XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑肿瘤
研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
“更突出的是，我们确定的一半以上的DNA部位具有保护作用，这意味着它们与抑郁症状减轻有关，” Lussier说。“这一结果挑战了传统观点，即逆境引起的生物变化纯粹是有害的。相反，我们的发现表明DNA甲基化也可能是一种弹性的机制，可以帮助某些人更好地应对逆境。”
一种CNN方法来自动检测和分类脑肿瘤
摘要 - 脑肿瘤需要评估以确保及时诊断和有效的患者治疗。形态学因素，例如大小，位置，纹理和可变外观 - 肿瘤检查。医学成像提出了挑战，包括噪声和不完整的图像。本研究文章介绍了一种处理磁共振成像（MRI）数据的方法，包括用于图像分类和DeNoing的技术。有效使用MRI图像使医疗专业人员可以检测包括肿瘤在内的脑部疾病。这项研究旨在通过分析提供的MRI数据来对健康的脑组织和脑肿瘤进行分类。与诸如计算机断层扫描（CT）之类的替代方法不同，MRI技术提供了内部解剖组件的更详细表示，是研究与脑肿瘤相关的数据的合适选择。MRI图片首先使用各向异性扩散滤波器进行脱氧技术。用于模型创建的数据集是公共访问且经过验证的脑肿瘤分类（MRI）数据库，其中包括3,264次大脑MRI扫描。SMOTE用于数据增强和数据集平衡。卷积神经网络（CNN），例如RESNET152V2，VGG，VIT和EFIDENTEN，用于分类程序。有效网络的精度为98％，是记录最高的。索引术语 - MRI，EfficityNet，脑肿瘤，Smote，CNN
分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤
在计算机上（在计算机中）：科学家使用计算机程序来预测药物如何根据其化学特性在体内移动。在实验室（体外）：他们在菜肴中的细胞上测试药物，以查看其在受控环境中的表现。在人类/动物中（体内）：有时，它们在活体中测试该药物以查看其工作原理。
脑肿瘤检测仪
摘要：脑肿瘤检测应用程序是一款移动应用程序，它使用先进的算法从医学图像中检测脑肿瘤。该应用程序允许医疗专业人员快速准确地诊断脑肿瘤，这对于早期治疗和改善患者预后至关重要。该应用程序设计为用户友好且高效，具有简单的界面，可轻松上传和分析图像。该应用程序能够在短时间内提供准确的结果。它结合使用放射线学和形态学特征来评估医学图像。随着脑肿瘤患病率的不断上升，脑肿瘤检测应用程序有可能彻底改变我们诊断和治疗这些复杂疾病的方式，从而提高全球患者的护理质量。该应用程序设计为易于使用且高效。该应用程序旨在供医生直接使用，使他们能够快速准确地检测医学图像中是否存在脑肿瘤。关键词：脑肿瘤检测、卷积神经网络、计算机辅助技术、图像处理 Python、Java、磁共振成像（MRI）、移动应用程序开发、用户界面设计、放射学、神经网络、医学图像、深度学习、应用程序开发、机器学习算法。
术中脑肿瘤超声图像的开放访问分割
1 4 4 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 51 4 4 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
分子特征可指导原发性脑肿瘤成年患者的个性化医疗：ProfiLER 试验的结果
摘要 免疫组织化学和最新的分子技术逐步指导了个性化抗肿瘤治疗。我们探讨了分子分析对晚期脑肿瘤患者的可行性、有效性和影响。这项多中心前瞻性试验 ProfiLER 招募了原发性脑肿瘤患者，这些患者之前至少接受过一线抗癌治疗，并且使用下一代测序和/或比较基因组杂交对肿瘤、复发或活检的新鲜或存档样本获得了分子分析结果。分子肿瘤委员会每周分析结果并提出基于分子的推荐疗法 (MBRT)。从 2013 年 2 月到 2015 年 12 月，我们招募了 141 名原发性脑肿瘤患者，并分析了 105 名已获得肿瘤基因组分析的患者。组织学主要确诊为胶质母细胞瘤 ( N = 46, 44%)、低级别胶质瘤 ( N = 26, 25%)、高级别胶质瘤 ( N = 12, 11%) 和非典型及间变性脑膜瘤 ( N = 8, 8%)。