XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempituitary
使用 MR 图像进行脑肿瘤类型识别...
使用磁共振图像 (MRI) 检测脑肿瘤对于当代医学成像研究来说很困难。基本上，脑肿瘤是异常脑细胞的扩张，这些细胞扩张不规律，似乎不受控制。脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体是最常见的三种肿瘤。早期识别对于成功治疗脑肿瘤至关重要。随着医学成像的发展，医生现在采用各种成像方法来诊断脑肿瘤，如 fMRI、EEG 等。这些成像方法可以通过提供脑肿瘤位置、大小和形状的详细信息，帮助临床医生建立准确的诊断并制定治疗策略。特征提取和分类是脑肿瘤分类的两个步骤。在某些早期研究中，经常使用两种传统的手动特征提取方法来提取脑肿瘤图像的强度和纹理等细节。这项工作采用了
安东尼·博斯科在卡车与汽车相撞事故中丧生
牛生长激素 (BST) 是一种天然存在的激素，虽然存在争议，但可以刺激奶牛产奶，很有可能在 1990 年底获准供奶农使用。这是密歇根州牛奶生产商协会总经理 Walt Wosje 周六在 MMPA Deford Local 年度会议上发表讲话时做出的预测，会议在 S habbona 联合卫理公会教堂地下室举行。有人提议使用 BST（奶牛的脑垂体区域自然产生的），这样奶农就可以生产更多的牛奶，而不会对奶牛或消费者造成风险。Wosje 表示他相信这个提议是有效的，尽管 MMPA 尚未就此问题采取官方立场。“MMPA 不是 BST 的支持者，但从同样的角度来看，我们不会领导游行来禁止它，”他重新说道。“我们的担忧。..is
关于脑肿瘤的全面评论
引言肿瘤也称为肿瘤或病变是异常的组织，通过不受控制的细胞分裂生长。随着新细胞替代旧细胞或受损的细胞，正常细胞以受控的方式生长。由于未完全理解的原因，肿瘤细胞会无法控制地再现。脑肿瘤是颅内包含的任何组织中发生的异常生长，包括大脑，颅神经，脑膜，头骨，垂体和松果体。脑肿瘤以其生长的细胞类型命名。它们可能是主要的（从大脑开始）或次级（从其他区域扩散到大脑）。处理选项因肿瘤类型，大小和位置而异。肿瘤是否已扩散；以及该人的年龄和医疗服务的健康状况。治疗选择可以治愈或专注于缓解症状。超过120种类型的脑肿瘤，许多人都可以成功治疗许多人的寿命和生活质量。
引用出版物（APA）：Pancarelife财团，更长，T。，Clemen，E
关键目标，如果要将颅咽性瘤和垂体肿瘤排除在队列分析之外，那么其他儿童脑肿瘤（CBT）的幸存者（CBTS）有可能增加体重，超重或肥胖症，如果是这样，则与下丘脑诊断功能障碍的关联是什么？知识不仅超重（20.3％）和肥胖症（8.5％）的普遍性（8.5％）高，而且频繁（$ 1 2.0标准偏差得分[SDS]）的体重增加（11.6％）。随访期间体重指数（BMI）的这些变化似乎与下丘脑 - 垂体功能障碍有关。诊断时较高的BMI SDS，糖尿病（DI）或随访期间中央早熟青春期（CPP），而低度胶质瘤与超重和肥胖有关。在随访期间，在诊断，DI或CPP时具有较高BMI SD的相关性CBT和低级神经胶质瘤可能需要对随访期间的体重变化和下丘脑垂体功能的变化进行更强烈的监视，旨在降低长期心血管疾病的发病率。
g069-用于肿瘤组织病理学报告的数据集...
