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World File Search System乳房
乳房复合物的主观校正区域
乳腺癌是全球最常见的妇女癌症，其发病率正在逐渐增加[1,2]。乳腺癌筛查是通过乳腺X线摄影进行的，这是唯一在随机对照试验中降低乳腺癌死亡率的唯一形态[3,4]。乳房X线照片说明了组织X射线吸收的差异作为密度变化；但是，乳腺组织和癌组织之间X射线吸收的差异相似。因此，两组在乳房X线照片上均显示出相似的亮度。因此，病变检测的敏感性取决于乳腺组织的量[5,6]。乳房组成决定了日本中央组织在乳腺癌质量筛查质量保证的2020年2月制定的指南中所指出的乳腺癌筛查期间病变检测的敏感性。该分类在全球标准指南，美国放射学院（ACR）开发的全球标准指南，乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）[7]中。使用乳腺含量比评估乳房成分，该乳腺含量比表示乳腺组织最初具有最初具有
乳房导管癌的分子表型及其
北方邦 - 201310，印度； sanjay.kumar7@sharda.ac.in摘要背景：在全球范围内，乳腺癌是妇女中癌症相关死亡的主要原因，这对印度产生了重大影响。与发达国家的妇女相比，印度妇女经常出现年轻人和更具侵略性的乳腺癌（BC）。这项研究的重点是确定不同分子表型的普遍性及其与印度人群中浸润性导管癌（IDC-NST）中的组织学预后标记的关联。材料和方法：对三级护理医院的351名患者进行了一项分析横断面研究。免疫组织化学用于鉴定分子表型：三阴性乳腺癌（TNBC），HER2-富集，Luminal-A和Luminal-B。临床和组织病理学数据，包括年龄，多焦点状态，淋巴结状态，BR等级，肿瘤体积，病理阶段，微血管密度（MVD）和增殖指数（KI-67），以评估与分子表型的关联。结果：最常见的分子表型是TNBC，而Luminal-B则是第二位。在分子表型中观察到肿瘤等级，肿瘤体积，肿瘤分期，阳性淋巴结的百分比，MVD和KI-67评分的显着差异。腔内A亚组的肿瘤体积和KI-67分数明显较低，而富含HER2的亚型的淋巴结阳性增加。结论：这项研究强调了IDC-NST在印度队列中的分子亚型的独特患病率和预后特征。这些发现强调了分子分析在指导治疗策略中的重要性，并改善了印度卑诗省患者的预后评估。关键词：乳腺癌，分子表型，预后标记，IDC-NST *对应的作者：sanjay.kumar7@sharda.ac.in收到：30/11/2024接受：13/12/2024 doi：作者。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可证（CC BY-NC 4.0）发表，该条款允许在任何媒介中进行非商业性的不受限制使用，分发和复制，
数字乳房 X 线摄影
• 感光度响应 (ADU/R) • 温度稳定性 (暗帧) • 满阱与抗晕 • 空间分辨率 (MTF-CTF) • 空间线性 • 信噪比转换 (DQE) • 动态范围 • 图像保留 (CsI 函数)
自动乳房的Pix-2-Pix神经网络建议...
1,2,3电气工程学院1,2,3Uberlândia联邦大学，Uberlândia，巴西摘要：在乳腺癌仍然是对医疗保健专业人员的全球挑战，每年有超过半百万的死亡人数，每年有超过半百万的死亡，早期发现疾病范围的障碍范围。通常与高辐射剂量有关的出色图像对比度质量的需求与在乳房成像检查期间降低患者和技术人员的辐射吸光度的不断努力相反，如Alara（相当可得到的）指南中所述。本研究提出了一个PIX-2-PIX神经网络实施作为图像对比度增强工具，该工具预计将在低剂量图像中重现高剂量对比度的质量，为适当的诊断实施了适当的条件，同时保留了患者和技术人员安全的Alara标准。使用Carneiro对比指数（CCI）进行定量评估，显示出显着的对比度改进而没有额外的辐射。此外，结果成功地验证了该技术支持更安全的乳腺癌筛查临床实践的潜力。进一步的工作包括不同的数据集验证和其他学习参数的优化。索引 - 2D乳房X线照片，人工智能乳腺癌，图像对比，神经网络
妇科和乳房病理研究金
妇科和乳房病理学研究金奖学金为受训者做好准备，他们有资格从事这些领域的临床实践，无论是在学术医学还是在大型的，基于高等教育的社区环境中。该计划将指导受训者在妇科和乳房标本中诊断技能发展的专业知识与相关细胞病理学的整合，包括使用组织病理学，细胞遗传学和分子诊断方法。在已知专家的指导下，研究员逐渐承担逐步责任，并将参与教学居民和医学生。艺术辅助实验室的状态使研究员暴露于新的诊断和预后研究中。在快节奏的环境中，解剖病理学的分裂每年接受3,700多个妇科（包括概念和胎盘产物），1,400乳房和500例咨询病例。实际上，妇科和乳房病理学服务是所有手术病理学的第二大病例的家园。如果需要，则可以在围产期病理学，细胞病理学，分子病理学或细胞遗传学中获得选举月。研究员能够发展和扩大他们的调查技能，并有望参与转化研究项目，最终在会议上发表摘要或论文和/或演讲。部门赞助商的旅行旅行在全国会议上展示他们的作品。程序亮点：
乳房 X 线摄影中的人工智能
