分离来解释，或者通过 MEC 的边缘性质与 LEC 的感觉性质之间的分离来解释。© 1999 Elsevier Science BV 保留所有权利。
牛，猪，绵羊和山羊在屠宰场对动物福利的兽医检查期间发现的心脏病变患病率
监测了2010年至2021年之间在捷克共和国的屠宰场屠宰牛，猪，绵羊和山羊的心脏损伤的发生率。在死后屠宰场检查中记录了被归类为急性，慢性和寄生虫的发现。与其他动物类别相比，在小猪（14.92％）和小牛（4.03％）中发现急性心脏损伤的最高发病率是最高的。发现慢性心脏损伤的发病率显着是小猪的最高（14.13％）。在肥大的动物中，慢性心脏损伤的患病率显着最高的猪猪（8.19％），其次是公牛（1.33％），羔羊（0.20％）和儿童（0.15％）。在成年动物中，慢性心脏损伤的发生率显着最高（7.10％），其次是母猪（5.21％），DIS（1.46％）和母羊（0.86％）。寄生发现很少见，在审查期间（母羊为0.2％，其他受监测的物种和类别的0.03％）。通常，发现的最高发病率是慢性损害，其次是急性损害，而寄生损伤的最低损害，除了绵羊，寄生发现的发生率高于急性发现的发生率。总的来说，发现心脏上最高的病理发现（29.06％），其次是小牛（10.87％），即淘汰了年轻。还发现了相对较高的牛（9.84％），饮食猪（8.43％）和母猪（5.80％）的发现。对于其他受监测的物种和类别，在不到3％的病例中发现了心脏病变。结果为屠宰动物的整体心脏健康和福利提供了见解。
增强双能计算机断层扫描的定量参数，用于区分肺癌与固体肺结节中的良性病变
Results: The independent factors for differentiating lung cancers from benign solid pulmonary nodules included diameter, Lung-RADS categorization of diameter, volume, Zeff in arterial phase (Zeff_A), IC in arterial phase (IC_A), NIC in arterial phase (NIC_A), Zeff in venous phase (Zeff_V), IC in venous phase (IC_V), and NIC in venous phase （NIC_V）（全p <0.05）。由直径和NIC_V组成的IC_V，NIC_V和组合模型表现出良好的诊断性能，AUC为0.891、0.888和0.893，它们优于直径，直径，直径，体积，体积，Zeff_a和Zeff_A和Zeff_V（Zeff_A和Zeff_V（所有p <0.001））的直径分类。IC_V，NIC_V和组合模型的灵敏度高于IC_A和NIC_A的灵敏度（全部p <0.001）。与IC_V（P = 0.869）或NIC_V（P = 0.633）相比，组合模型没有增加AUC。
研究文章 使用新型深度卷积神经网络对口腔病变进行人工智能分析，以便早期发现口腔癌
近年来，人工智能 (AI) 在肿瘤学中的应用发展迅速，并取得了丰硕成果。这项工作旨在评估深度卷积神经网络 (CNN) 算法在口腔摄影图像中对口腔潜在恶性疾病 (OPMD) 和口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 进行分类和检测的性能。将包含 980 张口腔摄影图像的数据集分为 365 张 OSCC 图像、315 张 OPMD 图像和 300 张非病理图像。使用 DenseNet-169、ResNet-101、SqueezeNet 和 Swin-S 创建多类图像分类模型。使用 faster R-CNN、YOLOv5、RetinaNet 和 CenterNet2 构建多类物体检测模型。最佳 CNN 模型 DenseNet-196 的多类图像分类的 AUC 在 OSCC 和 OPMD 上分别为 1.00 和 0.98。最佳多类 CNN 基础物体检测模型 Faster R-CNN 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 0.88 和 0.64。相比之下，DenseNet-196 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 1.00 和 0.98，获得了最佳多类图像分类性能。这些值与专家的表现一致，并且优于全科医生 (GP)。总之，基于 CNN 的模型具有在口腔摄影图像中识别 OSCC 和 OPMD 的潜力，有望成为协助全科医生早期发现口腔癌的诊断工具。
使用嵌入式聚类策略提取纹理特征并描绘边界，检测 MRI 中的细微白质病变
白质病变 (WML) 是多种脑部疾病的根源，而自动 WML 分割对于评估自然病程和临床干预措施（包括药物研发）的有效性至关重要。尽管最近的研究在 WML 分割方面取得了巨大进展，但准确检测疾病早期出现的细微 WML 仍然特别具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用强度标准化技术、灰度共生矩阵 (GLCM) 嵌入聚类技术和随机森林 (RF) 分类器自动分割轻度 WML 负荷的方法，以提取纹理特征并识别特定于真正 WML 的形态。我们通过局部离群值因子 (LOF) 算法精确定义它们的边界，该算法通过相对于其邻居的局部密度偏差来识别边缘像素。该自动化方法已在 32 名人类受试者身上进行了验证，结果显示，通过类内相关性 (ICC = 0.881，95% CI 0.769, 0.941) 和皮尔逊相关性 (r = 0.895，p 值 < 0.001)，与神经放射科医生的手动描绘具有很强的一致性和相关性（排除一个异常值），并且在 MICCAI 大挑战赛中定义的六个既定关键指标中的五个方面优于三种领先算法（修剪均值异常值检测、病变预测算法和 SALEM-LS）。通过促进对细微 WML 的更精确分割，该方法可以实现更早的诊断和干预。
相关性。 25％的糖尿病患者发生了各种脚部病变，其中15％在溃疡性和坏死形式的背景下出现，LE
相关性。各种脚部病变发生在25％的糖尿病患者中，其中15％在溃疡性和坏死形式的背景下出现，导致下肢截肢。糖尿病患者发展脚趾和脚的坏疽的可能性是非糖尿病患者的17倍。当前，在患有糖尿病并发症的患者中，最多可进行非创伤性截肢的60％。鉴于上述数据，对患有糖尿病并发症的患者的早期诊断和紧急手术护理是临床手术的紧迫问题。工作的目的：优化化脓性软性软组织并发症的复杂手术治疗方法。研究的材料和方法：84例糖尿病软组织和糖尿病脚的脓性炎症过程的患者因坏死性筋膜炎而复杂化，在撒马尔罕市医学协会和三种三空临床基础上住院。有47名男性和37名妇女。患者的年龄为24至78岁。及时诊断软组织和糖尿病脚的脓性性疾病并发症是成功治疗这种病理学的关键。内分泌学家是