XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtumours
使用分子工具识别和指导治疗原发部位不明的癌症
原发灶不明的癌症 (CUP) 是指经组织学证实的转移性癌症，尽管进行了全面的诊断评估，但原发肿瘤仍未确定 [1,2]。CUP 约占全球所有癌症诊断的 3% 至 5%，估计每年每 100,000 人中有 7 至 12 例 [2]。尽管 CUP 罕见，但由于其异质性且通常与疾病相关的预后不良，它代表了重大的临床挑战。值得注意的是，CUP 不包括某些恶性肿瘤，例如肉瘤、黑色素瘤、生殖细胞肿瘤、神经内分泌肿瘤和血液系统癌症，因为这些肿瘤的确切来源部位尚未确定 [2]。绝大多数 CUP 患者（80-85%）属于高风险肿瘤组，即组织学分析无法明确组织来源的癌症，并且存在多个转移部位 [3]。这与 CUP 患者中的一小部分人形成了鲜明对比，这些人属于低风险人群，疾病表现有限，适合治愈目的、接受局部疗法治疗或临床表现高度提示组织来源，如患有孤立腋窝淋巴结的女性 [4]。
脑肿瘤组概述和学科...
3. 中枢神经系统肿瘤的分类 中枢神经系统肿瘤在肿瘤类型和等级方面的准确组织病理学和分子生物学分类对于做出治疗决策和根据相应的治疗方案治疗患者或纳入临床试验至关重要。通过活检或手术收集的肿瘤组织通过标准化的常规组织学、免疫组织化学和分子病理学程序进行处理，并根据当前 WHO 中枢神经系统肿瘤分类进行分类 (4)。从历史上看，WHO 分类涵盖了基于光学显微镜的组织学实体，重点关注“恶性程度”，以估计生物学行为和疾病的自然临床过程。该分类系统定期更新，并开始包括基于分子特征的肿瘤实体及其亚型。最新版本来自 2021 年，包括诊断时的分子诊断方法方面的重大变化 (4)。这导致了中枢神经系统肿瘤命名和分级的不同和新方法。已经引入了新的肿瘤类型和亚型，其中一些纯粹基于新诊断技术（例如 DNA 甲基化分析）。
Aquila Optimizer 基于混合深度学习的潜在特征与极限学习器对脑肿瘤进行分类和检测
摘要。脑癌是一种影响大脑的潜在致命疾病。为了挽救生命，早期肿瘤检测现在至关重要。医学成像是诊断脑肿瘤的一种方法。为了帮助发现脑肿瘤，研究人员正在转向深度学习。事实证明，使用深度学习算法可以减少个体早期诊断中的错误。对于脑肿瘤，即使是轻微的误诊也可能造成严重后果。在处理医学图像时，发现脑肿瘤仍然是一项艰巨的任务。在脑部扫描中很难发现肿瘤。图像的精度受到许多干扰和延迟的影响。我们在论文中使用深度学习方法来描述脑部疾病。利用深度学习方法检测脑部疾病与新信息的研究有关。提出的基于 TL 的 DenseNet121 模型分别实现了 98.38、97.33、99.1、98.23、98.62 和 96.62 的准确度、灵敏度、特异性、F1Score、精确度和 IoU。在脑肿瘤数据集上获得的结果表明，所提出的方法在 F1 分数、精确度、灵敏度、准确度、特异性和 IoU 方面优于其他方法。
使用 VERDICT-MRI 全面表征脑肿瘤：通过组织学验证的细胞和血管测量评估
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
放射组学，放射基因组学和人工智能...
