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对比DCI和亚型的侵入性乳腺癌表明基底样的DCI作为不同的病变
导管癌原位（DCIS）是一种无创类型的乳腺癌类型，具有侵入性和影响死亡率的高度可变的潜力。目前，由于缺乏特定的生物标志物，可将低风险病变与较高进展风险的患者区分开来，因此许多DCI患者被过度治疗。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。 获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。 我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。 在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。 此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。 在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。 与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。 这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。我们的工作证实，在研究从DCIS到IBC的进展时，亚型地层是必不可少的，并且我们提供了证据，表明基底样DCIS表现出较小的侵略性，并质疑基底样DCIS是基底样DCIS是基础类似基底类似的乳腺癌乳腺癌的直接前体。
连接组分类的图对比学习
摘要 — 随着磁共振成像 (MRI) 等用于测量大脑活动的非侵入性技术的最新进展，通过图形信号处理 (GSP) 研究结构和功能性大脑网络已获得显著关注。GSP 是揭示大脑功能和结构之间相互作用的关键工具，能够分析由感兴趣区域之间的连接定义的图形——在此上下文中称为连接组。我们的工作代表了在这个方向上迈出的又一步，通过探索图形表示学习领域的监督对比学习方法。这种方法的主要目标是生成主题级别（即图形级别）的向量表示，将具有相同标签的主题聚集在一起，同时将具有不同标签的主题分开。这些连接组嵌入来自图神经网络编码器-解码器架构，该架构共同考虑了结构和功能连接。通过利用数据增强技术，所提出的框架在使用人类连接组计划数据的性别分类任务中实现了最先进的性能。更广泛地说，我们以连接组为中心的方法论的进步支持了使用 GSP 发现更多大脑功能的良好前景，并可能对理解神经退行性疾病的异质性以实现精准医疗和诊断产生影响。
基于对比学习的水下图像增强和检测方法
摘要：水下图像遭受颜色失真和细节的损失，这严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为了提高检测准确性，提出了一个多任务学习框架，以基于对比度学习的水下图像增强和对象检测提出了多任务学习框架，这不仅会产生视觉上友好的图像，还可以提高对象检测精度，从而实现对象检测任务的图像增强图像。为了解决不清楚目标纹理特征的问题，用于检测任务的区域生成模块用于构建用于对比性学习的正面和负面图像块，以确保目标区域更接近特征空间中的原始图像。此外，检测到的梯度信息用于指导图像增强方向，有益于目标检测。此外，提出了一种基于循环生成对抗网络的图像翻译方法来学习和保留图像增强的清晰图像特征，从而消除了对配对的水下图像的需求并减少了数据要求。最后，在EUVP，U45和UIEB数据集上对增强算法进行了验证，并且在RUOD，URPC2020和RUIE数据集上验证了检测算法。实验结果表明，所提出的算法可以在主观视觉中有效纠正颜色失真，同时保留原始图像和目标的结构纹理。就客观指标而言，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似性达到0.88。在更快的R-CNN（基于区域的卷积神经网络）和Yolov7（您只看一次，版本7）算法后，检测精度平均提高了2％。关键字：水下图像增强；对比学习；循环生成对抗网络；对象检测
PEG的形态学研究添加了LDPE多孔... 智能街道照明：IOT驱动的创新... TCS，Wipro和Infosys的财务绩效分析 对比度浴对神经性疼痛水平的影响... 使用机器学习的高频交易 深度学习算法的概念框架... 健康与健康应用
