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使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 应用数学系，德里理工学院
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 *通讯作者电子邮件：rashika123mangla@gmail.com Chetna 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 电子邮件：chetnamor4family@gmail.com 摘要 --- MRI 图像在脑肿瘤分类和检测中起着重要作用，但与使用医疗设备进行检测和分类（由放射科医生或临床专业人员完成一项耗时费力的任务，其准确性仅取决于经验）相比，使用深度学习技术和算法对脑肿瘤进行检测和分类会有所帮助。因此，为了克服这些限制，使用计算机辅助技术变得越来越重要。在本文中，早期检测和诊断的脑肿瘤图像及其 csv 数据已被用来找出 CNN 算法对肿瘤检测的准确性和 SVM 算法对肿瘤良性和恶性分类的准确性。HOG 已用于特征提取。经过实验，观察到CNN的检测准确率达到了87.02%，进一步利用SVM对肿瘤进行分类，最高准确率达到了96.35%。实验证明，即使在整个过程中使用了三种不同的方法，检测和分类的准确率仍然很高。关键词---CNN (卷积神经网络)、HOG (方向梯度直方图)、SVM (支持向量机)、磁共振成像 (MRI)。引言脑瘤是一种脑部异常生长，可能是有害的，也可能是无癌的。不受控制的细胞增殖和过度的脑损伤会导致
凯特·奥唐纳 - 预防未来死亡报告
1 验尸官 我是蒂赛德和哈特尔普尔验尸官区的高级验尸官 Clare Bailey 2 验尸官的法律权力 我根据《2009 年验尸官和司法法》附表 5 第 7 段和《2013 年验尸官（调查）条例》第 28 和 29 条作出此报告。 3 调查和审讯 凯特·伊丽莎白·奥唐纳于 2022 年 3 月 23 日在米德尔斯堡詹姆斯库克大学医院去世。我对她的死因展开了调查。2024 年 1 月 17 日和 18 日，我对她的去世进行了审讯。 她的死亡医学原因是： 1a. 多器官衰竭 1b. 全身性脓毒症 II. 颅内生殖细胞肿瘤化放疗后垂体功能减退。我留下了如下叙述结论 - 凯特·伊丽莎白·奥唐纳于 2022 年 3 月 16 日在詹姆斯库克大学医院接受了手术。她于 2022 年 3 月 17 日出院回家。她因手术患上败血症，并于 2022 年 3 月 23 日在詹姆斯库克大学医院去世。败血症源于她的肠道。未能对胃肠手术给予预防性抗生素导致了她的死亡。4 死亡情况奥唐纳小姐的既往病史包括生殖细胞脑瘤，在 4、7 和 9 岁时复发。她接受了化疗和放疗。9 岁时，她接受了高剂量的化疗，结果腰部以下瘫痪。她忍受着由此产生的慢性神经疼痛/损伤，并被开具了高剂量的每日止痛药。奥唐纳小姐有双重大小便失禁。治疗从间歇性导尿管变为耻骨上导尿管。
SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，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，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。
利用人工智能和强化学习模拟纳米机器人，实现高级癌细胞检测
纳米机器人代表了靶向药物输送和神经系统疾病治疗的变革性前沿，具有跨越血脑屏障 (BBB) 的巨大潜力。利用纳米技术和生物工程的进步，这些微型设备表现出精确导航和靶向有效载荷输送的能力，特别是在治疗脑瘤、阿尔茨海默病和帕金森病等疾病方面。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的最新发展正在增强纳米机器人的导航和功效，使它们能够通过生物标志物分析检测癌细胞并与癌细胞相互作用。这项工作提出了一种新颖的强化学习 (RL) 框架，用于优化纳米机器人在复杂生物环境中的导航，重点是通过分析周围生物标志物的浓度梯度来检测癌细胞。使用计算机模拟模型，我们探索了纳米机器人在充满癌细胞和生物屏障的三维空间中的行为。所提出的方法采用 Q 学习来根据实时生物标志物浓度数据改进运动策略，使纳米机器人能够自主导航到癌组织进行靶向药物输送。这项研究为后续的实验室实验和临床应用建立了基础模型，对推进个性化医疗和开发微创癌症治疗具有重要意义。智能纳米机器人的整合可以彻底改变治疗方法，减少副作用并提高癌症患者的治疗效果。进一步的研究将探索这些技术在医疗环境中的实际部署，旨在充分发挥纳米机器人在医疗保健领域的潜力。此模拟的源代码可在 GitHub 上找到：https://github.com/SHAHAB-K93/cancer-and-smart-nanorobot
肥胖的预防和管理
