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2024年成人脑肿瘤研究：地位，挑战和建议
图3。数据绘制了一些最多（乳腺，肠，肺，前列腺）和普遍的癌症亚型（脑，骨髓瘤，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺）的数据：a）所有NCRI伴侣的年度研究资金分配，根据注册的诊断数量，在2017年和2021年结束时绘制的诊断数量； b）所有NCRI合作伙伴截至2017年（TOP）或2021年（底部）的所有NCRI合作伙伴的年度癌症研究资金总数的百分比; c）所有NCRI合作伙伴的年度研究资金分配在截至2021年的一年中，根据最近计算出的平均寿命损失绘制； d）根据每个常见的研究领域科学轮廓分类所花费的百分比，所有NCRI合作伙伴在截至2021年的一年中的资金分配都被分解。
使用改进的 YOLOv8 进行脑肿瘤识别
摘要 — 确定脑肿瘤的范围是脑癌治疗中的一项重大挑战。主要困难在于对肿瘤大小的近似检测。磁共振成像 (MRI) 已成为一种重要的诊断工具。然而，从 MRI 扫描中手动检测脑肿瘤的边界是一项劳动密集型任务，需要广泛的专业知识。深度学习和计算机辅助检测技术已导致机器学习在这方面取得了显着进步。在本文中，我们提出了一种改进的 You Only Look Once (YOLOv8) 模型来准确检测 MRI 图像中的肿瘤。所提出的模型用检测头中的实时检测变压器 (RT-DETR) 取代了非最大抑制 (NMS) 算法。NMS 会滤除检测到的肿瘤中的冗余或重叠的边界框，但它们是手工设计和预设的。RT-DETR 删除了手工设计的组件。第二项改进是通过用鬼卷积替换正常卷积块进行的。 Ghost Convolution 降低了计算和内存成本，同时保持了高精度并实现了更快的推理速度，使其成为资源受限环境和实时应用的理想选择。第三项改进是在 YOLOv8 的主干中引入视觉变换器模块来提取情境感知特征。我们在提出的模型中使用了公开的脑肿瘤数据集。所提出的模型比原始 YOLOv8 模型表现更好，也比其他物体检测器（Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、SSD、RetinaNet、EfficientDet 和 DETR）表现更好。所提出的模型实现了 0.91 mAP（平均精度）@0.5。
143例白质病变患者的视网膜评估 对ADHD中的烦躁及其关系的定量分析... VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究 评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素 社论：脑肿瘤和神经退行性疾病的分子病理学，生物标志物和治疗剂 帕金森氏病的自主功能障碍研究的进步 英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较 跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用 海洋放线菌：抗菌发现的隐藏宝藏 病例报告：使用全面的心胸MRI方法与免疫检查点抑制剂相关的肌毒性监测：临床病例的见解 引用Xia M，Zhao Y，Yu T，Lin X，Liao G，Jiang Y，Mao J，Peng J和Cai S（2025）基线HBSAG定量和CD4 T细胞计数 社论：皮肤血管炎和血管病 开发用于预测早期不屈服的机器学习模型突出了北极研究中RAID得分实现的强大预测重要性 基于AAV的实验动物中人类疾病建模的向量 瘤胃微生物的影响
与没有这种病变的那些相比，缺血性中风后的预后（3），并且它们经历了更大程度的认知障碍（4）。WML可能是由脑小血管疾病引起的，脑白质血液流量减少（5）。目前，WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现，脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧，从而导致微循环疾病并恶化神经变性（6）。次要皮质损伤会发生，因为白质纤维之间的连接受损（7）。然而，除了包括年龄和高血压在内的危险因素外，视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关（8）和WMLS（9）（如多项研究中）。减少了视网膜微动菌和微化的数量，以及视网膜内层内层厚度的减小，与认知能力受损，灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关（10）。
