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World File Search System脑瘤
基于深度学习方法和磁共振成像的脑肿瘤检测
简单总结：在本研究中，我们使用大量脑肿瘤图像解决了 MRI 扫描中脑肿瘤检测这一具有挑战性的任务。我们证明，通过迁移学习对最先进的 YOLOv7 模型进行微调可显著提高其在检测神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤方面的表现。我们提出的深度学习模型显示出令人鼓舞的结果，可以准确识别 MRI 图像中脑肿瘤的存在和精确位置。与标准技术相比，所提出的方法实现了更高的准确度，在我们的分析中准确度高达 99.5%。然而，我们承认，额外的调查和测试对于确保我们检测小肿瘤的方法的有效性至关重要。小肿瘤识别的复杂性需要对脑肿瘤识别进行持续研究并不断改进我们的检测系统。通过这条途径，我们旨在提高患者和医务人员在对抗脑癌的艰难斗争中的诊断能力。
基于深度学习的多类脑肿瘤分类
有相当多的人被诊断患有继发性神经病变。虽然确切的数字尚不清楚，但这种类型的脑瘤正在增加。通过使用极其有效的临床成像工具，早期检测总是可以加快控制和消除早期肿瘤的过程。患有肿瘤的患者可能会变得无法移动，因为肿瘤可能会对大脑调节身体运动的部分施加压力[6] [14] [15]。这项研究的目的是利用图像处理和机器学习算法提高 MRI 图像上脑肿瘤的检测准确率，以及开发一个从 MRI 图像中快速诊断脑肿瘤的框架[19]。Amin 等人提出了 [3] 一种区分癌性和非癌性脑组织 MRI 的三步方法。其中涉及的步骤包括图像处理、特征提取和图像分类。这个框架不仅对医务人员有用，而且对医疗机构的其他员工也很有用
GSH_年度报告_2024.pdf
此外，这一年还发生了多项人事变动。今年年初，Dr. Melanie Tichet 开始在我们这里担任小组组长。在 LOEWE 中心 FCI 的资助下，她将在未来几年内研究抑制细胞群在肿瘤微环境中的作用和调节，特别关注所谓的肿瘤相关巨噬细胞，以调节黑色素瘤、胰腺癌和脑瘤等实体肿瘤的免疫反应。夏天的时候，Dr.迈克泰勒 (Mike Tyler) 博士的慷慨支持。 Rolf M. Schwiete 基金会将致力于我们研究所尚未考虑的“计算生物学”领域，并将解决单细胞水平上各种数据模式的整合问题。他将利用不同肿瘤阶段的相应数据集来确定肿瘤形成的一般原则以及肿瘤微环境随时间的重要性。我们与歌德大学的良好合作也得到了进一步加强。 Sina Oppermann 教授于春季接受了里德贝格校区第 14 系药理学和临床药学研究所的职位，将获得实验室空间，专注于功能分析
使用深度学习模型对脑肿瘤进行分类
本研究旨在对现有（最先进的）深度学习模型进行比较分析，以利用 MRI（磁共振成像）图像识别脑肿瘤疾病的早期检测。为此，在 Matlab 平台上编码了 GoogleNet、Mobilenetv2、InceptionV3 和 Efficientnet-b0 深度学习模型，并用于检测和分类脑肿瘤疾病。对常见的胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤进行了分类。数据集包括四个不同类别的 7022 张脑 MRI 图像，这些图像在 Kaggle 平台上公开共享。对数据集进行了预处理，对模型进行了微调，并使用了适当的参数值。在评估我们比较的深度学习模型的统计分析结果时，按成功率排序，获得了 Efficientnet-b0（%99.54）、InceptionV3（%99.47）、Mobilenetv2（%98.93）和 GoogleNet（%98.25）的结果。研究结果有望为相关领域的医生和研究人员的决策提供建议，特别是在疾病的早期诊断、缩短诊断时间和减少人为错误方面具有一定优势。
使用持久同源性拓扑特征来表征医学图像：肺癌和脑癌案例研究
