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World File Search System病理学
病理学家学院第 20 届年度科学会议...
再生医学是一个新兴领域，专注于开发和应用新疗法来恢复患病或受损细胞、组织和器官的正常功能。病理学家在这一领域的四个主要方面发挥着重要作用：1. 了解健康和疾病中的组织生长和血管化 - 以便于识别用于诊断或预测的生物标志物以及用于预防或治疗的可用药物靶点；2. 评估和表征组织工程和再生医学 (TERM) 产品及其库存 - 以便于从不合格的修复结果中实现最佳再生；3. 作为重要成员参与临床试验 - 确保遵守法规，在细胞、组织和器官水平上进行成像和分子分析；4. 在良好生产规范环境下促进细胞、组织或器官的体外生产及其自动化。在病理学家中，血液学家尤其适合在推动该领域发展方面发挥重要作用，因为他们在干细胞生物学和移植、细胞特性和储存方面拥有丰富的专业知识，并参与临床前研究和临床试验以确保新治疗方法的安全性和有效性。也许现在是时候让血液学界考虑设立一个分支专业，以培训医学专家作为从业者以及安全有效的再生医学实践的守护者。
订单 – 分子病理学/免疫组织化学
NGS小组，FFPE融合分析（RNA），FFPE☐结肠（BRAF/KRAS/NRAS/PIK3CA）☐肺（ALK，ROS1和RET）☐CLL突变分析☐肺（BRAF/kras/kras/nras/nras/pik3ca/fuson and eff in nraver/exnaly nrative） IST（BRAF/KIT/PDGFRA- POSIGNA/PAM50☐igh☐黑色素瘤（BRAF/KIT/NRAS/HRAS）（子类别和风险得分）☐TCR☐MTC（BRAF/KRAS/HRAS/HRAS/RET） BRCA2/PIK3CA）☐LOH1P19Q （包括 IDH1/2- ☐ B-ALL ☐ 乳腺（PIK3CA）突变分析），诊断时的 FFPE 母细胞比例：NGS 面板，cfDNA/血浆 ☐ TERT 启动子突变分析 ☐ MRD 随访，☐ 肺（EGFR/KRAS/NRAS/BRAF）（c.1-124C>T / c.1-146C>T）天：
宽带刺激的拉曼成像基于多通道锁定检测的光谱组织病理学
自发的拉曼显微镜通过直接揭示分子的振动光谱，以无标记和非侵入性方式揭示了样品的化学成分。但是，其极低的横截面可防止其应用于快速成像。刺激的拉曼散射（SRS）得益于非线性过程的连贯性，通过几个数量级扩大信号，从而解开了提供分析信息以阐明具有亚纤维分辨率的生化机制的高速显微镜应用。尽管如此，在其标准实现中，窄带SRS一次只能以一个频率提供图像，这不足以区分重叠的拉曼频段的成分。在这里，我们报告了配备有自制的多通道锁定放大器的宽带SRS显微镜，同时在32频率下测量SRS信号，集成时间降至44μs，从而允许详细的，高空间分辨率的样品映射。我们通过测量单个脂质液滴水平的肝细胞中不同脂肪酸的相对浓度，通过测量不同脂肪酸的相对浓度来区分异质样品的化学成分的能力，并通过将纤维固醇模型中的肿瘤与脑肿瘤组织与周围肿瘤区分开来。©2022作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1063/5.0093946
具有创新治疗理念的语言病理学家
演讲者：Erik X. Raj，博士，CCC-SLP 摘要 在这个关于人工智能 (AI) 的实践研讨会上，参与者将踏上一段鼓舞人心的旅程，了解人工智能驱动的可能性，为 K-12 人群服务的语言病理学家提供帮助。通过全面探索和展示各种尖端人工智能技术，参与者将发现如何利用它们的潜力来解锁无数创新的治疗理念。通过将人工智能驱动的工具整合到他们的实践中，语言病理学家可以个性化干预措施，并以有意义和令人兴奋的方式提高学龄学生的沟通效果。参与者将在研讨会结束时完全具备自信地驾驭不断发展的现代治疗实践格局。
使用组织病理学图像进行个性化医学
大肠癌（CRC）的精确及时诊断对于增强患者预后至关重要。组织样品的组织病理学检查仍然是CRC诊断的金色标准，但这是一种耗时且主观的方法，倾向于观察到观察者间的变异性。本研究探讨了使用组织病理学图像对CRC自动分类的深度学习的使用，尤其是重新结构。我们的研究重点是评估不同的RESNET模型（RESNET-18，RESNET-34，RESNET-50），以提取相关的可见特征。此外，我们使用Grad-CAM热图来了解模型的重点领域，从而确保与已建立的诊断标准保持一致。为了解决有限的数据可用性，我们检查了数据增强技术以提高模型的适应性。我们的分析表明，RESNET-34在模型复杂性和性能之间达到平衡，表明总体，TOP-2和TOP-3精度分类的91.10％，99.11％和100.00％的精度分别超过了较浅的（Resnet-118）和更深的（Resnet-50）模型。这表明在捕获CRC图像的特征方面，模拟深度是实用的。我们的发现对于开发CRC的可解释的AI辅助诊断工具具有重要意义，并有可能提高病理学家的效率和准确性。这种方法旨在自动化图像分析，提供对模型决策的见解，并最终提高Oncol-Ogy的诊断一致性和患者护理。
病理学中的人工智能
机器学习ML是AI的子场，其中计算机在暴露于“代表性数据，解释和对新数据上行动”后生成算法。3“提供足够的数据后，ML算法可以学习做出预测或解决问题，例如识别图片中的对象”。可能会发生不同的方式，ML可能会在培训前由人用户预先定义诸如细胞形状或大小诸如培训之前的特征，或者使用代表学习方法（例如深度学习），在这些方法中，计算机可以学习在不手动工程的情况下学习要提取的功能（请参阅下面的深度学习和监督学习的部分）。4神经网络“也称为人工神经网络，这是一种ML的类型。神经网络由简单的处理节点或“人造神经元”组成，这些节点与“人造神经元”相互连接。每个节点将从几个节点“上方”接收数据，并将数据提供给“下方”的几个节点。节点将重量附加到他们接收到的数据，并将值归因于该数据。如果数据没有通过一定的阈值，则不会传递到另一个节点。训练算法时，调整节点的权重和阈值，直到相似的数据输入导致一致的输出为止。”5数据可能会在隐藏层内的节点连接之间循环（反复的神经网络）或使用图层进行预处理（其中包含一系列称为卷积核的过滤器）（除了汇总层汇总层，还可以降低数据的尺寸，同时保留其特征以进行分析（称为卷积神经网络） - 特别是用于分析的分析图像。
