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World File Search System脑瘤
2025 年 BRAIN 计划日历
神经元（橙色）与渗透的人类肿瘤形成突触连接，并使用狂犬病毒沿突触连接的胶质母细胞瘤肿瘤细胞（蓝色）向后追踪。为了更好地了解肿瘤和植入肿瘤内部的肿瘤。观察到的解剖和分子多样性表明，这种脑瘤的影响可能远远超出其所在位置。图片来源：宾夕法尼亚大学 Yusha Sun。
Musella 基金会患者共付额援助计划申请表 适用于患者 版本 15.1 更新于 2024 年 2 月 3 日
如果您对所有这些问题的回答都是“是”，则您有资格申请。该计划的接受将遵循先到先得的原则（填写完整、打印的申请表），直到我们的资金用完为止。如果您被接受，我们将在 12 个月内（即申请日期前 3 个月和申请日期后 9 个月）承担您治疗脑瘤所用治疗费用中最高 5,000 美元的份额。您的补助金到期后，您可以重新申请另一笔补助金。要申请续期，请在原始补助金到期日当天或之后再次发送整个申请表，但您无需附上医生证明表。
（发行日期）2021-09（资源类型）期刊文章（版本）接受手稿（权利）©2021 John Wiley＆Sons Ltd.这是同行评审的VE
（发行日期）2021-09（资源类型）期刊文章（版本）接受手稿（权利）©2021 John Wiley＆Sons Ltd.这是以下文章的同行评审版本：[Okuda，C，Kyotake，A，Nakamura，A，Itoh，T，Kamoshida，S，Ohsaki，H。使用高级尿素尿素脑脑瘤细胞的确定性液体基于Sure Pather和Thinprep液体基因学的定量细胞形态比较。细胞病理学。2021; 32：654-…（url）https：//hdl.handle.net/20.500.14094/90008521
言语流畅性是一种快速而简单的工具，可帮助决定何时转诊可能患有脑肿瘤的患者
摘要背景：脑肿瘤患者通常表现出非特异性症状。正确确定哪些人需要优先进行紧急脑部成像是一项挑战。脑肿瘤是被诊断为紧急症状的最常见的癌症之一。言语流畅性任务 (VFT) 是一种受执行功能、语言和处理速度障碍影响的快速分类测试。我们测试了 VFT 是否可以支持识别脑肿瘤患者。方法：这项概念验证研究检查了 VFT 是否有助于区分脑肿瘤患者和没有脑肿瘤但有类似症状（即头痛）的患者。招募了两组患者，(a) 已知脑肿瘤患者，(b) 因头痛而从初级保健机构转诊接受直接访问计算机断层扫描 (DACT) 且怀疑患有脑肿瘤的患者。前瞻性地收集了语义和音素言语流畅性数据。结果：招募了 180 名脑肿瘤患者和 90 名 DACT 患者。无论是头痛患者还是无头痛患者，脑瘤患者的语义语言流畅性评分都明显低于无脑瘤患者（P < 0.001）。语音流畅性显示出类似但较弱的差异。计算了原始和发生率加权的阳性和阴性预测值。结论：我们已经证明了将语义 VFT 评分表现添加到临床决策中以支持对紧急脑成像患者进行分类的潜在作用。转诊接受 DACT 的患者的真实阳性率相对较小的改善有可能提高诊断的及时性和效率并改善患者的预后。
使用机器学习检测脑肿瘤
摘要：随着对自动化、可靠、快速和高效诊断的需求不断增长，医学成像变得越来越重要，这种诊断可以比人眼更好地洞察图像。脑瘤是 20 至 39 岁男性癌症相关死亡的第二大原因，也是同年龄段女性癌症的主要原因。脑瘤很痛苦，如果治疗不当，可能会导致各种疾病。肿瘤的诊断是其治疗的一个非常重要的部分。鉴别在良性和恶性肿瘤的诊断中起着重要作用。全球癌症患者数量增加的主要原因是对早期肿瘤治疗的忽视。本文讨论了一种机器学习算法，该算法可以使用脑 MRI 为用户提供有关肿瘤的详细信息。这些方法包括图像的噪声消除和锐化以及基本形态函数、侵蚀和扩张，以获得背景。从不同的图像集中减去背景及其负片可提取年龄。绘制肿瘤及其边界的轮廓和 c 标签为我们提供了与肿瘤相关的信息，有助于更好地可视化诊断病例。此过程有助于识别肿瘤的大小、形状和位置。它帮助医务人员和患者通过不同高度的不同颜色标签了解肿瘤的严重性。肿瘤轮廓及其边界的 GUI 可以在用户选择按钮单击时向医务人员提供信息。关键词：分类、卷积神经网络、特征提取、机器学习、磁共振成像、分割、纹理特征。
2021 年 Larry E. Gentry 秋季研究论坛
1998 年 1 月，我们的朋友和同事 Larry E. Gentry 在家中去世。Larry 八年前被诊断出患有脑瘤，并勇敢地与病魔抗争。Larry、他的妻子 Sue 和他们的女儿 Melanie 和 Andrea 的勇气和信念真正鼓舞了我们。在发现癌症后不久，Larry 告诉我们，他的病不应该成为讨论的话题，他希望继续他的研究和教学，不被区别对待。我们尊重他的意愿，尽管必须忍受手术、实验性治疗、放疗和化疗，Larry 还是继续教学、继续研究、培养研究生并与我们所有人交朋友。在整个磨难中，Larry 没有抱怨，他的笑容总是令人愉悦。
修订版-BIIC-Proceedings.pdf
索引词软计算、模糊逻辑、混合、遗传算法、神经模糊。I. 介绍随着技术的进步，准确检测疾病成为可能。肺癌 [1]、乳腺肿瘤 [2]、脑瘤 [3]、肝肿瘤 [4]、COVID-19[5] 等疾病都是借助 X 射线、MRI（磁共振成像）和 CT（计算机断层扫描）扫描 [6] 等多种图像模态技术进行诊断的。使用与人类健康、植物、叶子、农作物等相关的软计算方法可以检测出许多疾病。软计算提供精度并处理不确定性。软计算方法包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑和元启发式算法。近年来，已经开发了混合方法来提高结果的准确性 [7][8]。在图像模态过程中，一些问题包括医学图像中的噪声、不完整信息和不相关数据。由于这些
回顾儿童肿瘤的诊断方面和放射免疫治疗
摘要：多年来，诊断性放射性药物在核医学中的应用发展迅速，将肿瘤的诊断和治疗结合起来。在这篇综述中，我们进行了基于网络和桌面的文献研究，以调查和解释诊断性成像在儿科肿瘤学中的潜在作用。我们主要关注患有神经母细胞瘤和脑瘤等恶性肿瘤的患者，以选择最有可能从个性化治疗中获益的患者。此外，在这种特殊背景下，研究了放射免疫治疗在儿童肿瘤学中最关键和最具开创性的应用。初步结果显示，诊断性成像和放射免疫治疗在儿科肿瘤学中具有潜在的可行性。它们揭示了疾病管理方面的优势，从而允许采用个人内治疗法，并为传统疗法增添新武器。