XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System射线照相
肝胆碱和胰腺癌中的预测成像
成像技术的进步正在改变肝胆管和胰腺肿瘤的个性化治疗策略。放射学发现现在为肿瘤生物学，有助于预后和治疗选择提供了宝贵的见解。成像特征与组织病理学，分子和免疫学特征的整合可以实现更精确的治疗方法。因此，成像在确定最有可能受益于特定干预措施（包括手术，全身疗法和靶向治疗）的患者中起着至关重要的作用。最近发表在射线照相中的一篇文章探讨了与肝细胞癌（HCC），结直肠肝转移（CRLM）和胰管导管腺癌（PDAC）相关的基本预测成像特征，从而强调了他们对临床决策和患者抗癌症的影响。
摩洛哥服务中起重机钢丝绳的检查
起重机操作。如果使用和维护得当，钢丝绳是一种非常有用且使用寿命长的结构元件。因此，钢丝绳安全是（或应该是）钢丝绳操作员和安全部门持续关注的问题。起重机钢丝绳的安全使用直接取决于钢丝绳的状况，以及及时可靠的钢丝绳检查。本研究重点是摩洛哥使用的起重机钢丝绳的故障分析。本文研究并介绍了钢丝绳的钢丝缺陷和状况。特别注意可能导致内部损坏的情况，例如钢丝断线、磨损以及腐蚀。在此应用中，已使用各种无损检测方法来控制钢丝绳，例如目视检查、射线照相和电磁。无损检测的结果使得确定绳索的安全状态并建立预防性维护程序以延长绳索的使用寿命成为可能。结论是，必须根据不同绳索应用中的退化机制来确定维护、检查和丢弃政策。
龋齿检测软件系统评估 - SciELO
有效和成功的治疗决策的关键是准确的诊断。诊断邻面病变最常用的方法是临床医生对牙科射线照片的视觉解释，称为咬翼片。然而，研究表明，由于射线曝光技术和操作员对射线照片的解释等多种因素，诊断准确性存在很大差异。随着数字射线照相术的发展，技术问题已经得到改善，但操作员的视觉解释仍然缺乏可靠性。Gordon Christensen 的 CR 临床医生报告讨论了对早期病变的评估，并报告说，与实际挖掘相同病变相比，所测试的所有射线照相系统均未显示病变进展到牙本质的全部程度 (3)。当然，需要一种更客观的评估和诊断病变的方法。
人工智能 - 指导肺超声
UNG超声（LUS）越来越多地用于诊断，评估和监测呼吸短暂的患者。1 LUS是便携式的，是低成本，并且不会使患者暴露于辐射，同时允许对肺进行病理的快速，实时检查。1-6与胸部X射线照相相比，LU在检测正确使用时具有更好的准确性，可在检测肺炎，气胸，胸膜炎和肺炎时具有更好的准确性。7-11，特别是，识别B线伪像的鉴定，以及其他护理点超声音评估，例如超声心动图或下腔静脉直径的评估和可折叠性，可以帮助诊断和监测条件，包括肺部水肿的急性心力衰竭。11-14证据插曲，限制部门，IntensiveCare单位和OutOutPatientClinicSettingScrossseveralMedicalSpeialties（例如，初级保健，肾脏病，心力衰竭，心力衰竭诊所）。15-18
原始文章 - 出院时的Vexus得分...
