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irtg 2251：ICSMD 6th Retreat
通过研究促进和维持干细胞命运主管的网络来控制垂体的再生潜力的因素：Cynthia andoniaDou KCl，TBA TUD 4。Maria Alejandra Ramirez Torres成熟机制的人类多能干细胞衍生的胰岛（SC- iSlets）主管：Anthony Gavalas Tud，Francesca Spagnoli KCl 5。Maria Cristina Garrone使用患者衍生的诱导性干细胞对先天性高胰岛素主管进行建模：Rocio Sancho KCL，Anne Grapin-Botton Tud 6。Olivia Sherwin应力对垂体干细胞主管的影响：Cynthia andoniadou Kcl，Charlotte Steenblock＆Steefan Bornstein Tud 7。panagiota siatra在应力适应主管期间研究了HPA轴的茎和祖细胞的可塑性：Charlotte Steenblock＆Steefan Bornstein Tud，Cynthia andoniadou Kcl 8。Anna Salkowa细胞命运在人类胰腺B细胞开发主管期间的决定：Francesca Spagnoli KCl，TBA TUD 9。Jenny Gehlen建立合成PEG水凝胶系统，以研究生化和机械的细胞外提示如何影响胰腺器官主管中的细胞命运决策：Rocio Sancho KCl，TBA TUD TUD
女孩中的芳香酶抑制剂：肛门酸酶合并到具有早期或早熟青春期的女孩中的LHRH模拟左旋林蛋白，并且生长潜力受损
普通的英语摘要背景和研究目的：垂体是大脑中的豌豆大小结构，除其他外，它是一种称为生长激素的化学物质。生长激素缺乏症发生在这种腺体产生足够的生长激素时。这种缺陷可以在任何年龄发展。在儿童中，与同龄儿童看起来比同龄人更年轻的孩子相比，这会导致增长缓慢。用芳香酶抑制剂的治疗已被证明在增加男孩的成人身高（PAH）方面已经成功，但是在女孩中，对于患有McCune-Albright综合征（一种遗传疾病）的女孩，它仅显示出成功。黄体激素激素是垂体中产生的另一种激素。它刺激了包括雌激素在内的性激素的产生。雌激素促进骨骼骨骼的成熟，从而导致生长缓慢。使用称为Leuprorelin的药物阻止黄体素激素的产生减慢骨骼成熟，因此可能增加了可供生长的时间。我们想研究与单独的（较早的早期）或早期青春期的女孩，与单独的（少于平常的）生长潜力相比，与lyuprorelin leuprorelelin相比，阿拉斯特罗（一种芳香酶抑制剂）与余质蛋白结合长达2年（或直到11岁）是一种安全有效的治疗方法。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
从磁共振成像中检测脑肿瘤...
简介：这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像（MRI）图像进行检测和分类。材料和方法：3264个MRI脑图像的数据集包含4类：未指定的神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和健康的大脑，在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性，精度，召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果：实验结果表明，MobilenetV2循环神经网络（CNN）模型能够以99％的精度，98％的召回率和99％的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面，验证数据分析表明，CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高（97％），并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论：这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外，这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性，这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。
催产素从子宫到心脏的远距离