开发人体体外血液 - 脑肿瘤屏障模型的弥漫性内在刺激性胶质瘤，以更好地了解化学抗性
摘要背景：小儿弥漫性内在的庞然神经胶质瘤（DIPG）代表了中位生存期为12个月的儿童中最具破坏性和致命的脑肿瘤之一。高死亡率可以通过患者对手术切除的无能为力来解释，这是由于肿瘤的扩散生长模式和中线定位。不幸的是，虽然治疗策略具有姑息性，但怀疑血脑屏障（BBB）对治疗效率低下负责。位于脑毛细血管内皮细胞（EC），BBB具有特定的特性，可以严格控制和限制分子进入脑实质，包括化学治疗量。但是，这些BBB特异性特性可以在病理环境中进行修饰，从而调节大脑暴露于治疗药物中。因此，这项研究旨在开发一种合成性人体脑肿瘤屏障模型，以了解DIPG的存在如何影响脑毛细血管EC的结构和功能。方法：一种由人类（ECS）（ECS）（与CD34 +茎细胞区分开），周细胞和星形胶质细胞组成的人类合成性BBB模型。曾经通过BBB表型验证，该模型可以通过通过DIPG -007，-013和-014细胞代替针对儿科DIPG的血脑肿瘤屏障（BBTB）模型。分析了BBTB EC的物理和代谢特性，并将其与BBB ECS进行了比较。评估了两种模型对化学化合物的渗透性。结果：根据临床观察，BBTB EC的完整性一直保持完整，直到孵育7天。dipg的存在并未强烈改变外排转运蛋白的转录表达和活性。EC对化学治疗药物的渗透性不受DIPG环境的影响。结论：这种原始的人类BBTB模型可以更好地理解DIPG对BBTB ECS表型的影响。我们的数据表明，针对DIPG所述的化学抗性不是来自“ Super BBB”的发展。这些结果，通过缺乏通过BBTB EC的药物转运的修饰来验证，点
物体检测可改善罕见脑肿瘤 MR 图像中的肿瘤分割
摘要：肿瘤病变分割是从 MR 神经放射图像中研究和描述癌症的关键步骤。目前，许多深度学习分割架构已被证明在它们所训练的特定肿瘤类型上表现良好（例如，大脑半球的胶质母细胞瘤）。然而，在给定肿瘤类型上进行大量训练的高性能网络可能在没有标记病例允许训练或迁移学习的罕见肿瘤类型上表现不佳。然而，由于常见肿瘤和罕见肿瘤在病变内和周围存在一些视觉相似性，因此可以将问题分为两个步骤：物体检测和分割。对于每个步骤，在常见病变上训练过的网络可以按照域自适应方案用于罕见病变，而无需额外的微调。这项工作提出了一种弹性肿瘤病变描绘策略，该策略基于实现检测和分割的已建立的基本网络的组合。我们的策略使我们能够在训练期间对位于未见肿瘤背景区域中的罕见肿瘤实现稳健的分割推断。以弥漫性内生性脑桥胶质瘤 (DIPG) 为例，我们无需进一步训练或网络架构调整即可实现 0.62 的平均骰子分数。
使用重叠块和多类加权交叉熵的基于深度学习的选择性注意的全自动脑肿瘤分割
Mostefa Ben Naceur、Mohamed Akil、Rachida Saouli、Rostom Kachouri。使用重叠块和多类加权交叉熵，通过基于深度学习的选择性注意实现全自动脑肿瘤分割。医学图像分析，2020 年，�10.1016/j.media.2020.101692�。�hal-02533454�
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
神经调节诱导的预康复在脑肿瘤手术前利用神经可塑性：单队列可行性试验方案
1 Institut Guttmann，Institut Universitari deNeuroorehabilitació，与UAB，巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙，2 Universitationatat automnoma de Barcelona，Bellaterra，Barcelath，Spain，3 Fundacio法国蒙彼利埃，5神经外科，医院的科学院，西班牙特内维尔，6基础医学科学系，西班牙特内里费纳大学，西班牙7，医学院医学院，医学院，分别是诺斯特纳学院，巴塞罗那贝拉特拉大学，巴塞罗那，西班牙，贝尔特拉大学，de recercabioMédica学院，八月pi i sunyer（idibaps），巴塞罗那，西班牙，西班牙10中心，deDiaginòsticper deDiaginòsticper la imatgeclínic，医院