肿瘤形状是影响肿瘤生长和转移的关键因素。本文提出了一种通过持久同源性计算的拓扑特征来表征数字病理学和放射学图像中的肿瘤进展，并研究了其对事件发生时间数据的影响。所提出的拓扑特征对于尺度保持变换不变，可以总结各种肿瘤形状模式。拓扑特征在功能空间中表示，并用作功能Cox比例风险模型中的功能预测因子。所提出的模型可以对拓扑形状特征与生存风险之间的关联进行可解释的推断。对连续的133名肺癌患者和77名脑瘤患者进行了两项案例研究。两项研究的结果表明，拓扑特征在调整临床变量后可以预测生存预后，预测的高风险组的生存结果比低风险组更差。此外，发现与生存风险呈正相关的拓扑形状特征是不规则和异质的形状模式，已知它们与肿瘤进展有关。
穆塞拉基金会患者共同支付援助计划
水平？（请参阅我们的网站了解当前水平 - 下表截至 2020 年 1 月）。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），直到我们的资金用完为止。如果您被接受，我们将在 12 个月内承担您用于治疗脑瘤的承保治疗费用中高达 5,000 美元的份额：申请日期前 3 个月和申请日期后 9 个月。您可以在补助金到期时重新申请另一笔补助金。要申请续签，请在原始补助金到期日或之后再次发送整个申请，但您无需包含医生证明表。索赔：我们可以直接向药房付款或报销患者。我们不能在治疗完成之前付款。我们只接受纸质索赔，因此没有电子账单信息。您必须使用此包中的索赔表，并发送收据。收据必须至少显示患者的姓名、治疗名称、配药日期和患者需支付的金额。
创伤性脑损伤相关的表观遗传变化和神经退行性疾病的风险
流行病学研究表明，创伤性脑损伤（TBI）增加了发展神经退行性疾病（NDS）的风险。但是，这种风险是基本不明的分子机制。TBI触发了广泛的表观遗传修饰。同样，诸如阿尔茨海默氏症或帕金森氏症之类的NDS与许多表观遗传变化有关。尽管表观遗传变化在TBI之后可能会持续存在，但如果这些修饰增加后来ND发育和/或痴呆症的风险，则尚未解决。我们简要回顾了与TBI相关的表观遗传变化，并指出了可能有助于某些修改的长期持久性的推定反馈回路。然后，我们专注于表明持续性TBI相关的表观遗传变化的证据可能有助于病理过程（例如，神经炎症），这可能有助于促进特定NDS的发展 - 阿尔茨海默氏病，帕金森氏病或慢性创伤性脑瘤。最后，我们讨论了可能有助于预防或延迟NDS开发的TBI疗法的可能方向。
用于脑肿瘤识别和分类的深度学习目标检测算法
主任，1 信息技术系，1 Babu Banarasi Das 北印度理工学院，勒克瑙，印度 摘要：脑肿瘤是全球面临的重大健康挑战，2023 年全球约有 100 万人受到影响。本研究评估了使用 MRI 图像检测和分类脑肿瘤的物体检测算法的有效性。评估使用了来自不同患者的 MRI 图像数据集，涵盖三种主要脑肿瘤类型：垂体、脑膜瘤和神经胶质瘤。该模型表现出稳健的性能，在验证数据集上具有普遍较高的精度、召回率和 mAP 值。值得注意的是，该模型有效地区分了各种脑肿瘤类型和背景，这由归一化混淆矩阵证明。对脑 MRI 图像的实际测试证实了该模型准确识别不同肿瘤区域的能力。总之，物体检测算法提供了一种有前途的自动化方法，用于识别脑肿瘤和对 MRI 图像进行分类，可能有助于临床医生进行精确的诊断和治疗计划。建议使用更大的数据集进行进一步研究，以增强该模型的临床适用性和可靠性。索引术语 - 脑瘤、物体检测、MRI。
PediaPack 设备通过头部稳定实现儿科脑外科手术
项目描述 儿科患者给医学领域带来了一系列独特的挑战。尽管他们患有各种各样的神经疾病，包括癫痫、脑瘤和脑积水，但通过外科手术治疗这些疾病却很复杂。需要接受神经外科手术的成年患者使用 3 针颅骨夹进行稳定。这种固定允许神经外科医生使用神经导航。神经导航是一项非常先进的技术，它将术前 CT 或 MR 图像与实时反馈相结合，以帮助神经外科医生定位大脑的目标区域。这项技术增强了外科医生的信心并带来了更好的患者治疗效果。由于儿科患者（尤其是 3 岁以下的患者）的头骨较脆弱，因此无法使用传统的颅骨夹固定他们；因此他们不适合使用神经导航。作为一个团队，我们致力于创造一种可以解决这些缺点的设备。 PediaPack 的创新型婴儿颅骨稳定解决方案为儿科患者提供了进行他们所需的、往往决定生命的手术的机会，为外科医生提供了执行这些关键颅内手术所需的信心。