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World File Search System脑肿瘤
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要在手术过程中有具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 565) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，中位 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/ HRMAS_NC 。
患有结直肠癌、非典型白血病、脑肿瘤和
CHEK2 和 JAK2 表达水平越高，直肠腺癌、肺鳞状细胞癌、乳腺癌、卵巢癌和其他几种癌症患者的生存期就越长。有研究表明，由于 CHEK2 和 JAK2 表达降低或缺失而导致的基因组改变可能会加剧癌症进展并预示患者生存期较差。在本报告中，我们介绍了一例 35 岁患者的临床病例，该患者患有多发性肿瘤，病程呈侵袭性，其基因分析显示，CHEK2 基因存在生殖细胞突变、体细胞 JAK2V617F 以及腺瘤性结肠息肉 (APC) 基因中意义不明确的生殖细胞新变异，考虑到该变异的基因组位置，这种变异可能是导致患者罹患息肉病和髓母细胞瘤的原因。也有可能两个生殖细胞突变（CHEK2 和 APC）导致患者同时出现两种疾病，并且临床病程较差。
nnUnetFormer：一种基于 nnUnet 和 Transformer 的多模态 MR 图像脑肿瘤分割自动方法
主要结果：我们通过 5 倍交叉验证在 BraTS 2021 数据集上评估了我们的方法，并取得了优异的性能，Dice 相似系数 (DSC) 为 0.936、0.921 和 0.872，Hausdorff 距离的第 95 百分位数 (HD95) 分别为整个肿瘤 (WT)、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的 3.96、4.57 和 10.45，在平均 DSC 和平均 HD95 方面均优于近期最先进的方法。此外，消融实验表明，将 Transformer 融合到我们改进的 nnUnet 框架中可以提高脑肿瘤分割的性能，尤其是对于 TC 区域。此外，为了验证我们方法的泛化能力，我们进一步在 FeTS 2021 数据集上进行了实验，并在 11 个看不见的机构上取得了令人满意的分割性能，其中 WT、TC 和 ET 区域的 DSC 分别为 0.912、0.872 和 0.759，HD95 分别为 6.16、8.81 和 38.50。
使用...进行脑肿瘤分割和分类
I. 简介 脑肿瘤是医学上的一大难题，需要精确的分割和分类来优化诊断和治疗。从历史上看，这些关键问题在很大程度上依赖于医务人员的手动决策，充满时间限制、观察者之间的差异以及越来越大的人类疲劳影响准确性的风险。尽管如此，机器学习的乐观声音，更具体地说是深度学习技术的出现，似乎将脑肿瘤分析引向了辉煌的前景。本研究旨在了解 U-Net 架构在脑分割和肿瘤分类中的作用，同时通过准确、高效和可重复的解决方案彻底改变该领域。借助深度学习，该研究希望克服与手动分析方法和响应式自动化流程相关的不足，这些流程可以持续训练以提供正确的结果。选择 U-Net 架构是一个明智的决定，因为它在生物医学图像分割任务中取得了成功，并且在描绘高级语义特征和细粒度空间映射方面具有固有优势
使用 3D U-Net 自动分割术中超声图像中的脑肿瘤
由于神经外科手术期间大脑会变形，因此可以使用术中成像来可视化大脑结构的实际位置。这些图像用于图像引导导航以及确定切除是否完整并定位剩余的肿瘤组织。术中超声 (iUS) 是一种便捷的模式，采集时间短。然而，由于噪音和伪影，iUS 图像难以解释。特别是，肿瘤组织很难与健康组织区分开来，并且很难在 iUS 图像中划定肿瘤的界限。在本文中，我们提出了一种使用 2-D 和 3-D U-Net 在 iUS 图像中自动分割低级别脑肿瘤的方法。我们对网络进行了三重训练，每重有 12 个训练案例和 5 个测试案例。获得的结果很有希望，中位 Dice 得分为 0.72。估计分割和真实分割之间的体积差异与评分者内部体积差异相似。虽然这些结果是初步的，但它们表明深度学习方法可以成功应用于术中图像中的肿瘤分割。
脑肿瘤手术切除技术
过度换气（P CO2 25-30 mmHg）以明确降低颅内压，为脑回缩做准备；给药时间各不相同——一些专家只在“骨骼工作”开始时给药，其他专家在准备开始时给药（Broaddus 博士“甘露醇需要 30 分钟才能开始起作用，这 30 分钟伴随着流变性出血增加；甘露醇峰值效应持续数小时”）。• 在操作神经组织之前应给予 DDEEXXAAMMEETTHHAASSO ONNEE（通常 10 毫克 IV）。• 如果皮质将被侵犯或预计脑叶会严重回缩，则应给予 AAEEDD。• 一些人常规给予 BBRROOMMOODDEEOOXXYYU URRIIDDIINNEE IV（在麻醉诱导期间）- 术后在固定组织上进行肿瘤标记。
小儿固体和脑肿瘤患者的循环肿瘤DNA测序：一项机构可行性研究
年龄较大的人的全球增加产生了增加的需求，以了解与衰老有关的许多医疗保健挑战。该人群受组织生理学和免疫反应网络的变化。老年人特别容易受感染性疾病，其中最常见的是尿路感染（UTI）。绝经后和老年妇女的复发性UTI风险最高（RUTIS）；但是，为什么在更年期和老年后变得更频繁的原因是不完全理解的。年龄较大的人的敏感性和严重程度增加可能会随着年龄的增长而对免疫系统的功能变化。衰老对上皮和免疫系统也具有重大影响，从而导致对病原体的保护受损，但炎症却增加了。在衰老过程中，免疫系统及其对感染的反应如何在很大程度上保持不足。在这篇综述中，我们强调了我们对膀胱先天和适应性免疫的理解，以及衰老，激素以及激素治疗对膀胱上皮稳态和免疫力的影响。，我们详细介绍了在衰老期间如何改变膀胱内的细胞和分子免疫景观，因为衰老小鼠会发展出膀胱第三纪淋巴组织（BTLT），这在年轻小鼠中缺乏导致与uti uti显着性效果相关的与免疫景观相关的严重变化，这可能会促进uti的显着变化。了解预防或促进感染的宿主因素的知识可能导致靶向治疗和预防方案。本评论还将独特的主机因素确定为
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
良性脑肿瘤的立体定向放射外科手术
面具以两张塑料片开始。制作口罩的治疗射线照相师会在特殊设计的烤箱中逐个温暖它们，直到它们柔软而柔软。第一张纸是在头部背面模制的，第二和第三张纸在您的脸上轻轻模制。塑料会很温暖，但是这个过程并不舒服。一个小的塑料矩形将安装在面罩的前面，以便您轻轻地静置牙齿（如上图所示）。这也有助于保持您的静止。
新的 AI 工具可以增强和个性化脑肿瘤成像
主要作者 James Ruffle 博士（伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所）表示：“鉴于个体脑肿瘤的影像表现在不同患者之间存在很大差异，人工智能技术提供了一种创新的解决方案，可以增强医护人员的数据驱动决策能力，改善和个性化对每个受影响个体的护理，并且几乎为零