评论 本文档将取代 2016 年 1 月发布的中枢神经系统肿瘤（包括垂体）数据集第 4 版。 根据学院的出版前政策，本文档于 2019 年 11 月 20 日至 12 月 18 日在皇家病理学院网站上供咨询。 回复和作者的评论可在最终文件发布后查看。 Brian Rous 博士 指南审查临床负责人（细胞病理学） 皇家病理学院 6 Alie Street, London E1 8QT 电话：020 7451 6700 传真：020 7451 6701 网址：www.rcpath.org 在英格兰和威尔士注册的慈善机构，编号 261035 © 2020，皇家病理学院 本作品受版权保护。您可以下载、显示、打印和复制本文档用于个人非商业用途。有关复制和权利的请求和问询请发送至上述地址的皇家病理学院。首次出版：2020 年。
prtecentriq®SC（atezolizumab注射）
存在免疫系统问题，例如类风湿关节炎，克罗恩病，溃疡性结肠炎或狼疮； 有器官移植； 有呼吸或肺部问题，例如肺部炎症（肺炎）； 有肝问题； 有心脏问题； 有肾脏问题； 肌肉无力和肌肉疼痛； 在包括甲状腺，垂体，肾上腺和胰腺等激素产生腺体的问题上有问题； 患有糖尿病； 具有影响您神经系统的状况，例如肌无力的肌无力或Guillain-Barré综合征； 患有肝炎（HBV）或丙型肝炎（HCV）的慢性病毒感染； 患有人类免疫缺陷病毒（HIV）感染或获得的免疫缺陷综合征（AIDS）； 正在服用影响免疫系统（例如类固醇）的药物； 以前经历了严重的皮疹或泡沫状的皮肤状况已接受了活疫苗的现场直播；
基于深度学习的脑肿瘤检测的优化和效率分析
脑肿瘤在全球范围内散布非常快。这是一种侵略性疾病之一，如果未被及时检测到，最终导致死亡。神经科医生和放射科医生的艰巨任务是在早期检测脑肿瘤。然而，从磁共振成像图像中手动检测脑肿瘤是有挑战性的，并且易受错误，因为这是经验丰富的医生。为解决这两个问题，开发了自动化的脑肿瘤检测系统，以便早期诊断该疾病。在本文中，通过MRI图像进行诊断以及其类型的分类。所提出的系统可以特异性地分类四个脑肿瘤状况分类，例如脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和无肿瘤。卷积神经网络方法用于分类和诊断，其准确性约为93.60％。这项研究是在一个Kaggle数据集上进行的，该数据集由3274次大脑MRI扫描组成。该模型可用于实时脑肿瘤检测。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
基于深度学习方法和磁共振成像的脑肿瘤检测
简单总结：在本研究中，我们使用大量脑肿瘤图像解决了 MRI 扫描中脑肿瘤检测这一具有挑战性的任务。我们证明，通过迁移学习对最先进的 YOLOv7 模型进行微调可显著提高其在检测神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤方面的表现。我们提出的深度学习模型显示出令人鼓舞的结果，可以准确识别 MRI 图像中脑肿瘤的存在和精确位置。与标准技术相比，所提出的方法实现了更高的准确度，在我们的分析中准确度高达 99.5%。然而，我们承认，额外的调查和测试对于确保我们检测小肿瘤的方法的有效性至关重要。小肿瘤识别的复杂性需要对脑肿瘤识别进行持续研究并不断改进我们的检测系统。通过这条途径，我们旨在提高患者和医务人员在对抗脑癌的艰难斗争中的诊断能力。
迪耶瓦教授
传记 Di Ieva 教授于 2002 年获得医学学位，并于 2007 年在意大利获得神经外科专业学位。2007 年至 2009 年，他担任米兰的神经外科顾问，主要参与脑肿瘤和垂体肿瘤的治疗，与耳鼻喉科和颅颌面外科医生、肿瘤学家和放射肿瘤学家密切合作，并参与神经创伤的紧急处理。2009 年至 2011 年，他还在奥地利维也纳医科大学解剖学和细胞生物学中心担任研究员，并在那里获得临床神经科学博士学位（引入神经病理学和 MRI 的创新方法）。2012 年，他被任命为神经解剖学副教授，并多次受邀在意大利、奥地利、瑞士、德国、美国和阿联酋等多个国家教授神经创伤学和神经外科。 2014 年，Di Ieva 教授在多伦多大学圣迈克尔医院完成了为期 3 年的颅底外科临床和研究奖学金，在那里，他还获得了伽玛刀放射外科方面的进一步经验，并继续在加拿大安大略省最大的创伤中心之一进行急诊神经外科手术。他的多学科经验使他能够领导出版“颅底外科手册”（Thieme，纽约，2015 年），这是全球该领域使用最多的书籍之一。2015 年，Di Ieva 博士搬到悉尼，在那里他进一步从事普通神经外科和复杂脊柱外科工作（主要在麦考瑞大学医院、北岸私立医院和皇家北岸医院以及悉尼基督复临安息日会医院），并于 2017 年获得澳大利亚皇家外科学院的奖学金。他是麦考瑞神经外科和麦考瑞大学医院的全职顾问神经外科医师，也是麦考瑞大学的神经外科教授。临床专长 神经肿瘤学（中枢和周围神经系统肿瘤和癌症的外科和多学科治疗）；垂体和颅底手术（包括治疗影响脑神经和颅颈交界处的复杂肿瘤和疾病）；疼痛治疗（包括显微血管减压和经皮治疗颅面疼痛和面肌痉挛、周围神经减压、脊柱手术、神经调节）；显微神经外科、内窥镜和微创（“锁孔”）神经外科；清醒手术和神经监测；脑积水；神经创伤学，包括脑外伤和脊柱损伤以及脑震荡后患者的多学科管理。 学历