XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑瘤
6COSC023W – 最终项目报告脑瘤...
论文 3：使用先进的深度学习技术进行脑肿瘤检测和多分类。（11）...................................................................................................................... 15
更早、及时还是更快地诊断脑瘤？
本文反映了 brainstrust 对早期诊断的立场，该立场以研究证据为基础，反映了当前的状况。我们知道，目前对这个话题存在着相互矛盾的观点，其中一些观点带有偏见，没有证据支持，也并不总是符合脑瘤患者的最佳利益。这种冲突可能会导致焦虑和误解，而此时人们感到脆弱和受到威胁，并且已经在恐惧、悲伤和愤怒中循环往复。掌握事实并理解早期诊断的复杂性可能有助于人们专注于对他们重要的事情。如果我们能够正确进行对话，社区就会得到更好的解决——愤怒会减少，治愈会增多，失控感会减少，恢复力会增强。
症状和诊断 - 里士满脑瘤支持小组
传统的 X 光无法显示颅骨后面生长的肿瘤，因此需要使用特殊扫描来寻找肿瘤。计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描均使用计算机图形来创建大脑图像。对于这两种扫描，患者都躺在滑入成像设备的桌子上。为了获得准确的图像，患者必须静静地躺着。如果患者无法静静地躺着，则可能需要镇静。通常会注射特殊造影剂来帮助增强图像。扫描可能非常嘈杂，并且时间长度不一。CT 和 MRI 只是可用的两种扫描类型。其他专门的扫描可以测量流向大脑的血流率、提供用于手术期间的大脑映射或测量神经细胞产生的磁场。扫描完成后，放射科医生将解释计算机图像并提供初步诊断。
标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1
体细胞变体检测是癌症基因组学分析的组成部分。尽管大多数方法都集中在短阅读测序上，但长阅读技术现在在重复映射和变体相位方面具有潜在的优势。我们提出了一种深度学习方法，一种深度学习方法，用于从短读和长阅读数据中检测体细胞SNV，插入和缺失（indels），具有用于全基因组和外显子组测序的模式，并且能够以肿瘤正常，唯一的肿瘤正常，ffpe pppe的样本进行运行。为了帮助解决公共可用培训的缺乏和基准测试数据以进行体细胞变体检测，我们生成并公开提供了一个与Illumina，Pacbio Hifi和Oxford Nanopore Technologies的五个匹配的肿瘤正常细胞线对的数据集，以及基准的变体。在样本和技术（短读和长阅读）中，深度态度始终优于现有呼叫者，特别是对于Indels而言。
smu-net：样式匹配脑瘤分割的u-net缺失模态
神经胶质瘤是原发性脑肿瘤最普遍的类型之一，占所有病例的30％以上，它们是从神经胶质茎或祖细胞中发育的。从理论上讲，大多数脑肿瘤可以完全通过使用磁共振成像（MRI）来识别。每种MRI模态都提供有关人脑软组织的不同信息，并整合所有MRI的信息将提供全面的数据，以准确分割神经胶质瘤，这对于患者的预后，诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于多种原因，MRI容易出现工件，这可能导致缺少一种或多种MRI方式。多年来，已经提出了各种策略，以综合缺失的方式或补偿其对自动分割模型的影响。但是，这些方法通常无法对基础丢失的信息进行建模。在本文中，我们为MRI图像上的脑肿瘤分割提供了一种匹配的U-NET（SMU-NET）。我们的共同训练方法利用内容和样式匹配机制将信息从全模式网络提炼为缺失的模态网络。为此，我们将全模式和缺失模式数据编码为潜在空间，然后将表示空间分解为样式和内容表示形式。我们的样式匹配模块通过学习匹配函数以将信息和纹理特征从全模式路径传输到缺失模式路径，从而自适应地重新校准表示空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模式超过了信息较少的特征，并根据歧视性语义特征重新校准表示空间。BRATS 2018数据集的评估过程显示了所提出的方法在缺失模态方案上的重要性。关键字：缺失方式，脑肿瘤，内容式匹配，分割。
脑动脉组织区域血流及选择性药物颗粒靶向肿瘤输送的模拟分析
脑瘤被认定为脑内生长异常的细胞。大多数脑瘤都是恶性脑瘤，每天约有 650 人被确诊为这种类型的脑瘤。1 脑瘤发展迅速、预后不良，对人类健康影响较大。治疗脑瘤的方法有很多，例如化疗、靶向治疗。血脑屏障 (BBB) 是保护大脑的屏障，它将循环血液与脑细胞外液隔开，并且该屏障只允许某些抗生素通过。血脑屏障 (BBB) 的存在阻碍了肿瘤的治疗，并阻碍了大多数现有的有效药物的治疗。纳米技术是一种很有前途的方法，其中不同类型的纳米粒子可用于生物医学用途，它们具有不同的特性和应用，能够将药物输送到目标区域。
礼品表格邮寄至：通过 USPS 通过 FED EX/UPS/其他...