加压素拮抗作用在心力衰竭中的疗效：对Tolvaptan（Everest）评分的结果研究是一种临床工具，用于评估ADHF患者的充血和指导断路疗法。10,11然而，当前的证据表明，评估充血的传统方法，例如胸部X射线照相和临床评估，可能会受到限制。肺超声（LUS）已成为评估肺部充血的有前途的工具，其精度比传统方法更高。尤其是12,13，LUS上的B线的存在可预测HF患者的再入院或死亡风险更高。14评估全身充血的另一种方法是静脉超声（VEXUS）评分，它结合了肝，门户和肾上静脉的下腔静脉（IVC）扩张和脉冲波多普勒。15虽然Vexus得分在评估HF方面越来越受欢迎，但其在
三叉神经损伤评估中的定量感觉测试
医学诊断过程通常包括患者的病史，体格检查，并且通常包括使用辅助测试和设备。这些测试可能包括血液检查，组织活检和成像技术，例如X射线照相，计算机断层扫描或磁共振成像。诊断周围神经损伤和伴随的神经性疼痛既困难又具有挑战性，部分原因是目前几乎没有经过验证的补充甲基疾病。没有既定的测试或成像技术，可以涉及有关神经的身体或功能状态以及神经与持续的神经性疼痛之间关系的临床适用信息。但是，通常可以通过疼痛日记和视觉模拟量表准确地跟踪疼痛强度和频率。此外，使用脑成像技术的最新研究说明了与慢性疼痛合成1和神经系统检查有关的中心活动作为神经传导测试2
Mega Cisterna Magna（MCM）在一个有足够的人的男人中...
Mega Cisterna Magna（MCM）是一种脑发育异常，发生在1％的射线照相图像中。当小脑脊髓储液的横向尺寸大于10 mm时发生。它是颅腔中最重要的水库。从前面，它受到延伸的髓质的限制，从硬脑膜上和小脑限制。该大脑区域结构中的孤立异常通常不会引起任何临床症状。然而，关于小脑参与认知和情感过程的研究，越来越多的关注。这些过程又可能与性生活的调节有关。该研究的目的是介绍一个被诊断为MCM的男子的心理性功能，该男子涉嫌犯下五项性犯罪。与访谈的分析，案例文件的数据以及性别学，心理学和精神病学检查的结果结合在一起，使受访者能够在所谓的行为中指导其行为的能力，同时保持其重要性的能力。
侵入性皮肤黑色素瘤的治疗
ajcc-癌症BRAF基因或蛋白质B -RAF CACON -CTLA -4细胞毒性T -Vlymphocyte相关的4 DHL-东部合作EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV AMPOOLA“ Administrative Food and Drug FR RECOMMENDATION STRENGTH “HR” Hazard Ratio IC - “Mek” Confidence Interval - Gene or Protein Mek Inca - National Cancer Institute Ne Level of Evidence PD - PD -1 Disease Progression - Programmed Cell Death Protein 1 PD -L1 Programmed Death -Ligand 1 Pet/CT -Postitron Emission Tomography/Compound断层扫描RM- MRI RX共振 - TC X射线照相 - 计算机断层扫描USG URSG UNACON-通过口服肿瘤学中的高复杂性辅助单位通过口服
新西兰数据表1。Venclexta10 mg，50 ...
慢性淋巴细胞性白血病/小淋巴细胞淋巴瘤venclexta会导致快速的肿瘤减少，因此在最初的5周剂量滴定阶段会带来TLS的风险。与需要快速管理的TLS一致的电解质的变化可能会在第一次剂量的Venclexta后6至8小时发生，并且每次剂量增加。TLS的风险是基于多种因素，包括合并症，特别是肾功能降低（肌酐清除率[CRCL] <80ml/min）和肿瘤负担。脾肿大可能有助于总体TLS风险。随着肿瘤负担随着Venclexta治疗的减轻而降低的风险可能会降低（请参阅第4.4节）。进行肿瘤负担评估，包括射线照相评估（例如CT扫描）。评估所有患者的血液化学（钾，尿酸，磷，钙和肌酐），并在使用Venclexta治疗之前纠正先前存在的异常。
利用人工智能改善患者流量和医疗服务
预测等待时间和预约延迟有助于优化医院资源并提高患者满意度。Curtis 等人利用几种机器学习算法来预测无需预约的放射中心的等待时间或四种模式（计算机断层扫描、核磁共振、超声波和射线照相）的预约放射设施的延迟时间。从放射信息系统中提取了几个变量。九种机器学习算法（神经网络、随机森林、支持向量机 (SVM)、弹性网络、多元自适应回归样条、k 次近邻、梯度增强机、装袋以及分类和回归树）用于对其参数进行微调，以最佳地拟合训练数据。均方根误差指标用于确定算法的预测精度。在九种机器学习算法中，弹性网络在准确有效地预测等待时间和延迟时间方面优于其他算法 [19]。