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分析序列T2空间在MRI脑冠状切片检查中使用
这项研究以临床癫痫患者的脑MRI检查为中心，以其他T2空间深色液体序列为特征。脑部MRI检查与NA脑中心中心医院的临床癫痫病经常检查。癫痫病是这种疾病，其特征是由大脑功能障碍引起的复发性癫痫发作。与之相关的是，本研究旨在分析深色液体T2空间序列的使用，并分析深色流体T2空间的MRI图像的结果，以获取有关国家脑中心中心医院临床癫痫的冠状MRI MRI脑解剖图像的信息。至于所使用的研究设计具有描述性的定性，案例研究方法是从2月至2023年5月在国家大脑中心医院进行的，使用Siemens Sky-Ra MRI飞机，具有3 Tesla的力量。这项研究的种群是患有临床颞叶癫痫（TLE）的患者，样本的数量为10例。这项研究的结果表明，使用T2空间深色液体序列的使用会产生更详细的海马结构图像。此外，它为评估海马结构提供了良好的空间分辨率，从而使海马内异常信号强度的可视化以及促进海马异常的检测。因此，可以得出结论，在诊断癫痫病例中，使用T2空间深色液体非常重要，并且非常有用。
人工智能辅助系统通过排除细胞学阴性的切片并加速切片解释来提高细胞学家的工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
D.19-11-016（IRP采购令）背景和要求 决策扩展了低收入客户的现有社区太阳能计划，并采用新的社区太阳能计划 2022限制公用事业成本和费率增加1 的行动 市场价格基准的计算2024-2025 决议ESRB-12 2024年12月20日发行日期 CPUC 2024年度报告 加利福尼亚的电网现代化报告2020 b'' Waymo建议信的处置0002 夏季2021年南加州天然气可靠性评估 指南规则21互连程序评估 可再生能源和超级 - 底漆 - 一天的切片 SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告 一天的资源计数 - 超级 最终的物理安全计划 零售电力改革 节能奖励奖励（PSR） - 情况说明书
调整义务苹果谷选择能源AVCE 1.9 1.0 1.0 1.0 3.8南加州CPASC的清洁能力联盟98.5 49.2 49.2 196.9清洁能力旧金山CPSF 28.5 14.3 14.3 14.3 57.0 Direct Energe，L.L.L.C。DEB 20.2 10.1 10.1 40.3 East Bay Community Energy EBCE 49.8 24.9 24.9 99.6 Lancaster Clean Energy LCE 4.7 2.4 2.4 9.4 Marin Clean Energy MCE 43.8 21.9 21.9 87.5 Monterey Bay Community Power Authority MBCPA 28.7 14.4 14.4 57.4 Peninsula Clean Energy PCEA 27.5 13.8 13.8 55.0 Pico Rivera Innovative Municipal Energy PRIME 1.3 0.7 0.7 2.6 Pioneer Community Energy PIONEER 9.3 4.6 4.6 18.5 Rancho Mirage Energy Authority RMEA 2.4 1.2 1.2 4.8 Redwood Cost Energy Authority RCEA 5.4 2.7 2.7 10.7 San Jacinto Power SJP 1.4 0.7 0.7 2.8 San Jose Clean Energy SJCE 38.8 19.4 19.4 77.6 Shell Energy North America SENA 37.0 18.5 18.5 74.0硅谷清洁能源SVCEA 33.6 16.8 16.8 67.2 SOMONA清洁能力Soma Soma 21.7 10.8 10.8 10.8 43.3 UC总统UCOP办公室UCOP 1.7 0.8 0.8 0.8 3.4 Valley Clean Clean Clean Alliance vcea 6.3 3.2 3.2 3.2 12.2 12.6 12.6 12.6 12.6 Calpine Energy Solutions NES 25.4 12.7 50.7 50.7 50.7 50.7 50.8 Capine capine capine l.850.8 Capine capine capine capine capine capine capine capine capine capine l.850.8加收率。（1362）CPA 8.6 4.3 4.3 4.3 17.1 3阶段3PR American Powernet Management Apn Baldwin Park，Cobp Cobp Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Clean Clean Clean Calliance Cea Commerce Energy Inc。（1092）CEI CEE CES ENCERIC（1092）CEI CES ENCEMER KCCP Pilot Power Group，Inc。PPG Pomona，Pomona San Diego Community Power SDCP SDCP Santa Barbara Clean Energy SBCE TIGER SBCE TIGER天然气TNG西部社区能源WCE PG＆E PGE PG＆E PGE 382.6 191.3 191.3 191.3 765.3 765.1 SCE SCE 620.7 310.7 310.3 310.3 310.3 310.3 7. 7 7. 7 7. 7. SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd sd sd sd sd sd sd s。 301.3 1,650 825 825 3,300