1个学生，G.V.I.S.H.，Amravati（MS），印度2物理学系G.V.I.S.H. 通过使用纳米沉淀方法制备了添加低密度聚乙烯（LDPE）的聚乙烯乙二醇（PEG）的多孔微粒。 使用傅立叶变换红外光谱，X射线衍射，扫描电子显微镜表征了准备的粉末样品。四面红外转化（FTIR）光谱证实了LDPE中PEG的存在，PEG在LDPE中的效应在LDPE中观察到了X-射线的峰值（X-Ray衍射）。模式表明没有新的阶段形成。 扫描电子显微镜图像表明，聚乙烯乙二醇的浓度降低了聚集，并增加了聚乙烯微粒的球形程度。 关键字：LDPE/PEG微粒，FT-IR，X射线衍射，SEM。 简介微粒被定义为尺寸小于1000 µm且大于1 µm的结构，也可以从可生物降解和不可生物降解的材料中获得。 纳米沉淀，乳液扩散，双重乳液。 [1]聚乙烯（PE）是一种基于分子构象的可量身定制特性的广泛使用的塑料，其应用从膜包装和电气绝缘到容器和管道。1个学生，G.V.I.S.H.，Amravati（MS），印度2物理学系G.V.I.S.H.通过使用纳米沉淀方法制备了添加低密度聚乙烯（LDPE）的聚乙烯乙二醇（PEG）的多孔微粒。使用傅立叶变换红外光谱，X射线衍射，扫描电子显微镜表征了准备的粉末样品。四面红外转化（FTIR）光谱证实了LDPE中PEG的存在，PEG在LDPE中的效应在LDPE中观察到了X-射线的峰值（X-Ray衍射）。模式表明没有新的阶段形成。扫描电子显微镜图像表明，聚乙烯乙二醇的浓度降低了聚集，并增加了聚乙烯微粒的球形程度。关键字：LDPE/PEG微粒，FT-IR，X射线衍射，SEM。简介微粒被定义为尺寸小于1000 µm且大于1 µm的结构，也可以从可生物降解和不可生物降解的材料中获得。纳米沉淀，乳液扩散，双重乳液。[1]聚乙烯（PE）是一种基于分子构象的可量身定制特性的广泛使用的塑料，其应用从膜包装和电气绝缘到容器和管道。pe主要基于密度和分子分支的程度。在半晶体材料（如聚乙烯和聚氟乙烯）中，材料的响应取决于分子结合和体积分数，除了温度和应变速率外，还取决于结晶度的体积分数。这些材料可以被认为是由一个无定形相组成的分子网络，该相位包含具有随机定向的结晶石相的纠缠链，其作用为物理交联。[2]纳米沉淀，也称为反应降水，脱溶液，溶剂置换和溶剂转移，由Fessi et.Al.In 1989描述，是一种开发纳米颗粒和微粒的方法[1]，但有关其他Polymers，包括Polyolefimers，有限的含量。由于开发的方法不使用添加剂（例如表面活性剂），因此它提供的颗粒没有杂质会诱导生物体的不良影响。需要控制纳米沉淀产生的\颗粒大小的方法。[3]此外，该方法不需要或低表面活性剂浓度。[4]纳米沉淀技术的主要原理是界面
使用三种靶向检测方法对晚期非小细胞肺癌患者样本的循环游离 DNA 进行常规分子筛查配对比较
1 克劳德·伯纳德里昂第一大学制药与生物科学研究所 (ISPB)，69373 里昂，法国 2 里昂南医院生物化学与分子生物学系，里昂民间临终关怀院，69495 Pierre-Bénite，法国 3 里昂癌症学创新中心 (CICLY) EA 3738，里昂南医学与助产学院，克劳德·伯纳德里昂第一大学，69921 Oullins，法国 4 里昂民间临终关怀院癌症研究所循环癌症 (CIRCAN) 计划，69495 Pierre-Bénite，法国 5 里昂南医学与助产学院，克劳德·伯纳德里昂第一大学，69921 Oullins，法国 6 里昂南肺病学系急性呼吸道疾病与胸部肿瘤学Hospital, Hospices Civils de Lyon, 69495 Pierre-Bénite, France 7 细胞和分子放射生物学实验室 UMR CNRS5822/IP2I，南里昂医学与医学学院，Claude Bernard University Lyon I, 69921 Oullins, France 8 生物信息学系，Hospices Civils de Lyon, 69008 Lyon, France 9 INOVOTION, 38700 拉特龙什, 法国 * 通讯地址: lea.payen-gay@chu-lyon.fr
从3D行人网络到车轮网络：使用智能手机点云的对比度深学习
