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通过生物信息学方法识别与糖尿病性视网膜病变相关的枢纽基因
摘要。- 目的：这项研究的目的是鉴定枢纽基因并揭示糖尿病性视网膜病（DR）的骨质机制。材料和方法：我们在我们的研究中使用了基因表达综合（GEO）DATASET GSE60436。在筛选差异表达的基因（DEG）后，我们形成了基因和基因组（KEGG）功能分析的基因本体学（GO）和京都百科。随后，使用搜索工具来检索相互作用的基因（String）数据库并使用Cytoscape软件进行访问，并使用搜索工具进行了搜索工具来构建蛋白 - 蛋白质相互作用（PPI）网络。最后，我们通过CytoHubba插件确定了10个集线器基因。结果：总共确定了592摄氏度，包括203个上调的基因和389个下调基因。DEG主要富含视觉感知，光感受器外部段膜，视网膜结合和PI3K-AKT信号通路。通过构建蛋白质 - 蛋白质间的作用（PPI）网络，最终确定了10个中心基因，包括CNGA1，PDE6G，RHO，ABCA4，PDE6A，PDE6B，PDE6B，NRL，RPE65，RPE65，GUCA1B和AIPL1。结论：CNGA1，PDE6G，RHO，ABCA4，PDE6A，PDE6B，NRL，RPE65，GUCA1B和AIPL1可能是潜在的生物标志物，而治疗性TAR-可用于DR。
诊断和皮肤移植后糖尿病神经病中的异常肉眼皮肤病变
糖尿病神经病（VSLDN）中的viv>五变性皮肤病变很少见，通常由于慢性机械应力而发生在体重部位。本病例报告描述了一名35岁的男人，患有2型糖尿病，他在脚趾截肢和皮肤移植后在左脚的背上出现了肉眼病变。组织学分析鉴定出伪层状增生，没有恶性肿瘤或人乳头瘤病毒感染的证据。使用Maxacalcitol软膏和弹性长袜的使用逐渐解决的病变。此病例强调了识别糖尿病患者非典型肉毒病变的重要性，尤其是在手术干预后在非重量的部位。足底疣和五月癌之间的准确差异对于适当的管理至关重要。有效的治疗方法和在足部护理中进行全面的患者教育对于改善结局和防止糖尿病患者的进一步并发症至关重要。
人工智能检测胃肠道腔内病变的诊断准确性：系统评价和荟萃分析
胃肠道 (GI) 疾病是全球疾病负担的重灾区。2019 年，全球 DALY 为 8900 万，占全球 DALY 总量的 3.5%（22.8 亿例），中低收入国家 (LMIC) 的患病率更高 (1)。2018 年，美国因胃肠道症状就诊的门诊量超过 3680 万，其中原发性胃肠道疾病诊断为 4340 万。每年共进行 2220 万次胃肠道内镜检查，诊断出 284844 例新发胃肠道癌症，255407 例死亡 (2)。包括中低收入国家在内的世界其他地区胃肠道疾病负担也日益加重，因为全球 80% 的食管癌来自中低收入国家，且生存率较低 ( 3 )。胃肠道疾病的发病率和死亡率高于其他常见疾病，因此强调了胃肠道疾病给整个医疗保健系统带来的沉重负担。尽管疾病负担很重，但仍有多重挑战阻碍着最佳胃肠道护理的提供。在中低收入国家，往往缺乏内窥镜设备等资源，以及缺乏及时诊断和干预的技能和专家 ( 4 )。在高收入地区，这些挑战包括高昂的成本以及设施和培训的差异 ( 5 )。克服这些挑战需要大量的资源和时间。尽管全球在提高这些技能方面取得了进展，但这种能力仍然滞后。然而，技术创新已被证明是熟练和有效地克服这些挑战的灯塔。人工智能 (AI) 引入医疗保健领域，迅速推动了许多疾病诊断、治疗和预后的创新。多年来，人们一直在研究胃肠病学中的人工智能算法，以实现对胃肠病学诊断程序的自动解读，尽管成功程度各不相同。自 2010 年以来，人工智能已经探索了胃肠病学的多种程序和病理学 ( 6 )。
关于有效使用现代治疗方法治疗脑内病变的文献综述
脑内病变造成的严重健康负担及其诊断和治疗困难促使大量研究人员和从业人员研究各种诊断和治疗方法的有效性和安全性。本研究重点评估不同的术前、术中和术后技术，并分析其优点和局限性，以最终改善此类脑损伤的治疗。通过对各种科学来源的批判性分析，本研究旨在综合现有的有关该主题的知识。磁共振成像在诊断和治疗脑肿瘤方面起着至关重要的作用。功能性磁共振成像可识别功能性脑区，但肿瘤引起的血流变化会影响其可靠性。连接组分析提供有关功能定位和脑网络的信息，这可以通过扩散张量成像实现，该成像可可视化白质通路，有助于肿瘤边界描绘和手术计划。研究表明，这种方法可以预测肿瘤组织学和预后。术中磁共振成像可提高肿瘤切除范围并可能提高患者生存率。但由于其局限性，它有替代的术中技术，如术中超声、荧光引导手术、直接电刺激、深部脑刺激，但这些方法中的大部分证据对于大多数脑肿瘤来说都是有限的。只有超声显示实时肿瘤可视化和残留疾病分析，提供高精度，并且与 ioMRI 相比相对便宜。这项研究对神经外科医生、神经肿瘤学家、神经病学家、神经放射学家很有用，并将展示进一步研究的前景。
小型皮质下缺血性梗死和其他 DWI 病变建立 MES 预测模型