43 名 (41%) 患者出现至少一种可操作的分子改变。在确诊的 61 种改变中，最常见的改变是 CDKN2A ( N = 18)、EGFR ( N = 12)、PDGFRa ( N = 8)、PTEN ( N = 8)、CDK4 ( N = 7)、KIT ( N = 6)、PIK3CA ( N = 5) 和 MDM2 ( N = 3)。16 名 (15%) 患者因早逝 ( N = 5)、缺乏可用的临床试验 ( N = 9) 或结果不合适 ( N = 2) 而无法接受 MBRT。在 27 名 (26%) 拟进行 MBRT 的患者中，只有 6 名 (6%) 最终开始 MBRT（依维莫司 ( N = 3)、厄洛替尼 ( N = 1)、芦可替尼 ( N = 1) 和索拉非尼 ( N = 1)），但因毒性 ( N = 4) 或临床进展 ( N = 2) 而停止治疗。脑肿瘤患者可常规进行高通量测序，尤其是在有宏观手术样本时；尽管如此，仍应减少延误。应重新考虑脑肿瘤患者的临床试验入组标准，并应开发一组专门针对神经系统肿瘤的基因来帮助临床实践中的决策。
使用转移技术通过 MRI 对脑肿瘤进行分类...
摘要：在医学领域，图像分割是一项至关重要且困难的任务。识别异常脑组织的一种有用技术是磁共振成像 (MRI) 扫描。对于放射科医生来说，从 MRI 扫描中正确识别和分类脑肿瘤仍然是一项困难且耗时的任务。这项研究提供了一种准确识别脑肿瘤的巧妙技术。该研究调查了卷积神经网络 (CNN) 与优化技术的结合使用，以从 MRI 数据中对不同类型的脑肿瘤进行分类。具体而言，使用 VGG16 模型上的迁移学习对肿瘤特征进行分类并识别肿瘤种类。该方法旨在提高 MRI 扫描效率并提高识别精度。当使用来自 Figshare、SARTAJ 和 Br35H 数据集 [31] 的 MRI 扫描进行评估时，利用迁移学习的所提出方法增强了原始 VGG16 模型的性能，允许比其基线功能更准确、更稳健的分类，从 91.38% [1] 提高到 95% 以上。关键词：MRI 预处理、分类、脑肿瘤、卷积神经网络、迁移学习
利用图像处理中的多层对称技术进行脑肿瘤分类和诊断
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此，数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中，我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法，目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征，以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明，通过使用对称性和多层聚类的组合技术，在提高准确率的同时，处理时间也减少了。关键词：脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期：2023 年 10 月 14 日，修订日期：2023 年 11 月 16 日，接受日期：2023 年 11 月 28 日
测试一种新型靶向放射疗法 123I-ATT001，该疗法直接作用于之前治疗后复发的胶质母细胞瘤患者的脑肿瘤
仅限第 1 部分的次要结果测量：1. 为确定 123I-ATT001 的生物分布和药代动力学，将从第 1 部分的前 6 名患者采集血液和尿液样本。血液样本将在每次服药后 1 小时、4 小时和 24 小时采集，也可选择在首次服药后 48 小时采集。尿液样本仅在首次服药后 24 小时采集。2. 为确定 123I-ATT001 的辐射剂量（每个器官暴露于辐射）：2.1. 全身和大脑 SPECT/CT 成像将在每次服药后 1 小时进行 2.2. 每次服药后 4 小时进行全身和大脑 SPECT 2.3. 仅大脑 SPECT 将在注射首次剂量后 24 小时进行 2.4. 可选择在注射首次剂量后 48 小时拍摄大脑 SPECT 图像 2.5.注射第四剂后 4 小时 ±30 分钟将进行仅脑部 SPECT 检查