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使用基于嘈杂学生的训练来提高 T1 加权对比增强 3D MRI 中的脑转移瘤检测率
摘要 — 早期发现脑转移瘤 (BM) 可能对癌症患者的预后产生积极影响。我们之前开发了一个框架，用于在 T1 加权对比增强 3D 磁共振图像 (T1c) 中检测小 BM（直径小于 15 毫米），以协助医疗专家完成这项时间敏感且高风险的任务。该框架利用专用的卷积神经网络 (CNN)，该网络使用标记的 T1c 数据进行训练，其中基本事实 BM 分割由放射科医生提供。本研究旨在通过一种基于嘈杂学生的自训练策略来推进该框架，以利用大量未标记的 T1c 数据（即没有 BM 分割或检测的数据）。因此，该工作 (1) 描述了学生和老师 CNN 架构，(2) 介绍了数据和模型噪声机制，以及 (3) 引入了一种新颖的伪标记策略，考虑到框架学习到的 BM 检测灵敏度。最后，它描述了一种利用这些组件的半监督学习策略。我们使用 217 个标记和 1247 个未标记的 T1c 检查通过 2 倍交叉验证进行了验证。仅使用标记检查的框架在 90% 的 BM 检测灵敏度下产生了 9.23 个假阳性；而使用引入的学习策略的框架在相同灵敏度水平下导致错误检测减少约 9%（即 8.44）。此外，虽然使用 75% 和 50% 标记数据集的实验导致算法性能下降（分别为 12.19 和 13.89 个假阳性），但使用嘈杂的学生训练策略的影响不太明显（分别为 10.79 和 12.37 个假阳性）。
国家抗癌药物基金清单 ver1.342 09-Jan-25
8. 根据UICC/AJCC TNM第8版，该患者手术NSCLC标本的病理TNM分期为IIB期、IIIA期或仅N2 IIIB期肿瘤。请在下方标记该患者适用的分期： - IIB期疾病（T1a N1或T1b N1或T1c N1或T2a N1或T2b N1或T3 N0） - IIIA期疾病（T1a N2或T1b N2或T1c N2或T2a N2或T2b N2或T3 N1或T4 N0或T4 N1） - 仅N2 IIIB期疾病（T3 N2或T4 N2） 注意：试验包括使用UICC/AJCC TNM第7版分期的患者，因此上市许可使用第7版分期系统。由于目前NSCLC手术切除标本均采用UICC/AJCC TNM第8版进行报告，因此上市许可中包含的相应第7版阶段已翻译为第8版的阶段。
论文标题 - 科学与工程学院
图2.1：带有手动注释的三种成像方式上的肿瘤外观（a = t2-flair，b = t2，c = t1c），以及右侧三个标签的融合（d）。从左到右：全肿瘤（黄色），肿瘤核（红色），增强肿瘤结构（浅蓝色），周围围绕核心的囊性/坏死成分（绿色）。（从[12]复制。）
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arXiv:2001.02040v1 [eess.IV] 2020 年 1 月 6 日
脑肿瘤分为原发性和继发性肿瘤。原发性脑肿瘤源自脑细胞，而继发性肿瘤则从其他器官转移到脑中。最常见的原发性脑肿瘤类型是神经胶质瘤，它源自脑神经胶质细胞。神经胶质瘤可分为低级别 (LGG) 和高级别 (HGG) 亚型。高级别神经胶质瘤是一种侵袭性恶性脑肿瘤，生长迅速，通常需要手术和放疗，生存预后较差。磁共振成像 (MRI) 是脑肿瘤分析、监测和手术计划的关键诊断工具。通常会获取几种互补的 3D MRI 模式 - 例如 T1、使用造影剂的 T1 (T1c)、T2 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) - 以强调不同的组织特性和肿瘤扩散区域。例如，造影剂（通常是钆）强调 T1c MRI 模式中的高活性肿瘤亚区。自动分割 3D 脑肿瘤可以节省医生的时间，并为进一步的肿瘤分析和监测提供准确、可重复的解决方案。最近，基于深度学习的分割技术超越了传统的计算机视觉方法，实现了密集语义分割。卷积神经网络 (CNN) 能够从示例中学习，并在 2D 自然图像 [5,7] 和 3D 医学图像模式 [15] 中展示出最先进的分割精度。多模态脑肿瘤分割挑战赛 (BraTS) 旨在通过提供 3D 图像来评估最先进的脑肿瘤分割方法
产妇分娩三年计划及新生儿护理技术指导
T1a：产前检查时了解病史 结果 CQC 全国孕产调查 T1b：参与产前护理决策 结果 T1c：产前检查时被倾听 结果 T1d：分娩期间对担忧的回应 结果 T1e：分娩期间的决策参与 结果 T1f：分娩期间善良和富有同情心的治疗 结果 T1g：产后医院护理期间信息或解释的充分性 结果 T1h：产后护理期间对个人情况的考虑 结果 T1i：产后护理期间被倾听 结果 T1j：在 6-8 周的 GP 检查中，是否有充足的时间讨论身体和心理健康
