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World File Search System放射线学
具有牙源性起源的脑脓肿
抽象目标最近的研究表明，具有牙源性起源的脑脓肿（CA）患者正在上升。ever，CA患者的表征通常很差，并且病因学背景未知。这项研究的目的是识别和表征基于微生物学，放射线学和/或临床发现可能具有牙源性起源的CA患者。材料和方法这是一项基于人群的队列研究，分析了CA患者的回顾性和前瞻性数据。进行了全景X光片（PR）或计算机断层扫描（CT）扫描的X射线照相检查。CA患者具有牙源性起源的患者需要满足以下入院标准：（1）口腔病理状况是存在的唯一存在的细菌感染，（2）口服微生物是从大脑中的脓性渗出液中分离出来的，以及（3）辐射学和/或/或/或/或/或/或/或临床记录。结果总共可能包括44例患者，其中25例（57％）的特征是具有牙源性起源的Ca。两种糖尿病（T2D）（p = 0.014）和Anginosus链球菌组（SAG）（p <0.01）的微生物在具有牙源性起源的患者中过多地代表。结论牙源性感染可能比以前假定的更大程度地导致CAS。t2d在牙源性患者中的代表性过高。当从脑脓液中分离出SAG的微生物时，CA患者具有易感性的牙源性或鼻窦感染。临床相关性鉴定具有牙源性CA的患者将有助于理解传染病的病因，并强调保留口腔健康的重要性。
H3抗体 - 药物缀合物，Vobramitamab Duocarmazine ...
抽象背景是T淋巴细胞的非常规亚群，γδT细胞可以独立于主要的组织相容性复合限制而识别抗原。最近的研究表明，γδT细胞在肿瘤微环境中起对比的作用 - 在某些癌症（例如，gallbladder和liukemia）抑制其他癌症（例如，肺，肺和胃）的同时，肿瘤进展（例如，胆囊和白血病）。γδT细胞主要富含外周粘膜组织。由于子宫颈是富含粘膜的组织，因此γδT细胞在宫颈癌中的作用值得进一步研究。我们采用了一种多组学策略，该策略整合了来自单细胞和批量转录组测序，整个外显子组测序，基因分型阵列，免疫组织化学和MRI的丰富数据。结果在宫颈癌组织的γδT细胞浸润水平上观察到了异质性，这主要与肿瘤体细胞突变景观有关。肯定，γδT细胞在宫颈癌患者的预后中起着有益的作用。首先，γδT细胞通过两极的细胞态的动态演化在宫颈癌的肿瘤微环境中发挥直接的细胞毒性作用。第二，较高水平的γδT细胞浸润还可以用癌症抑制特性来塑造免疫激活的微环境。我们发现，基于MRI的放射线学模型可以观察到这些复杂的特征，以无创地评估患者肿瘤组织中γδT细胞比例。结论γδT细胞在宫颈癌中的抗肿瘤免疫中起有益作用。重要的是，γδT细胞浸润水平高的患者可能更适合免疫疗法，包括免疫检查点抑制剂和自体肿瘤浸润淋巴细胞疗法，而不是进行化学诊断。颈癌组织中γδT细胞的丰度与对免疫疗法的较高反应率有关。
先验预测脑转移后局部失败...
这项研究研究了预处理定量MRI和临床特征以及机器学习技术的有效性，以预测用低算力立体定向放射治疗（SRT）治疗的脑转移患者的局部衰竭。使用来自100名患者（141个病变）的数据开发了预测模型，并在独立的测试集上进行了20例患者（30个病变）的数据进行评估。定量MRI放射素特征是从处理对比度增强的T1W和T2-Flair图像得出的。使用多相功能降低和选择程序来构建最佳定量MRI生物标志物来预测治疗结果。使用类似的程序评估了治疗结果预测中标准临床特征的性能。生存分析，以比较基于预处理预测确定的两个患者队列（局部对照/失败）的长期结局，以及SRT后的最后患者随访中的标准临床标准。开发的定量MRI生物标志物由四个特征组成，具有两个特征，量化了水肿区域的异质性，一个特征表征了肿瘤内异质性，以及描述肿瘤形态的一个特征。在独立的测试集上，具有放射线和临床特征集的预测模型分别为0.87和0.62。将放射线特征纳入临床预测模型中，将模型的AUC提高了16％。使用基于放射线学的预测模型和使用RANO-BM标准在治疗前确定的两个患者队列的存活中观察到了统计学上的显着差异。这项研究的结果表明，在预测相对较大的脑转移中，在接受SRT的相对较大的脑转移中进行定量MRI放射素特征具有良好的潜力，并且是朝着脑转移的精确肿瘤学范式迈出的一步。
o r i g i n a l r e s a r c h磁共振成像基于放射素学的模型，用于预测宫颈癌淋巴结转移