具体课程目标： - 讨论肥胖的胎儿起源和宫内编程 - 了解肥胖在整个生命过程中的表观遗传模型 - 讨论最初 1000 天对终身健康的影响 - 确定筛查单基因或综合征肥胖的特征和指征，例如 Alström 综合征、Bardet-Biedl 综合征、Prader-Willi 综合征、瘦素缺乏症、黑皮质素受体缺乏症等（占儿童肥胖病例的 2-3%）。 - 解释基因分析结果 - 认识到儿科和成人医学之间复杂护理的特殊需求 - 描述导致肥胖的主要因素：激素、心理（包括各种饮食失调）、环境、药物和神经系统。 - 了解与环境相关的青少年多基因肥胖（97% 的病例，称为外源性），并熟悉肥胖发展的预测模型和评分系统。 - 对多样性和身体形象的概念敏感 - 认识并知道如何治疗年轻人的并发症： - 高血压 - 糖尿病前期和 2 型糖尿病 - 血脂异常（包括相关的基因筛查） - 骨科问题 - 肝脏脂肪变性（包括使用纤维扫描） - 假性脑瘤 - 精神疾病：焦虑、抑郁、自杀 - 睡眠呼吸暂停-低通气综合征 - 炎症 - 就健康生活方式的各个方面提供建议（生活方式医学原则） - 营养和饮食行为 - 身体活动 - 睡眠 - 屏幕管理 - 幸福感和心理健康 - 在所有年龄段应用最佳的多专业护理管理 - 了解并应用儿童和青少年药理学 - 适应症/禁忌症 - 药物选择 - 给药途径 - 剂量 - 副作用 - 预期结果 - 掌握青少年减肥手术的适应症 - 开发支持初级保健的工具 - 有助于从针对各种肥胖症的儿科至成人医学 - 了解个性化治疗对生活质量的积极影响和主要
分割医学图像：从UNET到Res- ...
摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。
ICCC血液学试验新闻通讯_FEB 2025.PUB
ACT16482：与iSatuximab与pomalidomide和pomalidomide和dexametherone相比，在复发或重质型多发性多发性骨髓瘤（RRMM）中，与新型药物相比，与新型药物相比，对ISATUXIMAB进行了有或不与新型药物的结合，评估ISATUXIMAB的雨伞试验1-2阶段试验。**子研究06 ** CA057-001：第3阶段，两阶段，随机，多中心，开放标签研究比较CC-92480，borte-Zomib和Dexamethersone（480VD）与Pomalido-Mide-Mide-Mide-Mide，bortezomib and Borteymib（borteymib and dexamassone in Cross ins toxamib and dexamase ins in Cross crots crots of toxamase ins to conteprory Miy in （RRMM）。majestec-7：一项3阶段随机研究，比较teclistamab与Daratumumab SC和Lenalidomide（Tec-DR）与Daratumumab SC，le-Nalidomide和Dexamethasone（DRD）结合使用，与新诊断的多发性多发性多发性多发性疗法相结合。Monumental-6：比较Talquetamab加上Pomalidomide，Talquetamab Plus Teclistamab和Elotuzumab，pomalidomide和Dexamethasone或Poma-lidomide，Bortezomib，Bortezomib和Dexamethib intyprymoma antapsed Myeloma pant and antapsed Myeloma的研究列纳莱度胺。tcd17710：第一个人类，开放标签期1/2研究，研究SAR445514的安全性和功效，靶向B细胞参与者（NKCE），靶向B细胞成熟抗原（BCMA）在参与者中的单位疗法中，具有重新效果/抑制性多发性脑瘤（RE-RRAPS）（RE-RRY-LAPS），RE-RRID-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-- （rrlca）。lts17704：国际，多中心，开放标签，治疗扩展研究对多发性骨髓瘤患者的研究，这些患者仍从基于ISATUXIMAB的治疗中受益于1、2或3期父母研究后。**父母研究TCD15484和IKEMA **磁性症：Elranatamab（PF-06863135）的随机，2臂，第3阶段研究，与新诊断出未降低的多发性骨髓瘤的患者在未经降低的自动瘤干细胞纤维细胞后被新诊断出多发性骨髓瘤患者。
脑血流变化与自发性脑内出血中的血液屏障妥协之间的关联
