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World File Search System乳房
现在利用人工智能软件进行乳房X光检查
我们已经确定，通过利用该软件作为辅助工具，患者可能会受益于更高的准确性、更快的结果和更低的召回率。该软件旨在与放射科医生同时工作，而不是作为独立选项。约翰霍普金斯大学已经在使用计算机辅助检测软件，因为这是行业标准，这款人工智能软件是一种更先进的选择，使我们能够继续提供高质量的患者护理。
nsu-数字乳房X光检查-评估-最终版.pdf
DM 机器和 PACS 是通过公开招标程序采购的，该程序邀请供应商竞标所需的全套技术或单个组件。入围的供应商被邀请向 DWG 进行正式介绍，根据需要提供额外的后续信息，并提名国际筛查地点，DWG 成员可以在这些地点观察设备的运行情况并采访当地的筛查人员。通过使用本报告中详述的特定评估标准来协助选择设备（第 4.5 节和附录 D）。招标过程中的一个关键问题是要求 DM 筛查环境的各个组件完全兼容并无缝运行。
达沙替尼诱发的男性乳房发育症：病例报告
男性乳房发育症是一种罕见的达沙替尼副作用，即男性乳房组织异常增大。该药物用于治疗慢性粒细胞白血病 (CML)。我们介绍了一例达沙替尼诱发的男性乳房发育症病例，患者为 52 岁的 CML 男性，在接受达沙替尼治疗约四个月后，双侧乳房增大且疼痛。患者的激素水平在正常范围内，包括睾酮、雌二醇、催乳素和促卵泡激素水平。虽然确切的病理生理学尚不清楚，但据推测，达沙替尼对各种激酶（包括 src 家族激酶和受体激酶）的抑制可能导致男性乳房发育症的发生。达沙替尼诱发的男性乳房发育症的报道发病率很低，症状的发作时间可能有很大差异。达沙替尼引起的男性乳房发育症的治疗策略尚不明确，但可选方案包括雄激素支持、他莫昔芬或改用其他酪氨酸激酶抑制剂。本病例报告强调了监测接受达沙替尼治疗的患者是否出现男性乳房发育症和其他激素异常的重要性。临床医生应教育患者了解这种潜在不良反应的可能性，强调需要报告任何表明睾酮水平低下综合征的症状。有必要进行进一步研究，以更好地了解达沙替尼引起的男性乳房发育症的潜在机制、风险因素和最佳治疗策略。
降钙素基因相关肽（CGRP）拮抗剂政策94002：乳房重建和相关程序
定义：进行乳房重建和相关程序，例如乳头纹身，乳房植入物插入和乳房重建手术，以重新建立医学上必要的乳房切除术，病情，疾病，损伤或先行异常的正常外观。乳房植入物的潜在并发症包括植入物破裂和囊膜染色。手术干预，例如去除植入物，人心理囊膜切开术或周围的囊囊切除术，以解决植入物破裂或囊膜缔合。在没有医学上必要的乳房切除术，医疗状况，损伤或先天性异常的情况下，执行的乳房重建和相关程序是为了改变或增强乳房的美学外观。医疗必要性：
接收Covid-19疫苗后筛查乳房X线照片
在此轮换时的目标和期望将获得评估和管理CCU患者的知识，技能和能力。他们还将学会与患者，家人以及对Housestaff和医学生的教育进行有效沟通。•伴随着讲座监督的适当讲义，主治医师与其他和Housestaff以及大多数（90％）的Swan Ganz导管插入术和临时Pacemaker Specement Specements评估过程进行监督：（将使用基于E-Value的E e-Value的能力进行评估）。1。伙伴连续15天，连续一秒钟参加了15天，第二次参加。每个参加的评估并给予2.鉴于浓烈的15天CCU经验，通过以下内容来评估其他能力：•a.m.巡回赛。和p.m.，评估同伴能够通过上述诊断来识别，评估和治疗特定患者•白天（通常是晚上）持续接触（通常是晚上），就所有案件都获得了CCU的意见，这些案件•接受CCU•Housestaff的反馈，以对同伴的指导和教学能力的反馈，从而获得疗养人员的能力，以便有效地运行CCCU研究员将获得以下知识，技能和能力：•以适当的患者管理方式进行教育和指导HouseStaff和医学生•教育和指导Housestaff进行包括Swan-Ganz导管，动脉插管，临时起搏器，临时起搏器和心脏厌恶的程序，以及参与后稳定的疾病•Angina Angina的风险分层•Angina Angina的风险分层•积极地与护理人员，患者及其家人学习目标诊断患者的目标评估和管理：•ST部门抬高心肌梗塞•非St部分升高急性冠状动脉综合征•心力衰竭•心脏衰竭•心室和心房心律失常的心律失常•急性疾病患者•急性瓣膜病•急性•急性•敏感性•敏感性•敏感性•肌肉症状，肌肉症状，肌肉症状，肌肉症状，肌肉症状，肌肉症状。心律失常•程序中的并发症变得精通以下程序的性能和解释：•天鹅 - 甘茨导管插入术•动脉线•插管，临时的起搏器和心脏version指南，并教育适当的患者管理决策内容内容和方法的内容内容，并批准•每周三（每周三），•每周三（CORDER）•每周群体零售（每周三）•零件•零件，零件•零件，零件，零件•在周五的时间内批准，零件，零件• CCU参加，审查心血管研究以帮助患者管理，急性冠状动脉综合征的病理生理学。
回顾三重负乳房中的长非编码RNA ...