ProFound AI 可一次性购买，多年期许可证或本地订阅模式。一次性购买包括永久许可证和硬件服务器、安装和用户培训，费用在 25,000 英镑至 45,000 英镑之间。可单独购买其他许可证，费用在 15,000 英镑至 25,000 英镑之间，具体取决于许可证类型。许可证类型为仅 FFDM、仅 DBT 或 FFDM 和 DBT 的组合。保修后支持和软件更新通常占购买价格的 12% 至 15%。订阅定价基于所进行的研究量和类型（2D FFDM 或 3D DBT）。这包括安装、培训、持续支持和未来升级。硬件服务器单独出售。每次考试的典型价格为 1 至 3 英镑。
乳房重建 - 社区计划医疗政策
校正了由先天性异常病历记录文档所产生的倒乳头，用于审查卫生服务的福利覆盖范围由联邦，州或合同要求以及可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。医疗记录文件可能需要评估成员是否符合覆盖范围的临床标准，但不能保证对所需服务的承保范围；请参阅标题为“医疗记录”文档的协议。定义以下定义可能不适用于所有计划。是指取代以下定义的联邦，州或合同定义。细胞皮肤基质（ADM）：一种从人或动物皮肤开发的一种手术网格，将细胞去除，并将支撑结构留在原位（FDA，2021年）。肿瘤淋巴瘤：一种罕见的非霍奇金淋巴瘤（NHL），以及T细胞淋巴瘤的亚型之一，约占所有NHL的百分之一，大约16％的T细胞淋巴瘤（淋巴瘤研究基金会）。乳房植入物相关的大型细胞淋巴瘤最常见的是植入植入物周围的质感植入物或质量延迟的液体集合，或者是植入物周围的纤维胶囊中的质量（St. Cyr 2020）。先天性异常：出生时存在的身体发育缺陷，并在出生的前十二个月内被鉴定出来（COC，2018年）。乳房切除术：去除全部或部分乳房的手术。有不同类型的乳房切除术在去除组织和淋巴结的量上有所不同（NCI，2018）。
诊断乳房中凯撒评分的定量评估
背景实质增强（BPE）是乳房的正常生理状态，被视为注射造影剂后乳腺磁共振成像（MRI）中乳腺纤维组织的正常增强。BPE可以在成像检查中识别（1-5）。2013年美国放射学院乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）地图集将BPE分类为最小，温和，中度和标记的分类。尽管BPE是乳房的正常状态，但BPE的存在降低了病变的对比，并且早期病变被光增强覆盖。这导致遗体诊断，病变边缘模糊，病变形态的解释中的错误以及对病变范围的高估（6,7）。BI-RADS是每天使用的常见诊断工具，具有许多诊断描述符，使医生更容易讨论疾病诊断。BI-RADS目前被认为是诊断乳房疾病的全球标准。但是，使用BI-RADS对图像的解释可能会具有一定程度的主观性，尤其是对于经验不足的医生而言，这可能导致诊断错误（8-10）。由于BPE的存在增加了假阴性和假阳性诊断的速率，因此一些研究表明，高级BPE（中度和标记）MRI的诊断准确性低于低度BPE（最小值和轻度）的MRI（1,11-11-13）；因此，在诊断高级BPE病例中使用BI-RAD会导致高误诊率。增加在2013年，Baltzer及其同事提出了初步的Kaiser评分模型，该模型是一个直观的流程图，结合了5个单独的诊断标准：根标志，时间强度曲线（TIC），边距，内部增强模式，内部增强模式和周期性水肿。“根符号”是指任何类似细胞的边缘不规则性，即使在原本平滑的边界病变中，“肿瘤性水肿”是指明显延长的软组织的T2的存在不受管道eCtasia引起的延长（14）。Kaiser评分基于11个分类，其截止值为4，得分大于4表示恶性肿瘤（15）。一些研究表明，Kaiser评分可以提高图像读取器的一致性（15-17）。一项荟萃分析（3）提出，表现最少或轻度背景的女性患乳腺癌的风险不会升高。类似的研究（1,5,11）还表明，与BPE最小或轻度BPE的女性相比，具有高级BPE的女性更可能患乳腺癌。
使用对比度增强乳房摄影（CEM）
摘要：我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影（CEM）的对比度增强，以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度，对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类（62.37％vs. 48％; p <0.001）更准确地将病变分类为恶性或良性，但是与单独的密度合影相比，串联的密度和对比度表现出更高的精度（71.25％; p <0.001）。包括我们模型中的人口统计学和临床数据，导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像（0.81 vs. 0.70； P <0.001）。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中，串联密度和对比直方图在单独的密度直方图（77.63％vs. 78.59％vs. 78.59％; p = 0.504）中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明，乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是，通过从CEM中添加对比度增强成像数据，分类精度得到了显着提高。