使用 SPSS（版本 22.0；美国伊利诺伊州芝加哥）和 Free Statistics（版本 1.7.1）软件进行数据分析。定量数据以平均值±标准差表示，定性数据以频率和百分比表示。在进行正态性检验后，使用 t 检验对定量数据进行组间比较，使用 χ2 或 Fisher 精确文本比较定性或分类数据。在进行回归分析之前，对统计学上显著的因素（p < 0.05）进行共线性分析。将单变量分析中具有统计学意义的因素纳入逐步前向逻辑回归分析，以确定 MES 的独立因素。优势比 (OR) 及其 95% 可信区间用于评估显著因素的独立贡献。采用 Hosmer-Lemeshow 检验来评估模型的适用性。
白介素8在慢性根尖细胞病变的发展和临床进展中的作用
摘要简介/目标。慢性根尖牙周炎代表了牙齿根管系统中牙髓感染存在的动态延续，当时是激活了先天和获得的免疫反应，并募集了各种细胞和炎症介质，从而导致了细胞皮肤组织的破坏以及周围的生殖器的发展。该研究的目的是分析根本病变组织匀浆中IL-8的浓度，并将所获得的结果与患者的症状和病变的大小进行比较。方法。在这项研究中，总共分析了93个慢性根尖细胞病变的组织样品。与临床症状有关，将样品分为有症状和无症状，并根据大小分为大小病变。使用ELISA测试检查了IL-8的浓度。结果。与无症状的症状性周期病变中IL-8的浓度明显更高（p <0.001）。与小病变相比，大病变的这种趋化因子的浓度也明显更高（p <0.001）。结论。在具有明显的临床症状学的根尖性病变中IL-8的浓度升高以及在大病变中指出IL-8是一种主要的趋化因子，有助于根尖的炎症和根尖性病变的临床进展。关键字：根尖病变，细胞因子，趋化因子，IL-8通讯作者：JelenaPopović电子邮件：jelenadp@gmail.com
用于诊断糖尿病性视网膜病变发育阶段诊断的混合方法
摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的并发症，会损害视网膜细腻的血管并导致失明。眼科医生通过对眼底进行成像来诊断视网膜。该过程需要很长时间，需要熟练的医生来诊断和确定DR的阶段。因此，使用人工智能的自动技术在分析底眼图像以检测DR开发阶段的过程中起着重要作用。但是，使用人工智能技术的诊断是一项困难的任务，并且经过许多阶段，而提取代表性特征对于达到令人满意的结果很重要。卷积神经网络（CNN）模型在高精度提取特征中起着重要而独特的作用。在这项研究中，使用两种建议的方法，将眼底图像用于检测DR的发育阶段，每个方法都有两个系统。第一个提出的方法将Googlenet与SVM和RESNET-18一起使用SVM。第二种方法基于使用GoogLenet，模糊颜色直方图（FCH），灰度级别共发生矩阵（GLCM）和局部二进制图案（LBP）提取的杂种特征，使用前馈神经网络（FFNN）；然后是RESNET-18，FCH，GLCM和LBP。所有提出的方法获得了较高的结果。具有RESNET-18，FCH，GLCM和LBP的混合特征的FFNN网络获得了99.7％的精度，精度为99.6％，敏感性为99.6％，特异性100％和99.86％的AUC。
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
神经训练的疗效在深座脑病变中进行活检
如今，由于技术的出现（例如计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI），2,3，2,3，。 此外，系统疾病患者的治疗方法的进展和增加的存活率增加，导致转移到中枢神经系统或中枢神经系统感染的高发病率中，部分是由于免疫系统缺乏症（因受到免疫缺陷症的接受或辅助症而受到免疫治疗的患者）的一部分，或引起了免疫缺陷的（辅助因素），这是由于受到免疫缺陷的（辅助因素）的影响。系统癌的化学疗法）；多样性和中枢神经系统神经病理学的数量增加了需要对大脑空间病变（SOLS）的组织学和细胞学的更准确详细鉴别诊断（SOLS）4,5的需求。 在大多数患者中，可以通过临床和实验室发现准确诊断脑病变。 例子是多发性硬化症，继发性感染和寄生虫疾病，转移性肿瘤以及全身性疾病的大脑参与。 但是，在CT扫描或MRI中诊断出的许多脑部病变是该疾病的唯一可证明的文件，其治疗设计取决于组织学诊断6,7如今，由于技术的出现（例如计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI），2,3，2,3，。此外，系统疾病患者的治疗方法的进展和增加的存活率增加，导致转移到中枢神经系统或中枢神经系统感染的高发病率中，部分是由于免疫系统缺乏症（因受到免疫缺陷症的接受或辅助症而受到免疫治疗的患者）的一部分，或引起了免疫缺陷的（辅助因素），这是由于受到免疫缺陷的（辅助因素）的影响。系统癌的化学疗法）；多样性和中枢神经系统神经病理学的数量增加了需要对大脑空间病变（SOLS）的组织学和细胞学的更准确详细鉴别诊断（SOLS）4,5的需求。在大多数患者中，可以通过临床和实验室发现准确诊断脑病变。例子是多发性硬化症，继发性感染和寄生虫疾病，转移性肿瘤以及全身性疾病的大脑参与。但是，在CT扫描或MRI中诊断出的许多脑部病变是该疾病的唯一可证明的文件，其治疗设计取决于组织学诊断6,7
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而