该博士学位论文介绍了人工智能，机器学习，深度学习，放射素学，放射基因组学及其在肌肉骨骼放射学中的应用，重点是血液学疾病（多发性脊髓瘤和先例）骨骼和中央软骨肿瘤的肿瘤）和风湿性疾病。除了现代的多参数成像技术外，这些新的后处理和分析解决方案允许对诊断，鉴别诊断，机会性筛查，治疗反应监测和临床结果预测有更深入的见解。一般而言，自动参数或特征提取，分割，病变检测，分类或分类以及对临床结果的预测可以帮助研究人员和临床医生为患者提供更高质量和个性化的护理。在上述技术和临床领域中，该博士学位论文为进一步研究提供了坚实的基础。以这种方式，可以以患者为中心的方式建立早期和更量身定制的（差异）诊断和治疗途径，以提供个性化的护理，这是由临床和技术参数启用的临床医生所提供的，并由高端软件解决方案提供了帮助，以获得更深入的见解。
使用 VERDICT 进行全面的脑肿瘤表征...
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，
使用序列 MRI 纵向分割自动评估脑转移瘤立体定向放射治疗结果
摘要 — 评估脑转移瘤放射治疗结果的标准临床方法是通过监测纵向 MRI 上的肿瘤大小变化。该评估需要在治疗前和治疗后的几次随访扫描中获取的许多体积图像上勾勒出肿瘤轮廓，而这项工作通常由肿瘤科医生手动完成，给临床工作流程带来了很大负担。在本文中，我们介绍了一种使用标准序列 MRI 自动评估脑转移瘤立体定向放射治疗 (SRT) 结果的新型系统。该系统的核心是一个基于深度学习的分割框架，可在序列 MRI 上高精度地纵向描绘肿瘤。然后自动分析肿瘤大小的纵向变化，以评估局部反应并检测 SRT 后可能出现的不良放射影响 (ARE)。该系统使用从 96 名患者（130 个肿瘤）获得的数据进行训练和优化，并在 20 名患者（22 个肿瘤；95 次 MRI 扫描）的独立测试集上进行评估。自动治疗结果评估与肿瘤专家的手动评估之间的比较表明，在检测局部控制/失败方面，准确度、灵敏度和特异性分别为 91%、89% 和 92%，在检测 ARE 方面，准确度、灵敏度和特异性分别为 91%、100% 和 89%。
脑肿瘤检测 - ijrpr
脑肿瘤是一种严重的健康问题，其特征是颅骨内异常生长，良性和恶性脑肿瘤都会对周围脑组织造成风险。脑膜瘤、神经胶质瘤（包括星形细胞瘤和高风险变体）和垂体瘤是常见的类型。早期诊断对于及时干预至关重要。本文探讨了两种 CNN 架构 VGG-16 和 ResNet-50 在检测脑肿瘤方面的有效性。通过比较它们的性能，它旨在改进自动检测，克服传统方法中主观解释的局限性。通过深入分析架构并使用多样化数据集进行评估，该研究旨在深入了解它们的优势和局限性，帮助医学图像分析取得进展，从而更精确地诊断脑肿瘤。
儿童和成人纤维瘤病的临床试验：系统评价
1. 世界卫生组织肿瘤分类编辑委员会，《软组织和骨肿瘤》，世界卫生组织肿瘤分类，第 5 版，世卫组织出版社；2020，3。2. Häyry P、Scheinin TM。纤维瘤（Reitamo）综合征：病因、表现、发病机制和治疗。Curr Probl Surg。1988；25(4):233-320。3. van Broekhoven DL、Grünhagen DJ、den Bakker MA、van Dalen T、Verhoef C。腹部外和腹部侵袭性纤维瘤病发病率和治疗的时间趋势：一项基于人群的研究。Ann Surg Oncol。2015；22(9):2817-2823。4. Reitamo JJ、Scheinin TM、Hayry P。纤维瘤综合征。纤维瘤病因、发病机制和治疗的新进展。Am J Surg 。1986；151(2):230-237。5. Orbach D、Brennan B、Bisogno G 等人。EpSSG NRSTS 2005 儿童纤维瘤病治疗方案：国际前瞻性病例系列。Lancet Child Adolesc Health 。2017；1(4):284-292。6. Alman B、Attia S、Baumgarten C 等人。纤维瘤的治疗：针对成人和儿童患者的全球联合共识指南。Eur J Cancer 。2020；127:96-107。