摘要：催产素的研究计划始于1895年，当时奥利弗（Oliver）和沙弗（Schafer）报告说，从垂体中提取的一种物质会静脉注射到狗中时升高血压。dale后来报道说，神经型物质物质会触发子宫收缩，泌乳和抗毒液。该垂体提取物的纯化表明，加压剂和抗输尿管活性可以归因于加压素，而子宫加压素和哺乳活性可以归因于催产素。在1950年，确定加压素和催产素的氨基酸序列并化学合成。加压素（CyFQNCPRG-NH 2）和催产素（Cyiqncplg-NH 2）不同于两个氨基酸，并且在所有加压蛋白/氧蛋白质肽肽的所有加压蛋白/牛oxopressin peptides中的半胱氨酸残基之间有一个二硫桥。催产素的这种特征导致了1955年Vincent du Vigneaud颁发的诺贝尔奖。然而，仅50年后，当催产素或其受体耗尽的小鼠发展后期发作的肥胖和代谢综合征的证据确定催产素调节能量和代谢。催产素是厌食症，并调节骨骼肌中的瘦/脂肪质量组成。催产素对肌肉的影响是通过心肌中引发的途径来介导的。催产素参与热生成和肌肉收缩与人类中的prader-willi综合征有关，开辟了令人兴奋的治疗途径。
Shawn Wells Media Kit Jun172023
他已经制定了1000多种补充剂，食物，饮料和宇宙剂量，并获得了25种新颖的成分，现在被称为Ingredientsorks-成分科学家。以前是一位主要的临床营养师，拥有十多年的临床经验，他曾向数千名自然健康解决方案（例如Keto，Paleo，Fasting和Supplements）提供咨询。他还亲自克服了各种健康问题，包括爱泼斯坦 - 巴尔病毒，慢性疲劳综合征，纤维肌痛，抑郁症，失眠，肥胖和垂体肿瘤。
AHCCCS 药学和治疗学委员会
− 男性性腺功能低下是由于睾酮生成不足引起的，其特征是血清浓度低。性腺功能低下可能表现为睾酮缺乏、不育或两者兼有 − 表现症状主要取决于患者发病时的年龄，可能包括阳痿、性欲减退、疲劳、精力不振、情绪低落、抑郁和第二性征退化 − 男性性腺功能低下的潜在风险包括骨质疏松症、性功能障碍、抑郁和心血管疾病 − 30 岁以后，男性的睾酮水平每年下降速度高达 2% − 性腺功能低下的原因分为原发性（因睾丸衰竭引起）或继发性（因下丘脑或垂体衰竭引起） − 两种类型的性腺功能低下都可能是由遗传（先天性）或后天因素引起的 − 导致原发性性腺功能低下的疾病包括隐睾、双侧扭转、睾丸炎、睾丸消失综合征、睾丸切除术、化疗、放射疗法、酒精或重金属毒性损伤、睾丸感染（如腮腺炎）和染色体异常，如克氏综合征 − 患者通常表现为睾酮水平低、促卵泡激素 (FSH) 和黄体生成素 (LH) 水平升高 − 继发性（促性腺激素不足）性腺功能低下，包括特发性促性腺激素或黄体生成素释放激素 (LHRH) 缺乏症，以及肿瘤、创伤或辐射导致的垂体下丘脑损伤 − 继发性性腺功能低下患者的睾酮水平较低，FSH 和 LH 水平较低或处于正常范围内
儿童和成人的生长激素治疗授权期限：最长一年儿童审查标准：批准要求：•
儿童生长激素缺乏症 (GHD)： ❖ Genotropin ® 、Norditropin ® 、Ngenla ™ 、Skytrofa ® 、Sogroya ® 生长速度：< 5 cm/年 目前身高：低于同年龄和性别的平均值 ≥ 2 个标准差 (SD) 或低于同年龄和性别的第 5 百分位数 骨龄：比实际年龄至少落后一年 骨骺：如果年龄在 10 岁以上，则确认生长板开放 诊断评估（以下之一）： • 对 GH 激发试验（例如精氨酸、可乐定、胰高血糖素、胰岛素和左旋多巴）的两次低于正常反应：确认刺激试验，血清 GH 峰浓度低于 10 ng/ml；或 • 一次异常 GH 测试就足够了，并且患者有明确的 CNS 病理、多种垂体激素缺乏症 (MPHD)、放射史或影响 GH 轴的遗传缺陷；或 • GH 激发试验反应低于正常（血清 GH 峰值浓度低于 10ng/ml），且血清胰岛素样生长因子 1（IGF-I）和/或胰岛素样生长因子结合蛋白 3（IGFBP3）水平低于正常 排除条件： • 排除特发性身材矮小 (ISS)（出生体重正常且 GH 充足） • 排除其他垂体激素缺乏症（例如甲状腺功能减退症、慢性缺血性疾病）
BCM-VEMT：根据 MRI 对脑癌进行分类...
摘要：脑癌很可能是近年来导致死亡的最主要原因。正确诊断癌症类型使专家能够选择正确的治疗方法和决策，从而挽救患者的生命。具有图像处理功能的计算机辅助诊断系统能够正确分类肿瘤类型，其重要性不言而喻。本文提出了一种增强方法，该方法可以使用深度学习和机器学习算法集合对磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤类型进行分类。名为 BCM-VEMT 的系统可以对四个不同的类别进行分类，包括三类脑癌（神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）和非癌性（即正常类型）。开发了一种卷积神经网络来从 MRI 图像中提取深度特征。然后将这些提取的深度特征输入到多类 ML 分类器中，以对这些癌症类型进行分类。最后，使用加权平均分类器集合通过组合每个 ML 分类器的结果来实现更好的性能。该系统的数据集共有四类 3787 张 MRI 图像。BCM-VEMT 的表现更佳，胶质瘤类准确率为 97.90%，脑膜瘤类准确率为 98.94%，正常类准确率为 98.00%，垂体类准确率为 98.92%，总体准确率为 98.42%。BCM-VEMT 在对脑癌类型进行分类方面具有重要意义。