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对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
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
心血管计算机断层扫描
• W/L = Right +Left mouse • Zoom In = Middle mouse depress & hold + push entire mouse forward • Zoom Out = Middle mouse depress & hold + pull entire mouse back • Pan = right mouse hold and drag • Slice or page through volume data set = middle + right mouse • Page through MPR's = left mouse • Isocenter from 2D: Alt + left click on area of interest & will center all planes • Isocenter on 3D view = Alt + left click OR middle mouse depress and释放感兴趣的区域
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
18 F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 - 计算层析成像参数，用于预测儿童的预后和毒性
伯基特淋巴瘤（BL），弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和原发性纵隔B细胞淋巴瘤（PMBCL）是儿童和年轻人的常见肿瘤（1）。尽管化学疗法可以显着提高生存率，而无事件的生存率为5年，但对于那些对前线化学疗法复发或反应不佳的患者的预后较差[总生存率（OS）率≤25％]（2）。高剂量化疗可能会诱导延迟作用，包括继发性恶性肿瘤，慢性健康状况和不育（3,4）。作为一种新型的免疫治疗，嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗在许多类型的恶性肿瘤中取得了显着的效果，尤其是在复发或难治性的大B细胞淋巴瘤（LBCL）中，并且治疗效应可以持续使用（5-7）。但是，大多数患者确实会经历复发（8,9）。细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应物细胞相关的神经毒性综合征（ICAN）是常见的与免疫相关的不良事件，必须密切监测，因为它们可能是致命的（10）。因此，重要的是要鉴定预后较差的患者，并且在服用T细胞治疗之前有严重不良反应的风险。作为形态和功能成像的组合，
开发了用触发性毛细血管扩张和RAD3相关的抑制剂Camonsertib
摘要◥目的：Camonsertib是telangiectasiaandrad3相关（ATR）激酶的高度选择性和有效的抑制剂。剂量依赖性贫血是一种与阶级相关的目标不良事件，通常需要剂量改良。个体患者的发展危险因素的发展贫血因素使选择“单一大小” ATR抑制剂（ATRI）剂量（ATRI）剂量和时间表变得复杂，这可能导致低贫血风险的患者中最佳的最佳治疗剂量。我们评估了是否可以鉴定出贫血的早期预测因素，以最终告知个性化的剂量模型方法。患者和方法：基于临床前观察结果以及对人口相关贫血的机械理解，我们确定了在多变量线性回归建模工具中探索的几个潜在因素，用于预测治疗的第22天（周期2）。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
faah抑制剂在众人瞩目的焦点中，但遗憾的是
Saptarshee Mitra，Raphael Paris，Laurent Bernard，RémiAbbal，Pascal Charrier等。应用于海啸沉积物的X射线图：优化的图像处理和粒度，粒度，粒度形状和沉积物的定量分析3D。海洋地质学，2024，470，pp.107247。10.1016/j.margeo.2024.107247。hal-04514532
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
不均匀LRS-II SpaceTimes
我将使用协变量1+1+2分解方法引入一个动力学制度，以实现不均匀的LRS-II空位，这是我们最近在2404.01161中提出的。我们的方法从共同观察者的角度描述了LRS-II动力学。促进协方差动力学数量的协变量径向衍生物对新的动力学变量，并利用共价时间和径向衍生物之间的换向关系，我们已经能够证明可以证明，可以构建一个构建一阶普通微分方程的自主系统以及某些纯粹的Algebraic构造。我将在LRS-II相位空间中谈论一些有趣的功能，其中一个是均匀的解决方案构成了不变的子手机。对于LTB的特定情况，我表明可以恢复一些先前已知的结果。演讲将基于我们最近的工作2404.01161
生物均质化可以使景观景观森林多功能
fons van van der plas a，b，1，皮特·曼宁A，B，圣地亚哥索要A，埃里克·艾伦（Eric Allan） Benneter K，Damien Bonal L，Olivier Bouriaud M，Helge Bruelheide F，N，Filippo Bussotti O，2，Monique Carnol P，Bastien Castagneyrol I，J，J，Yohan Charbonnier I，J，J，J，David Anthony Coomes Q，Andrea Coppi Or，Andrea Coppi or，Andrea Coppi C. Bastina C. Bastinans C. Bastias C. Thyme Domisch U，LeenaFinérU，Arthur Gessler V，AndréGranierL，Charlotte Grossiord W，Virginie Guyot I，J，J，X，StephanHättenschwilerY，HervéJactelI，J，J，J，Bogdan Jaroszewicz Z，François-xavavierJolyYOLY YOLY YOLYS THOMAS。 Jucker Q, Julia Koricheva AA, Harriet Milligan AA, Sandra Mueller C, Bart Muys T, Diem Nguyen BB, Martina Pollastrini or, Sophia Ratcliffe E, Karsten Raulund-Rasmussen S, Federico Selvi or, Jan Stenlid BB, Fernando Valladares R, CC, Lars Vesterdal S, DawidZielínskiZ和Markus Fischer A，B，DD