在全球范围内，三阴性乳腺癌（TNBC）是乳腺癌（BC）的无与伦比的变体，死亡率很高，疾病负担很高。然而，诊断标记和重点治疗的不足是有效治疗的主要障碍。这也是TNBC诊断患者预后不良和预后较高的原因和高爆发率的原因。长的非编码RNA（LNCRNA）是一类新的分子，由于它们作为人类疾病（尤其是癌症）的生物标志物的潜力，最近对医疗保健管理产生了兴趣。在临床实践中，人们对lncRNA的兴趣日益增长，已经对开发测定法进行了未满足的需求，以快速，准确地测试lncRNA以进行早期诊断。这些LNCRNA通过控制多个基因和变化的代谢网络来调节肿瘤发育的多个阶段，包括生长，增殖，侵袭，血管生成和转移。高度侵入性的表型和化学抗性是TNBC亚型的突出特征，需要涉及LNCRNA的准确诊断和预后仪器。这篇综述着重于TNBC中LNCRNA的不断发展的目的和联盟，并突出了它们在诊断和治疗癌症方面的强大影响。此外，我们评论的广泛文献分析在转化应用程序中为TNBC LNCRNA提供了一个机会，到目前为止所描述的TNBC lncrnas。对TNBC入学的LNCRNA的描述是全面的，足够的基础研究是需要一小时来验证当前结果并将即将来临的元素研究环境即将到来的临床实践。
乳腺癌治疗
• SEER 注：用于重建的“组织”被认为是人体组织或皮肤。• SEER 注：为使用组织扩张器和脱细胞真皮基质/AlloDerm 的简单乳房切除术分配代码 43。组织扩张器意味着为重建做准备。• 仅适用于单个原发性乳房，在数据项手术程序/其他部位下对受累的对侧乳房进行切除代码。• 例如：炎性癌累及双侧乳房。双侧简单乳房切除术。代码 (41) 和其他部位代码 (1)。• 如果对侧乳房显示第二个原发性乳房，则分别切除每个乳房。第一个原发性乳房的手术程序为 41。对侧乳房的手术代码与对该乳房进行的程序有关。• SEER 注：原始手术时使用组织扩张器意味着计划将重建作为第一疗程治疗。将乳房切除术和重建编码为 43-49，无论时间如何。
英国筛查中心的乳房 X 线摄影 AI 经验
2018 年，Innovate UK 拨款在阿伯丁和格拉斯哥建立数字诊断人工智能研究工业中心 (iCAIRD)。在阿伯丁，第一个示范项目是使用 Kheiron Medical Technologies（伦敦）的 Mia 算法对苏格兰东北部乳腺筛查服务机构四年的匿名筛查乳房 X 光检查进行回顾性分析。这项工作由阿伯丁大学的 de Vries 博士及其同事使用阿伯丁数据安全港 (DaSH)（阿伯丁大学的一个值得信赖的研究环境）进行，取得了一些重要发现，包括：人工智能在英国人口中的适用性；关于人工智能校准的经验教训；确定的工作量优势；以及人工智能的额外间隔癌症检测。1
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
乳房背景实质增强与癌症发病率之间的定性和定量关联
统计分析和数据解释：数据分析由SPSS Soft-Ware，版本25（SPSS Inc.，Windows版本25的PASW统计。芝加哥：SPSS Inc.）。质量数据使用数字和含量。数据使用中位数进行定量描述（最小和最大）使用Shapiro Wilk测试测试正态性后，用于非正常分布数据和平均分布数据的平均值±SD。获得的结果显着性在（0.05）水平上进行了判断。•卡方，Fischer精确测试，蒙特卡罗测试用于定性地比较组之间的数据。•（Mann Whitney U检验）用于比较2个研究组之间的非正态分离数据。•（学生t检验）用于比较正式分布数据的2个独立组。•Spearman的等级相关性用于确定两个非正态分布的连续变量和/或序数变量之间的线性关系的强度和方向。