儿童脑瘤项目是威尔康奈尔医学院神经外科系的一项新颖的研究项目，由 Mark Souweidane 博士和 Jeffrey Greenfield 博士共同指导。儿童脑瘤项目的目标只有一个：为每年数百名面临罕见且无法手术的儿童脑瘤悲惨诊断的患者和家庭带来希望。
4-使用深度学习检测脑肿瘤。......
摘要 脑瘤是一种由脑内异常细胞生长引起的疾病。脑瘤分为两类：癌性脑瘤（恶性）和非癌性脑瘤（良性）。由于脑瘤罕见且类型多样，因此肿瘤易感患者的存活率很难预测。根据英国的一项癌症研究，每 100 名脑癌患者中，有 15 人确诊后有 10 年或更长时间的存活机会。脑瘤患者的治疗取决于多种因素，例如：肿瘤类型、细胞异常和脑内肿瘤位置等。随着人工智能领域的发展，脑瘤的诊断可以通过使用核磁共振成像 (MRI) 扫描的深度学习模型来完成。核磁共振成像 (MRI) 是一种扫描方法，它使用强磁场和无线电波来产生体内的详细图像。该项目使用 VGG-16 架构，这是一种深度学习模型，用于检测扫描的脑图像中的肿瘤。
使用卷积神经网络检测脑肿瘤
脑瘤是脑细胞的异常生长。与正常细胞不同，脑瘤细胞会不受控制地生长和分裂，形成一团组织。脑瘤可能是良性的（非癌性的），也可能是恶性的（癌性的）。脑瘤是全世界范围内的重大健康问题，影响着各个年龄段的人。脑内细胞的这些异常生长会导致严重的健康并发症，如果不及时治疗，可能会危及生命。脑瘤的确切病因尚不清楚，但存在许多风险因素，包括年龄、家族史、辐射暴露、某些遗传性疾病。脑瘤检测项目的目标是使手动检测和分类脑瘤的过程自动化，以获得更好、更快的结果。传统上，脑瘤是使用 MRI 扫描检测的。肿瘤类型的多变性可能导致误解，从而产生假阳性或假阴性。早期诊断脑瘤对于改善患者预后至关重要。 CNN 能够从复杂数据（例如脑部 MRI 扫描）中学习复杂的模式和特征，这彻底改变了肿瘤检测过程。脑肿瘤在早期阶段可能难以检测，但 CNN 有可能提高脑肿瘤检测的准确性和效率。基于 CNN 的系统可实现检测过程的自动化，从而减少对 2 个人工解释的依赖。
使用机器学习进行脑肿瘤检测和分类
1 Rintu Joseph 计算机科学与工程系 印度埃图马诺尔 Mangalam 工程学院 Rintu712@gmail.com 摘要 “脑瘤”一词仅指异常脑组织的生长。定位脑瘤最快和最常见的方法是通过磁共振成像 (MRI) 扫描。如果在生长的早期阶段没有检测到脑瘤，它可能是致命的。因此，在观察脑成像时发现和诊断肿瘤至关重要。从 MRI 扫描中识别肿瘤的挑战需要大量的精力、金钱和时间。这项研究提出了一种基于深度学习的方法，可以更快、更准确地从 MRI 图像中识别脑瘤，使医生能够立即治疗患者。此外，放射科医生可以更快地决定使用最佳治疗方法。训练后的模型还将用于预测脑瘤的存在，使过程自动化，并节省时间和劳动力。 关键词：脑瘤；机器学习；MRI 图像；卷积神经网络。