的目的：定量评估自发性脑内出血（ICH）的 - 血肿区域的血液脑屏障（BBB）渗透性，并研究脑瘤周围的脑血流通透性和BBB渗透性的改变。材料和方法：自发ICH患者同时进行了未增强的计算机断层扫描（CT）和CT灌注（CTP）。血肿的体积。包括脑血液流量（CBF），脑血体积（CBV），平均转运时间（MTT），峰值时间（TTP）和渗透率E表面积（PS）的值在统计区域和相对的镜像区域中测量了统计结果，并测量了相对值。线性回归用于评估BBB渗透率和变量之间的关联。结果：这项研究总共包括87名ICH患者。在ICH患者的围围场区域观察到了局部升高的BBB渗透率。线性回归表明，RCBF（B¼E0.379，p¼0.001）和RCBV（b¼0.412，p¼0.000）的增加与深ICH中的相对PS（RPS）值独立相关，而RCBV的相对PS（RPS）值增加，而RCBV仅增加了RCBV（B¼0.423，p¼0.423，p¼0.071）corlar inps correl inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps增加增加。结论：在血肿周围的区域中，BBB渗透率局部升高。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。 脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。2022作者。由Elsevier Ltd代表皇家放射学院出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
DES-γ-羧基凝血酶蛋白在肝细胞癌后术后复发风险评估
背景虽然DES -γ-羧基凝血酶蛋白在肝细胞癌诊断中的诊断中的价值已被广泛认可，但是否可以将DES -γ-羧基辅助凝结蛋白用于复发评估，这在很大程度上仍未得到探索。方法我们进行了多中心回顾性分析，包括探索队列（1074例患者，5133例DES -γ-羧基辅助蛋白蛋白测量值）和验证组（263例患者，612例，612例DES -γ-γ-碳纤维蛋白测量值），以调查Des -γ-γ-碳辅助剂是否可以评估患者是否可以评估。我们引入了DES -γ-羧基凝血酶动态速率，作为DES -γ-羧基凝血酶动态变化的归一化定量测量。des-γ-羧基凝血酶蛋白动态率进一步应用于高风险的肝肝硬化患者队列（Precar coohort，542个肝肝硬化患者，2023 DES-γ-γ-羧基辅助凝固蛋白测量值）。在这里的结果，我们在勘探队列中显示了DES-γ-羧基凝血蛋白的术后减少，这使得诊断不适合诊断的DES-γ-γ-羧基凝血蛋白阈值，而DES-γ-γ-氨基辅助辅助型原抗凝血酶动态率有明显的重复依赖性。根据DES-γ-羧基凝血酶原动力率和最终浓度对患者进行分类，表明患者均表现出最佳的中值无复发生存率，并且患者的患者呈阳性，这两者都表现出最差的无复发生存期。与恢复为阴性的患者相比，始终如一的正状态患者的无复发生存率明显较低。 这些发现在验证队列中已验证。与恢复为阴性的患者相比，始终如一的正状态患者的无复发生存率明显较低。这些发现在验证队列中已验证。此外，prect precar群中的DES -γ-羧基凝血酶蛋白动态率可以识别出额外的28％的肝硬化患者，发展为肝细胞癌。结论这些结果扩展了肝细胞癌诊断生物标志物，DES -γ-羧基辅助凝血酶，通过提出对DES -γ -γ-碳二羧基凝血酶动力学的定量测量，以监测肝细胞脑脑瘤的复发，通过提议进行定量测量测量。这种测量不限于预后，还可以提高早期肝细胞癌筛查的敏感性。
使用脑电图 (EEG) 信号预测癫痫发作的机器学习方法
活动：a) 神经元膜的快速去极化，这取决于钠离子和钾离子的电压，并产生动作电位 (AP) [3]。b) 由于突触活动和几种神经递质系统的功能，膜电位变化较慢 [4]。AP 是膜电位的快速变化，时间为 1 – 2 毫秒，它使细胞内电位从负变为正，并迅速返回细胞内静息电位。它具有较小的场电位分布（在细胞外环境中的渗透较少）并且持续时间较短（约 1 毫秒，而突触后电位则为 15 到 200 多毫秒）[3,5]。突触后电位扩散到颅骨表面并且可以测量。为了测量大脑活动，我们可以使用一种非侵入性的方法，通过一种称为脑电图 (EEG) 的设备将电极放在头皮上。EEG 信号主要由突触后锥体细胞的可测量电位产生，这些细胞彼此平行且垂直于颅骨表面。它创建了一个细胞外皮质偶极层 [5,6]。因此，颅骨上的电极代表皮质神经元突触后电位的时间和位置。它还包括大皮质区域中缓慢且同时的电位变化（图 1）[7,8]。EEG 信号可用于识别许多临床问题，例如精神分裂症、阿尔茨海默病、失眠症、睡眠障碍、癫痫症、脑瘤和中枢神经系统感染。除了具有非侵入性和精确的时间分辨率之外，该技术还具有低成本且不需要极端的安全限制 [5]。通过脑电图信号可以发现，癫痫发作通常是自发性的。它们是由部分脑细胞突然放电引起的，因此会导致大脑暂时兴奋。有时癫痫发作可能会被忽视，或者可能与其他脑部疾病（如脑膜炎或中风）混淆，这些疾病也会导致相同的症状。研究表明，大约 10% 的人一生中至少会经历一次癫痫发作 [ 10 ]。对脑电图 (EEG) 信号中的癫痫进行精确分析可以揭示有关这种普遍存在的脑部疾病的宝贵事实 [ 11 ]。由于 EEG 信号非常复杂，因此需要分析多种因素。手动目视检查 EEG 信号已被发现有助于识别模式。然而，这种方法需要高水平的技术和分析能力，以及多种信号处理技术[12]。因此，近年来，癫痫发作的自动检测