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COVID-19 的放射学发现：人工智能与放射科医生的比较
背景：随着 COVID-19 负担的加重，快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是，在资源匮乏的环境中，训练有素的放射科医生很少。目的：本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法：测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid，一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果：放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%，而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48，放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI，P 值为 0.005。结论：放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
Jacob Bennett诉Harford County，Maryland，No.38，... 刑事DCM计划巴尔的摩县2024 Michele Williams诉Morgan State University，等，Misc。 ... Trusted Science and Technology Inc.，诉Nicholas Evancich ... Willie James Barton，Jr。等。 v。高级放射学P.A.等。 ，第1336号，2019年9月。威尔斯的意见。
Jacob Bennett诉Harford County，Maryland，No. 38，9月学期，2022年。 法定解释 - 有资格成为哈福德县宪章第207条的哈福德县议会会员条，该宪章阻止了一名议会议员在州政府，哈福德县或哈福德县内的任何市政府持有就业，这并不能排除哈福德县教育委员会雇用的教师同时担任哈福德县议会成员。 查找宪章§207关于它是否适用于董事会的雇员，法院采用了一个有利于候选人资格解决歧义的建筑规范。 公共就业 - 不兼容的职位不兼容职位的学说并不排除哈福德县教育委员会雇用的老师，从同时担任哈福德县议会的成员。Jacob Bennett诉Harford County，Maryland，No.38，9月学期，2022年。法定解释 - 有资格成为哈福德县宪章第207条的哈福德县议会会员条，该宪章阻止了一名议会议员在州政府，哈福德县或哈福德县内的任何市政府持有就业，这并不能排除哈福德县教育委员会雇用的教师同时担任哈福德县议会成员。查找宪章§207关于它是否适用于董事会的雇员，法院采用了一个有利于候选人资格解决歧义的建筑规范。公共就业 - 不兼容的职位不兼容职位的学说并不排除哈福德县教育委员会雇用的老师，从同时担任哈福德县议会的成员。
Johnson 诉咨询放射科医生有限公司 - 0:24-cv-02535
3 医疗保健系统和医疗设备面临网络入侵风险增加以获取经济利益 (2014 年 4 月 8 日)，FBI 网络部门私营行业通知（网址为 https://info.publicintelligence.net/FBI-HealthCareCyberInpulsion.pdf）（最后访问时间为 2023 年 3 月 14 日）。
放射性核素中子源发射的各向异性
电离辐射计量中心摘要。放射性核素中子源为各种中子测量装置提供了一种产生标准中子校准场的便捷方法。需要知道源的以下属性才能表征某一点的场：总中子发射率、中子能谱以及发射强度随角度的变化。假设光谱随角度的变化对于大多数应用而言可以忽略不计。放射性核素中子源的总发射率可以在国家物理实验室 (NPL) 通过硫酸锰浴技术绝对测量，或通过慢化探测器进行比较测量。各种常用源的中子能谱可在公开文献中找到。本报告描述了 NPL 用于测量放射性核素中子源各向异性发射的方法。给出了相对于各种源类型和封装的圆柱轴的测量中子角分布。还给出了使用蒙特卡洛传输代码 MCNP 计算的分布，这些分布通常与测量的分布具有良好的一致性。
2022年目标放射性核素治疗试验的简要概述
尽管在过去几十年中取得了巨大进步，但治疗失败仍然是抗癌疗法的重大负担。肿瘤细胞倾向于通过克隆进化和抗性亚克隆的选择来逃避化疗，从而导致治疗复发。下一代测序旨在找到耐药性癌细胞串扰中有希望的候选变异。这种方法可能进一步有助于分子肿瘤板适应每个患者的靶向治疗方案（1）。髓增生性综合征慢性髓样白血病（CML）成为有效且成功的靶向治疗的榜样。cml是一种罕见的肿瘤，主要是由相互易位t（9; 22）（q34; q11）引起的，导致BCR :: ABL1融合基因的形成（2）。在许多情况下，它通过酪氨酸激酶抑制剂（TKI）成功治疗，尤其是与BCR :: ABL1激酶结合的2-苯基氨基嘧啶伊替尼，从而预防了下游靶标的磷酸化（3）。尽管总体10年生存率为83％，但在治疗的五年内，所有患者中有20％至25％遭受治疗衰竭（4，5）。第二代和第三代TKI，即尼洛替尼，达沙替尼，鲍苏替尼和庞替尼，开发了以可变成功的变化（6，7）克服这种抗药性（6，7）。TKI抗性发生在依赖性或独立于BCR :: ABL1激酶改变。第一个提及的主要是由BCR :: abl1中的突变引起的，例如ABL1 p。（Tyr253His），p。（GLU255VAL）或p。（THR315ile））防止TKIS与BCR或BCR expristion TKIS结合，以防止TKIS与BCR :: ABCR1 anbl1 anbl1 and anbl1 and anbl1fination and Overection（8）。对于BCR :: ABL1-独立抵抗力，讨论了几种机制，例如，药物过表达EF ef lox top子转运蛋白，尤其是ATP结合盒（ABC）转运蛋白转运蛋白家族成员P-糖蛋白（P-GP，P-GP，ABCB1）或乳腺癌抗癌蛋白（BCRP，ABCG2）的传播（abcg2）的demaption（p-gp，abcb1），abcg2 abcg2 ryaption（abcg2）。 