背景：宫颈癌仍然是全球女性死亡率的主要原因，淋巴结转移（LNM）是患者预后的关键决定因素。方法：在这项研究中，分析了2018年1月至2024年1月期间153例宫颈癌患者的MRI扫描。将患者分为两组：103培训队列； 49在验证队列中。放射线特征。ITK-SNAP软件启用了宫颈癌肿瘤区域的三维手动分割，以识别目标区域（ROI）。收集的数据被划分为支持向量机（SVM）模型的培训和验证。结果：基于T2WI和ADC的组合放射线学模型表现出强大的诊断能力，在训练队列中达到曲线下的面积为0.804（95％CI [0.712-0.890]），AUC中的AUC和0.811（95％CI [0.721-0.921-0.902] in act in the训练队伍中的AUC中。包括放射线特征，国际妇科和妇产科联盟（FIGO）阶段和LNM在培训队列中的C-INDEX为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在培训队列中的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在C-INDEX中为0.916（95％CI [0.825-0.987] Intaliatation in nor图）的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），C培训队列中的C-INDEX为0.916（0.916（95％CI）（95％CI [0.825-0.987] Intalians Intecration。C统计数据均高于0.80，并且预测变量几乎与45度线一致，这与校准图中显示的结果一致。这表明我们的模型表现出良好的歧视能力和令人满意的校准。关键词：MRI，放射素学，淋巴结，转移，宫颈癌结论：利用T2WI与ADC地图相结合的MRI放射素学模型，提供了一种预测宫颈癌患者LNM的有效方法。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。
使用全自动分割方法
背景：正电子发射断层扫描（PET）越来越多地用于用于治疗评估目的。尽管如此，由于空间分辨率低和PET图像的高噪声水平，PET图像中的病变体积识别是放射线学过程中至关重要且仍然具有挑战性的步骤。目前，生物靶标体积（BTV）由核医生手动轮廓，并具有昂贵且依赖操作员的程序。这项研究旨在使用全自动手术，并使用这些BTV提取放射线特征，以在对治疗反应与否的患者之间进行分层，从而在接受L- [11 C]蛋氨酸（11C] PET的患者中获取BTV。出于这些目的，使用建议的方法划定了31种用于预测性评估的脑转移，用于治疗后的随访评估25个。依次使用11C-MET PET研究和相关的体积分割来提取108个特征，以研究放射线分析在脑转移患者中的潜在应用。已实施了一种新型的统计系统，以减少特征和选择，而判别分析被用作特征分类的方法。结果：对于预测性评估，在功能降低和选择后，有3个特征（非球性，低强度跑步和复杂性）能够区分响应者和非反应器患者。与使用所有功能相比，使用三个选定特征（敏感性为81.23％，特异性为73.97％，精度为78.27％）的组合获得了患者歧视的最佳表现。其次，对于后续评估，为8个特征（SUV平均值，SUL峰，SUV，SUL峰值面积面积，SUV平均值量表，表面平均SUV 3，SUL峰值峰值 - 峰值 - 峰值和第二个角度矩和第二个角动力）均在判别分析中具有最佳性能，敏感性86.28％（敏感性86.28％），特定于87.75％，并精确86.75％），精确86.75.75％。 特征。
生物学和医学中的人工智能，以及放射保护研究：耶路撒冷的观点
虽然AI广泛用于生物医学研究和医学实践，但其使用被限制为少数特定的实用领域，例如放射线学。研究人员和从业人员的研讨会的参与者（耶路撒冷，2月14日至15日，2023年2月14日至15日），旨在通过探索AI的进步，挑战和观点来建立整体景象，并为AI II应用程序提供新的文件。演示展示了大语言模型（LLM）在产生分子结构，预测蛋白质 - 配体相互作用以及促进AI发展的民主化方面的潜力。医疗决策中的道德问题也得到了解决。在生物学应用中，多词和临床数据的AI整合阐明了低剂量电离辐射的健康相关效果。贝叶斯潜在建模识别未观察到的变量之间的统计关联。医学应用突出了用于非侵入性诊断的液体活检方法，常规实验室测试以鉴定被忽视的疾病以及AI在口腔和颌面成像中的作用。可解释的AI和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类在博客文章中检测到了厌食症的行为。研讨会促进了知识共享，讨论，并强调了在放射保护研究中进一步发展AI的需求，以支持新兴的公共卫生问题。组织者计划继续作为年度活动继续该计划，促进协作并解决AI应用程序中的问题和观点，重点是低剂量辐射保护研究。参与辐射保护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家被邀请在下一个研讨会上探索AI在低剂量辐射研究中的实用性。
o r i g i n a l r e s a r c h人工智能：研究状况，趋势和未来方向 - a b