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主要挑战是从磁共振扫描中识别、分割和提取患处。然而，对于临床专家来说，这是一项耗时且繁琐的工作。本文提出了一种自动化脑肿瘤系统。该系统采用混合图像处理技术，如对比度校正、直方图归一化、阈值技术、算术和形态学操作，将附近的器官和其他组织与大脑隔离开来，以改善患处的定位。首先，提出颅骨剥离过程来隔离非指定区域以提取指定的大脑区域。进一步处理这些生成的大脑区域图像以发现脑肿瘤。利用 T1、T2、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) 对磁共振 (MR) 图像研究了计划方案。采用了所提出的混合方法。结果表明，该方法对提取肿瘤区域非常有效。脑肿瘤感兴趣区域的分割和分离准确率达到 95%。最后，使用从伊拉克巴格达的Al-Yarmouk 和巴格达教学医院的十名被诊断为早期、恶性和转移性脑肿瘤的患者获得的真实图像临床数据集来确认所提出的程序的意义。
肺癌诊疗指引
支气管壁可能会延伸到主支气管近端，也被归类为T1a，但这些肿瘤并不常见。*T1b肿瘤> 1 cm但最大维度≤2cm *T1C肿瘤> 2 cm，但最大尺寸的T2肿瘤> 3 cm> 3 cm，但≤5cm，但≤5cm或具有以下任何特征：（1）涉及主要支气管，无论与Carina无关，但无含碳纤维， （2）入侵内脏胸膜（PL1或PL2）； （3）与持续到肺门区域的肺不骨或阻塞性肺炎相关，涉及一部分或所有肺 *T2a肿瘤> 3 cm> 3 cm，但最大维度≤4cm *T2B肿瘤 *T2B肿瘤> 4 cm，但≤5cm，但最大的尺寸t3肿瘤> 5 cm> 5 cm，直接启发： （PL3），胸壁（包括上沟肿瘤），神经神经，顶心膜；或与原发性T4肿瘤> 7 cm的原发性T4肿瘤分开或分离肿瘤，或任何大小的肿瘤侵入以下一个或多个肿瘤：隔膜，纵隔，心脏，心脏，伟大的血管，气管，气管，经常性喉神经，食管，脑脑，脑，脑，Carina；在同侧叶片中，单独的肿瘤结节不同于主要的
YOLO 物体检测器和 Inception-V3 卷积神经网络用于改善脑肿瘤分割
对于一系列医学分析应用，脑肿瘤定位和从磁共振成像 (MRI) 中分割脑肿瘤是一项具有挑战性但至关重要的工作。许多最近的研究包括四种模式：即 T1、T1c、T2 和 FLAIR，这是因为每个肿瘤致病区域都可以通过每种脑成像模式进行详细检查。尽管 BRATS 2018 数据集给出了令人印象深刻的分割结果，但结果仍然更复杂，需要更多的测试和更多的训练。这就是为什么本文建议在整幅图像之外的一小部分图像上操作预处理策略，因为这样才能创建一个有效且灵活的脑肿瘤分割系统。在第一阶段，使用不同的分类器（如决策树、SVM、KNN 等）开发集成分类模型，使用小部分的策略将图像分类为肿瘤和非肿瘤类，可以完全解决过度拟合问题并减少使用 inceptionv3 CNN 特征的 YOLO 对象检测器模型中的处理时间。第二阶段是推荐一种高效且基本的级联 CNN (C-ConvNet/C-CNN)，因为我们处理每个切片中脑图像的一小部分。级联卷积神经网络模型以两种独立的方式提取可学习的特征。在 BRATS 2018、BRATS 2019 和 BRATS 2020 数据集上，对所提出的肿瘤定位框架进行了广泛的实验任务。三个数据集的 IoU 得分分别为 97%、98% 和 100%。本文详细讨论并介绍了其他定性评估和定量评估。
M.Sc. （农业）植物繁殖和遗传学... 国际研讨会 微生物学系 Badshahithaul Tehri Garhwal（Uttarakhand） b''
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纵向非人类灵长类动物母体免疫激活模型新辅助化学疗法，内分泌治疗和针对乳腺癌的靶向疗法：ASCO指南
建议接受新辅助治疗的患者应由多学科护理团队管理。新辅助治疗的适当候选者包括炎症性乳腺癌患者以及残留疾病的患者可能会改变治疗。新辅助治疗也可用于减少局部治疗的程度或减少启动治疗时的延迟。尽管应常规使用肿瘤组织学，成绩，孕酮和人表皮生长因子受体2（HER2）表达来指导临床决策，但有足够的证据支持其他标记物或基因组培养物的使用。患有临床阳性和/或至少T1C疾病的三阴性乳腺癌（TNBC）患者应提供含有邻苯二甲酸酯和含紫外紫杉烷的治疗方案；患有CT1A或CT1BN0 TNBC的人不应常规提供新辅助治疗。可以向TNBC患者提供卡铂，以增加病理完全反应。目前没有足够的证据支持在标准化疗中添加免疫检查点抑制剂。在患有激素受体（HR）阳性（HR阳性），HER2阴性肿瘤的患者中，可以在没有手术信息的情况下做出治疗决定时使用新辅助化学疗法。在绝经后患有HR阳性，HER2阴性疾病的绝经后患者中，激素治疗可用于下降疾病。患有淋巴结阳性或高风险淋巴结阴性的患者HER2阳性疾病应与抗HER2阳性疗法结合使用新辅助治疗。T1AN0和T1BN0患者，不应常规提供HER2阳性疾病。T1AN0和T1BN0患者，不应常规提供HER2阳性疾病。