10）。此外，显示遗传像差，例如第8条或影响RUNT相关转录因子1（RUNX1）的突变，显示出患者中爆炸危机或抗TKI耐药性克隆的进展（11，12）。除了临床研究外，体外模型还可以详细研究耐药性的机理。这样的模型是关键工具，因为这些模型从这些模型中得出的发现被成功地转化为诊所，例如预测药物效率并改善治疗方案（13）。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。 在这里，我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。 为此，我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。 我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。 此外，我们研究了候选变体PTPN11 p。（Tyr279Cys），PDGFRB p。（GLU578GLN）和NRAS p。（GLN61LYS）对TKI治疗的反应的影响。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。在这里，我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。为此，我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。此外，我们研究了候选变体PTPN11 p。（Tyr279Cys），PDGFRB p。（GLU578GLN）和NRAS p。（GLN61LYS）对TKI治疗的反应的影响。
病例报告：强度调制放射疗法与免疫疗法结合了肺腺癌的髓内脊髓转移
ISCMS是罕见事件，发生率约为0.1％-2％（1）。 ISCMS（ISCMS-LC）是主要类型，占42.4％-67.21％（1，2），其中小细胞肺癌（SCLC）占39.1％，其次是LUAD（25.1％）和鳞状细胞癌（10.6％）（10.6％）（3）。 大多数ISCM患者具有伴随脑转移（BM），甚至是钩脑脑转移酶，反映出肿瘤细胞可以通过脑脊液（CSF）转移到脑膜（CSF），然后通过脊髓拼写或直接扩散到脊髓骨上或spraciner cortercress cornefer cornecr cornefer cornecter cornecr cornecter cornecter contrectecter（或Chore）。 ISCMS的临床表现与脊柱硬膜外转移酶相似，但具有区别的特征是棕色 - 囊肿综合征（也称为半侧性脊髓损伤综合征综合征）或不对称脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性疾病，其中一半患有ISCM的患者，但仅在脊髓脊髓磷酸化转移酶的患者中只有3％）。ISCMS是罕见事件，发生率约为0.1％-2％（1）。ISCMS（ISCMS-LC）是主要类型，占42.4％-67.21％（1，2），其中小细胞肺癌（SCLC）占39.1％，其次是LUAD（25.1％）和鳞状细胞癌（10.6％）（10.6％）（3）。大多数ISCM患者具有伴随脑转移（BM），甚至是钩脑脑转移酶，反映出肿瘤细胞可以通过脑脊液（CSF）转移到脑膜（CSF），然后通过脊髓拼写或直接扩散到脊髓骨上或spraciner cortercress cornefer cornecr cornefer cornecter cornecr cornecter cornecter contrectecter（或Chore）。ISCMS的临床表现与脊柱硬膜外转移酶相似，但具有区别的特征是棕色 - 囊肿综合征（也称为半侧性脊髓损伤综合征综合征）或不对称脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性疾病，其中一半患有ISCM的患者，但仅在脊髓脊髓磷酸化转移酶的患者中只有3％）。
当前3期放射性药物治疗临床试验的概述
神经发育障碍（NDDS）涵盖以异常大脑发育为特征的疾病，这些疾病会影响认知，交流，行为和运动。这些疾病，包括自闭症谱系障碍（ASD），注意力/多动障碍（ADHD）和智力障碍，代表了一项重要的公共卫生挑战，影响了全球多达3％的儿童。尽管我们对这些疾病的理解取得了进步，但缺乏特定的疗法强调了进一步研究其病因和病理生理学的必要性。最近的研究确定了与NDD相关的许多基因变异，从单核苷酸变体到拷贝数变体。这些发现指向与NDD相关的各种不同基因，突出了这些疾病的遗传复杂性。然而，许多NDD的起源仍然未知，表明超出遗传变异的因素可能起着至关重要的作用。新兴证据表明，神经素的流量机制和环境因素，例如早期生命逆境，是NDD发展的重要贡献者。在人类和动物模型中整合分子，行为和神经敏化研究的多学科方法对于理解这些方面至关重要。本社论推出了一系列原始研究文章，旨在揭示NDD的复杂机制，并探索新型治疗策略的潜在途径。
脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
人工智能与放射学：应对新冠肺炎难题
为了控制 COVID-19 疫情的蔓延，需要快速检测和诊断。虽然逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 被用作诊断 COVID-19 的金标准方法，但许多科学家和医生指出，这种技术的变异性、准确性和可负担性存在一些挑战。与此同时，在中国疫情早期用于诊断 COVID-19 的放射学方法被许多人忽视，主要是因为它们的特异性低，难以进行鉴别诊断。然而，放射学方法的实用性不容忽视。事实上，在过去几个月里，印度的医疗顾问和放射科医生一直在使用或建议使用胸部高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 来早期诊断和追踪 COVID-19，特别是对于术前和无症状患者。与此同时，科学家们一直在尝试通过使用基于人工智能 (AI) 的解释模型来改进 COVID-19 诊断和监测的放射学方法。本综述旨在汇编和比较此类成果。为此，我们回顾并介绍了关于使用放射学和人工智能辅助放射学诊断和监测 COVID-19 的最新科学文献，强调了此类技术的优势和局限性。