途径2024年12月 - 约翰·霍普金斯病理学
我希望有几个原因。与Whiting工程学院合作，我们刚刚获得了三个彭博社杰出教授的集群。这对部门来说是难以想象的进步。这些教授职位为我们提供了非凡的资源来雇用人工智能领导者（AI），重点是将AI应用于数字病理学（尽管集群没有特定的美元金额，但我们估计它是数以千万万美元的投资）。这是一个改变游戏的进步，在瞬间，我们将成为这个新兴领域的世界领导者。同时，我们仍然是NIH资金中排名最高的病理部门之一，正如我们网页的“最新出版物”部分所强调的那样（感谢芭芭拉·迪特里克（Barbara Detrick）的最新消息），我们的教职员工继续产生令人兴奋和有影响力的科学。
植物病理学中的疾病预测模型
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（12）：362-368 www.biochemjournal.com收到：05-10-2024接受：15-11-2024 Kartikey Pandey Pandey Ph.D.学者，植物病理学系Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya，Jabalpur，Madhya Pradesh，印度Shubham Mishra Ph.D.学者，Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya，Jabalpur，Madhya Pradesh，印度Madhya Pradesh，Vanapalli Lohitha Sai Si Si Si Si Si Si Sere研究学者，印度新德里，印度新德里，植物Pavinaloogy，植物Pavinaloogy，植物Pavinaloogy植物Pavinaloogy，学者，贾瓦哈拉尔·尼赫鲁·克里希·维希瓦·维迪亚拉亚（Jawaharlal Nehru Krishi Vishwa Vidyalaya），贾巴尔普尔（Jabalpur），中央邦（Madhya Pradesh） div>植物学，政府M.H. div>印度Madhya Pradesh Jabalpur的家庭科学与科学学院，印度Sunita Yadav Ph.D.学者，贾瓦哈拉尔·尼赫鲁·克里希纳·维斯瓦·维迪亚拉亚（Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya），印度中央邦贾巴尔普尔（Jabalpur）学者，植物病理学系Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya，Jabalpur，Madhya Pradesh，印度，印度Madhya Pradesh Jabalpur的家庭科学与科学学院，印度Sunita Yadav Ph.D.学者，贾瓦哈拉尔·尼赫鲁·克里希纳·维斯瓦·维迪亚拉亚（Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya），印度中央邦贾巴尔普尔（Jabalpur）学者，植物病理学系Jawaharlal Nehru Krishna Vishwa Vidyalaya，Jabalpur，Madhya Pradesh，印度，
人口统计学，临床，生物标志物和神经病理学与后皮质萎缩相关：个体参与者数据荟萃分析
Marianne Chapter，Ph.D。 1，*，Renaud The Joy，博士学位1，*，Yong博士3，费德里卡·阿戈斯塔（Federica Agosta），医学博士 14:25，伊莎贝尔·伊莎贝尔·艾伦（Isabel Isabel Allen）博士。 23，Apostolo-opossibilities，M.D。 约翰·贝斯特（John Best），医学博士 1，D.C。 boon，M.D。 9，Crutch Seece，博士3，Filippy Massim，医学博士 14:25，14：25，M.D。 16，丹尼尔博士15,27，15,27，M.D。 4，Lea T. Grinberg。 David J. Irwin，医学博士 约瑟夫斯，医学博士 4，Mario F. Mende，M.D。 10，Patricio Mendez Cream，M.D。 18，Raffaella Miss，M.D。 13，Zachary A. Miller，M.D。 1，Mount Montfeault，Ph.D。 12，Melissa E. Murray博士9，新销售，硕士 17，Pelak Victoria，M.D。 8，丹尼尔·佩拉尼（Daniel Perani），医学博士 14:26，Phillips，Ph.D。 11，Yolande Pijnenburg，医学博士 5.6，Emily Rogalski，博士20，Jonathan M. Schoth，医学博士 3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士 1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rikMarianne Chapter，Ph.D。 