目的：使用Vosviewer和Citespace进行了文献分析，以研究2009年至2023年之间关于人工智能（AI）在慢性阻塞性肺部疾病（COPD）中使用的研究。方法：2024年3月24日，在2009年1月1日至2023年12月30日之间发布的科学（WOS）核心收集数据集进行了计算机搜索，以识别与人工智能在慢性阻塞性肺部疾病（COPD）中的应用有关的文献。vosviewer用于对国家，机构，作者，共同引用的作者和关键字的视觉分析。CiteSpace被用来分析机构，参考，关键字爆发和共同参考文献的中间位置。使用Excel2021软件创建了相关的描述性分析表。结果：这项研究总共包括WOS的646篇论文。从2009年到2017年，论文数量保持较小且稳定，但自2018年以来每年开始大幅增加。美国/地区之间的出版物数量最多，而西尔弗曼·埃德温（Silverman Edwin K）和哈佛医学院（Harvard Medical School）分别是最多产的作者和机构。Lynch DA，Kirby M.和Vestbo J.是最受欢迎的三名作者之一。科学报告的出版物数量最多，而放射学则是十大影响力期刊之一。经常引用COPD（COPDGENE）研究设计的遗传流行病学。目前，热门研究主题包括可解释的人工智能框架，胸部CT成像和肺部放射线学。通过关键字聚类分析，所有关键字均分为四组：COPD的流行病学研究； AI辅助成像诊断； AI辅助诊断；以及在COPD研究领域的AI辅助治疗和预后预测。结论：目前，AI主要用于遗传生物学，早期诊断，风险分期，有效评估和COPD的预测建模。这项研究的结果为与COPD相关的未来研究努力提供了新颖的见解和方向。关键词：慢性阻塞性肺部疾病，人工智能，视觉分析，书目分析
质量保证规定
OEM（原始设备制造商）/OCM（原始组件制造商）是指生产其从购买的组件设计的产品并根据公司的品牌名称出售这些产品的公司。流程：用于生产合同所描述的材料的制造和软件开发过程，除特殊和专有过程外。合同中将指定软件开发过程评估的范围。采购文件：采购订单或分包合同，是针对所购买材料的合法合同，指定具有定义要求的条款和条件。随后将被称为p.o。产品：所有以TAES购买的原材料，散装材料，零件，子组件，单位，软件，固件和服务。返工：可以使用文章符合图形要求时使用。必须包括或引用详细说明。维修：当不合格的文章，材料或服务可以纠正到可用条件时使用，尽管其条件与绘图 /规格要求不相同。供应商应确保不符合产品要求的产品得到确定和控制，以防止其意外使用或交付。应在记录的程序中定义处理不合格产品的控件和相关责任。供应商的记录程序应定义对处置不合格产品的审查和权力的责任，以及批准做出这些决定的人员的过程。软件产品：一组完整的计算机程序，软件媒体，过程以及相关的文档以及指定向用户交付的数据。软件服务：与软件产品相关的活动，工作或职责的性能，例如其开发，维护和操作。特殊过程：化学，冶金，键合，印刷电路板（PCB/PWB）的过程，生物学，声音，电子或放射线学性质，在某种程度上，该特性在某种程度上被认为是重要的，专业的设备，程序，人员培训，材料，材料和/或设备和设备和设备和确认或校准控制或校准控制。请参阅特定P.O.所调用的“特殊过程供应商质量要求”。合同中的质量条款规定。政府：是指美国政府。供应商/卖方：TAE购买的任何产品或服务来源，也被称为供应商。供应商：请参阅供应商的定义。豁免：供应商使用的一种表格，要求从TAES索取授权到非 -
关于研究主题的多摩学方法的社论在人类疾病机制研究中
随着高通量下一代测序技术的发展和普及，OMICS方法逐渐成为现代生物学和医学研究的重要工具，例如基因组学，转录组学，蛋白质组学和放射线学。在早期，大多数研究都使用单个OMIC来介绍特定类型的生物分子类型，这些分子可能会产生不一致的生物标志物在OMICS类型的排名不同。随着OMICS的进步和成本效益，高质量的关键生物标志物以及分子途径和与疾病有关的监管网络可以通过具有多种类型的OMICS的共同呼叫多媒体来鉴定（Hasin等，2017）。在一项典型的多词研究中，人们将将疾病样本与对照组进行比较，并比较具有不同严重性或不同渐进阶段的样品，以探索疾病特异性或特定阶段的分子特征，直到进行进一步的实验验证，待进一步的实验验证。从患有特定疾病的患者的人口统计学和临床数据与多摩学数据的结合提供了一个独特的机会，可以充分利用包括机器学习和深度学习在内的尖端人工智能方法，以积累跨学科研究领域的知识和经验（Reel等，2021； Ballard等，2024）。最有用的分析是通过来自具有纵向信息的同一样本的多摩学数据，以阐明时间依赖时间的动态疾病进程特征。对于多方面且复杂的疾病，多摩变学可以定义具有不同内型的患者组，该患者由于其特定的潜在分子机制与表型连接基因型的特定潜在分子机制，该患者表现出异质的治疗反应（Tyler and Bunyavanich，2019年）。这些研究的发现可以为疾病的早期诊断，预测预测和实施最合适，最有效的治疗策略，从而改善患者的生活质量和实现个性化医学。最近，多摩尼克已被广泛用于人类疾病的研究，包括罕见疾病，癌症和其他常见疾病。例如，事实证明，它有助于预测乳腺癌对治疗的反应（Sammut等，2022），鉴定了人类大脑中阿尔茨海默氏病（AD）（AD）（Nativio等，2020）的表观遗传变化，以及