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PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
IDH wildType胶质母细胞瘤的纵向多模式分析揭示了预后不同的治疗反应的分子进化和细胞表型
抽象背景。尽管在IDH-WildType胶质母细胞瘤的生物学上取得了进步，但它仍然是一种毁灭性的疾病，中位生存期不到2年。然而，对当前护理标准治疗方案的异质反应的分子基础包括最大安全切除，辅助辐射和替莫唑胺化学疗法的分子基础仍然未知。方法。对106名患者的配对初始和复发性胶质母细胞瘤试样进行了全面的组织病理学，基因组和表观依赖氏症评估，以研究分子进化和细胞表型，这些分子进化和细胞表型。结果。虽然TERT启动子突变和CDKN2A纯合缺失是通过初始肿瘤和复发性肿瘤共享的神经胶质作用期间的早期事件，但大多数其他复发性遗传改变（例如，EGFR，PTEN，PTEN和NF1）通常是私有的，属于初始或反复发生的肿瘤，表明后期在后球后期的摄取。此外，胶质母细胞瘤表现出异质的表观基因组进化，亚群在全球性高甲基化，低甲基化或保持稳定的情况下变得越来越稳定。进行肉瘤转化的胶质母细胞瘤的复发时间较短，并且在NF1，TP53和RB1改变以及间质表观遗传学类中显着富集。在替莫唑胺治疗后出现体细胞超突变的患者与疾病复发和长时间的总生存期间的间隔明显更长，并且在MGMT启动子区域的4个特定CpG位点上增加了甲基化，这与这种超孕期的发展显着相关。最后，开发了347个关键CpG位点的DNA甲基化水平变化的表观基因组进化特征，与临床结局显着相关。结论。胶质母细胞瘤经历异质的遗传，表观遗传和细胞进化，其基础是预后不同的治疗反应。
Riemer Slart、Michelle Williams、Luis Eduardo Juarez-Orozco、Christoph Rischpler、Marc Dweck 等人。EACVI 和 EANM 关于使用 SPECT/CT、PET/CT 和心脏 CT 进行多模态心血管成像的人工智能应用的立场文件。《欧洲核医学与分子成像杂志》，2021 年，48 (5)，第 1399-1413 页。10.1007/s00259-021-05341-z。hal- 03666321
摘要 在日常临床实践中，临床医生整合可用数据以确定患者疾病或临床结果的诊断和预后概率。对于疑似或已知心血管疾病的患者，通常会执行几种解剖和功能成像技术来协助这项工作，包括冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 和核心脏病学成像。正电子发射断层扫描 (PET)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和 CT 硬件和软件的不断改进已导致诊断性能的提高以及这些成像技术在日常临床实践中的广泛应用。然而，人类解释、量化和整合这些数据集的能力是有限的。新标记的识别和机器学习 (ML) 算法的应用，
用于人类大脑 3D 组织学的多模态计算流程
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整合多模式治疗以优化癌症治疗
癌症仍然是全球发病和死亡的主要原因之一。在过去的几十年里，癌症的治疗有了很大的发展，靶向治疗、免疫治疗等新型治疗方式的引入，以及手术技术的进步。多模式治疗的概念涉及整合不同的治疗方法——如手术、化疗、放疗和较新的生物疗法——以最大限度地提高癌症治疗的疗效。本综述深入探讨了多模式治疗在优化癌症治疗中的作用[1]。
社论：人工智能与多模态医学成像数据融合改善心血管疾病护理
当今的数字健康旨在提高医疗服务效率以及个性化、及时的疾病护理。心血管疾病 (CVD) 是全球领先的死亡原因。在美国，三分之一的成年人患有某种形式的 CVD。预计到 2035 年，美国近一半的人口将患有至少一种 CVD，直接和间接总成本可能超过 1 万亿美元 (1-3)。医学成像数据涵盖多种主要以孤岛形式使用的模式。这些包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、CT 衍生的血流储备分数 (CT-FFR)、心脏 MRI、全心脏动态 3D 心脏 MRI 灌注、3D 心脏 MRI 晚期钆增强、心脏正电子发射断层扫描 (PET)、超声心动图和冠状动脉造影。然而，在混合配置中仅使用少数几种模式，例如正电子发射断层扫描与计算机断层扫描 (PET/CT)、单光子发射计算机断层扫描与 CT (SPECT/CT)、超声心动图和侵入性血管造影。整合这些不同的成像模式会给临床医生带来负担，因为它会增加复杂性、潜在的不准确性并增加医疗成本。本研究课题侧重于融合技术，该技术能够整合和建模这些多种模式，以提供互补信息，帮助改善心血管疾病护理。这些模式将利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术以及其他最先进的技术。以下是本研究课题的一些见解和发现：
metamizole（二吡啶）用于成人术后疼痛的多模式镇痛
背景：Metamizole（二吡啶）是某些国家 /地区围手术镇痛的一种非阿片类镇痛药。该药物具有镇痛，抗热和痉挛性作用。复杂机制尚未得到充分解释。大概，镇痛作用是基于对Cox-1和Cox-2环氧酶和前列腺素合成的活性的抑制。此外，阿片类，大麻素和内托藻系统的激活也起着重要作用。metamizole是一种相对安全的镇痛药，尽管它并非完全没有不良反应。其中，最严重和最有争议的是骨髓毒性，特质性药物诱导的肝损伤（DILI）和过敏反应。目的和目标是提供有关使用元唑治疗成人急性术后疼痛的数据。方法：已执行了包括PubMed/Medline，Web of Science和Scopus数据库的搜索，以查找有关在围手术疼痛管理中使用Metamizole的信息。结果：元亚唑在围手术期疼痛管理中的作用的数据似乎不适合。此外，大多数有关将元唑用于术后给药方案使用的研究。在预防性和多模式镇痛中使用元唑以稀疏或有争议的数据表示。结论：文献中有一些证据表明，元唑在治疗术后疼痛方面的有效性。此外，基于临床实践的经验表明，metamizole作为围手术期镇痛作用的高实用性。palliat Med练习因此，元唑可以被认为是多模态镇痛的重要组成部分。尽管该药物可能是多模式镇痛的主要成分，但其使用受到严重不良反应的限制。因此，使用时应采取特殊预防措施。但是，需要进一步研究，尤其是确定其在多模式和预防性镇痛方案中的有效性。
通过多模态对比学习进行体内细胞类型和大脑区域分类
目前的电生理学方法可以追踪许多神经元的活动，但如果没有进一步的分子或组织学分析，通常无法知道记录的是哪些细胞类型或大脑区域。因此，开发准确且可扩展的算法来识别记录神经元的细胞类型和大脑区域对于提高我们对神经计算的理解至关重要。在这项工作中，我们开发了一种用于神经数据的多模态对比学习方法，可以针对不同的下游任务进行微调，包括推断细胞类型和大脑位置。我们利用这种方法联合嵌入单个神经元的活动自相关和细胞外波形。我们证明了我们的嵌入方法，通过多模态对比学习的神经元嵌入 (NEMO)，与监督微调相结合，实现了光标记视觉皮层数据集的最新细胞类型分类和公共国际脑实验室全脑图数据集的大脑区域分类。我们的方法代表着通过电生理记录准确进行细胞类型和大脑区域分类的迈出了有希望的一步。
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。