5G 网络切片：设计、部署和维护的安全注意事项
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使用全切片成像对浆液性卵巢癌进行分级
目的：我们建立了高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 的 4 种组织病理学亚型，并报告说间充质转化 (MT) 型的预后比其他亚型更差。在本研究中，我们修改了组织病理学亚型算法，以在全切片成像 (WSI) 中实现较高的观察者间一致性，并描述 MT 型的肿瘤生物学特征，以便进行个体化治疗。方法：四位观察者使用 Cancer Genome Atlas 数据中的 HGSOC 的 WSI 进行组织病理学亚型分析。作为验证集，四位观察者独立评估了来自近畿大学和京都大学的病例，以确定一致率。此外，通过基因本体术语分析检查了在 MT 型中高表达的基因。还进行了免疫组织化学以验证通路分析。结果：经过算法修改后，4 种分类的 kappa 系数（表示观察者间一致性）大于 0.5（中等一致性），2 种分类（MT vs. 非 MT）的 kappa 系数大于 0.7（高度一致性）。基因表达分析表明，与血管生成和免疫反应相关的基因本体术语在 MT 类型中高表达的基因中富集。与非 MT 类型相比，MT 类型的 CD31 阳性微血管密度更高，并且在 MT 类型中观察到 CD8/CD103 阳性免疫细胞浸润高的肿瘤组。结论：我们开发了一种使用 WSI 对 HGSOC 进行可重复的组织病理学亚型分类的算法。本研究结果可能有助于 HGSOC 的个体化治疗，包括血管生成抑制剂和免疫疗法。
通过多切片联合建模构建三维全生物体空间图谱
图 1：STitch3D 概览。a. 来自多个 ST 组织切片的原始数据和来自参考 scRNA-seq 数据集的细胞类型特异性基因表达谱作为 STitch3D 的输入。b. STitch3D 的预处理步骤包括对来自不同组织切片的斑点进行对齐以构建斑点的 3D 位置，以及构建全局 3D 图。STitch3D 的主模型结合这些结构来执行表示学习，用于 3D 空间域识别和 3D 细胞类型反卷积。c. STitch3D 输出 3D 空间区域识别结果和组织中不同细胞类型的 3D 空间分布估计。STitch3D 还支持多种下游分析，包括空间轨迹推断、低质量基因表达测量值的去噪、虚拟组织切片的生成以及具有 3D 空间表达模式的基因识别。d. STitch3D 对多个切片进行联合建模，并利用基于图注意的神经网络学习具有 3D 空间信息的斑点和细胞类型比例的潜在表示。
使用...进行 3D 脑切片分类和特征提取
脑肿瘤是最常见的、最严重的癌症类型，大多数晚期患者的预期寿命只有几个月。因此，制定最佳治疗方案对于提高患者的抗癌能力和生活质量至关重要。各种成像方式，如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声成像，通常用于评估脑肿瘤。这项研究提出了一种提取和分类 3D 脑切片图像中肿瘤特征的新技术。对输入图像进行去噪、调整大小和平滑处理后，使用感兴趣体积 (VOI) 提取脑肿瘤的特征。然后使用基于表面、曲线和几何图案的可变形分层启发式模型-深度反卷积残差网络 (DHHM-DDRN) 对提取的特征进行分类。实验结果表明，所提出的方法对脑癌特征的分类准确率为 95%，DSC 为 83%，精确率为 80%，召回率为 85%，F1 得分为 55%。
2022; 18(15): 5885-5896. doi: 10.7150/ijbs.78997 综述 器官型组织切片培养在抗癌药物开发中的新进展
器官型组织切片培养是从动物或患者组织中建立的，并在体外生态系统中培养。该技术具有众多优点，例如可以保存细胞库和免疫成分、识别肿瘤的侵袭能力、确定化合物的毒性、快速评估治疗效果以及对药物反应的高预测性能，为抗癌药物开发做出了无数贡献。重要的是，它是将治疗反应者与无反应者进行分层并选择最佳标准治疗方案的可靠工具，以实现个性化医疗，预计在不久的将来将成为个体化抗癌药物筛选的有力平台甚至金标准。
器官型脑切片培养物作为建模的工具...
此外，导致动物痛苦和/或疼痛的实验程序，包括创伤性病变，药物给药，暴露于神经毒性，诱导炎症，神经变性/神经病理学，脱髓鞘，可以直接应用于切片，以实现细分。根据细化原则，通过几种转染技术，通过几种转染技术，通过几种转染技术来操纵切片后，进一步增加了这些模型在神经科学研究中的使用的观点。例如，使用重组腺癌相关病毒（RAAV）介导的基因递送来选择性地操纵神经元，星形胶质细胞，小胶质细胞，少突胶质细胞或组合，现在可以通过模型的实验探索细胞自主和非细胞自主和非电池的机械性。