1，*，Renaud The Joy，博士学位1，*，Yong博士3，费德里卡·阿戈斯塔（Federica Agosta），医学博士14:25，伊莎贝尔·伊莎贝尔·艾伦（Isabel Isabel Allen）博士。 23，Apostolo-opossibilities，M.D。 约翰·贝斯特（John Best），医学博士 1，D.C。 boon，M.D。 9，Crutch Seece，博士3，Filippy Massim，医学博士 14:25，14：25，M.D。 16，丹尼尔博士15,27，15,27，M.D。 4，Lea T. Grinberg。 David J. Irwin，医学博士 约瑟夫斯，医学博士 4，Mario F. Mende，M.D。 10，Patricio Mendez Cream，M.D。 18，Raffaella Miss，M.D。 13，Zachary A. Miller，M.D。 1，Mount Montfeault，Ph.D。 12，Melissa E. Murray博士9，新销售，硕士 17，Pelak Victoria，M.D。 8，丹尼尔·佩拉尼（Daniel Perani），医学博士 14:26，Phillips，Ph.D。 11，Yolande Pijnenburg，医学博士 5.6，Emily Rogalski，博士20，Jonathan M. Schoth，医学博士 3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士 1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik14:25，伊莎贝尔·伊莎贝尔·艾伦（Isabel Isabel Allen）博士。 23，Apostolo-opossibilities，M.D。约翰·贝斯特（John Best），医学博士1，D.C。boon，M.D。9，Crutch Seece，博士3，Filippy Massim，医学博士 14:25，14：25，M.D。 16，丹尼尔博士15,27，15,27，M.D。 4，Lea T. Grinberg。 David J. Irwin，医学博士 约瑟夫斯，医学博士 4，Mario F. Mende，M.D。 10，Patricio Mendez Cream，M.D。 18，Raffaella Miss，M.D。 13，Zachary A. Miller，M.D。 1，Mount Montfeault，Ph.D。 12，Melissa E. Murray博士9，新销售，硕士 17，Pelak Victoria，M.D。 8，丹尼尔·佩拉尼（Daniel Perani），医学博士 14:26，Phillips，Ph.D。 11，Yolande Pijnenburg，医学博士 5.6，Emily Rogalski，博士20，Jonathan M. Schoth，医学博士 3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士 1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik9，Crutch Seece，博士3，Filippy Massim，医学博士14:25，14：25，M.D。 16，丹尼尔博士15,27，15,27，M.D。 4，Lea T. Grinberg。 David J. Irwin，医学博士 约瑟夫斯，医学博士 4，Mario F. Mende，M.D。 10，Patricio Mendez Cream，M.D。 18，Raffaella Miss，M.D。 13，Zachary A. 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Schoth，医学博士 3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士 1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik14:26，Phillips，Ph.D。 11，Yolande Pijnenburg，医学博士5.6，Emily Rogalski，博士20，Jonathan M. Schoth，医学博士 3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士 1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik5.6，Emily Rogalski，博士20，Jonathan M. Schoth，医学博士3.5，威廉·塞利（William Seeley），医学博士1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。 19，脊柱盐，医学博士 1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士 1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士 19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik1.21，A。SullivanCampbell，Psy.D。19，脊柱盐，医学博士1，杰里米·坦纳（Jeremy Tanner），医学博士1.19，杰米·沃克（Jamie Walker），医学博士19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士 24，rik19，L。Whitwell's Finance，Ph.D。 4，David A. Wolk，医学博士24，rik