本文提出了一种基于深度学习的可容纳性评估方法，构成了街头规模的智能手机点云和城市规模的3D行人网络（3DPN）。3DPN已被研究和映射以进行轮廓和智能城市应用。然而，由于省略的行人路径，未发现的楼梯和过度简化的高架人行道，文献中3DPN的城市水平尺度对于评估轮椅的可及性（即车轮）不完整；如果映射量表处于为轮椅使用者设计的微观级别，则可以更好地表示这些功能。在本文中，我们使用智能手机点云加强了城市规模的3DPN，这是一种有希望的数据源，用于补充细微的细节和由于厘米级别的准确性，鲜艳的色彩，高密度和人群源性质而导致的细颗粒细节和温度变化。三步方法重建行人路径，楼梯和坡度细节，并丰富城市规模的3DPN进行轮廓评估。PEDESTRIAN路径的实验结果表现出准确的3DPN中心线位置（miou = 88。81％），楼梯检测（miou = 86。39％）和轮子性评估（MAE = 0。09）。本文贡献了一种适合，准确和人群采购的轮子评估方法，该方法将无处不在的智能手机和3DPN架起高密度和丘陵的城市区域的3DPN。
![扩大了[研究性新药物] BR55的扩展访问或同情的使用，这是一种针对检测的有针对性的超声对比剂](/simg/3/340fda806ad489fdbfbe009ef847de2b08f8c9d5.webp)
扩大了[研究性新药物] BR55的扩展访问或同情的使用，这是一种针对检测的有针对性的超声对比剂
扩大了对[研究性新药] BR55的扩大访问或同情的使用，这是一种针对克罗恩病患者胃肠道患者的活动性炎症的有针对性的超声对比剂，目前Bracco Diagnostics Inc. [BRACCO]无法访问我们的New Pressitation new Pressitation new Pressitation new Pressitation new dressivation new dressivation bracco。临床试验是获得该药物尚未获得美国食品药品监督管理局批准的最佳方法。bracco考虑了这一决定中的许多因素，包括我们维持当前正在进行的持续和计划的临床试验中患者入学的能力，以及进入这些临床试验的重要性，以对对患者进行任何潜在风险的合理评估，以便在临床试验设置中可以最好地进行任何潜在的风险与受益。如果BRACCO决定将来考虑扩大对BR55的访问，则将使用该指南进行更新，我们将使用确保以公平且一致的方式考虑确保此类请求的标准评估和响应每个扩展的访问请求。如果您或家庭成员有兴趣获得我们的研究疗法，我们建议您就参加我们的临床试验的可能性咨询您的医生。有关此已发布指南的更多信息，或者您是一名请求扩展访问的医师，请通过此网站上的链接与我们联系：https：//www.bracco.com/en-en-us/get-touch。我们预计会在三个工作日内承认收到此类查询。BRACCO对本指南的发布不得保证任何个人患者使用任何特定的研究药物。根据《 21世纪治疗法》，BRACCO可以随时修改此扩展的访问指南。该指南将通过超链接或其他引用临床访问记录的超链接或其他引用，因为该记录变得活跃后。
多样性方面的空间不匹配揭示了对新西兰鲸类生物多样性的对比鲜明的保护
Theophile Mouton，Fabrice Stephenson，Leigh G. Torres，Will Rayment，Tom Brough等。多样性方面的空间不匹配揭示了对新西兰的鲸类生物多样性的对比的保护。生物保护，2022，267，109484（12p。）。10.1016/j.biocon.2022.109484。hal-04203806
对比后 MRI 上原发性脑淋巴瘤自动分割的边界不规则损失
与其他脑肿瘤不同，关于原发性中枢神经系统 (CNS) 淋巴瘤的自动分割研究很少。这是一项具有挑战性的任务，因为肿瘤及其边界的模式高度多变。在这项工作中，我们提出了一种新的损失函数来控制边界不规则性，用于基于深度学习的原发性 CNS 淋巴瘤自动分割。我们引入了一种边界不规则损失，它基于分割和平滑版本的比较。边界不规则损失与之前提出的拓扑损失相结合，以更好地控制不同的连通分量。该方法是通用的，可以用于任何分割网络。我们研究了 99 名原发性 CNS 淋巴瘤患者。从一开始就分离出 40 名患者并形成独立测试集。分割是在对比后 T1 加权 MRI 上进行的。MRI 是在临床常规中获得的，并且高度异质。所提出的方法在各种评估指标上的表现都大大优于基线（Dice 分数高出 6 个百分点，Hausdorff 距离高出 40 毫米，平均表面距离高出 6 毫米）。然而，总体表现一般，突显出自动分割原发性中枢神经系统淋巴瘤是一项艰巨的任务，尤其是在处理临床常规 MRI 时。代码可在此处公开获取：https://github.com/rosanajurdi/LymphSeg 。