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World File Search System脑肿瘤
使用 H-DenseAttentionUNet 检测脑肿瘤...
摘要：准确高效地识别脑肿瘤对于疾病诊断和以患者为中心的药物开发至关重要。在本研究中，我们提出了一种利用 H-DenseAttentionUNet 架构进行脑肿瘤检测的新方法，该架构是一种混合模型，结合了 U-Net、密集连接网络和注意力机制的元素。设计的模型专门用于检查磁共振成像 (MRI) 数据，利用这种成像方式提供的卓越软组织对比度和复杂的解剖细节。H-DenseAttentionUNet 架构的特点是能够通过密集连接的块捕获复杂的细节，而注意力机制则增强了网络对 MRI 图像中显着特征的关注。该模型旨在提供脑肿瘤的精确分割和定位，促进对肿瘤边界和特征的全面了解。根据初步研究结果，H-DenseAttentionUNet 在从 MRI 扫描中准确识别脑癌方面表现出很高的准确性。所提出的方法有望提高脑肿瘤检测的效率和精确度，为临床医生提供宝贵的见解，以便在患者护理中及时做出明智的决策。
脑肿瘤检测的机器学习方法
摘要 人类神经系统的主要器官是位于头部并被头骨覆盖的大脑。人脑的功能是控制人体的各个部位。它是一种可以协调其他器官并为它们分配职责的附属物。图 1.1 显示了人脑的一般部分，而人脑的主要部分是脑干和大脑。大脑是大脑的最大部分。大脑可以负责情绪。大脑有两个半球，控制身体的另一侧。每个半球都包含四个脑叶。小脑占据小脑旁边的主要部分。近年来，脑肿瘤检测和分割引起了研究领域的兴趣。由于人体体格具有自然的解剖结构，因此识别和分割脑肿瘤的过程是一项非常繁琐且耗时的任务。该项目的主要目标是检测脑肿瘤，本研究提出了一种使用卷积神经网络对脑肿瘤进行分割和识别的计算机化方法。使用文件路径从本地设备读取输入的 MRI 图像并将其转换为灰度图像。使用自适应双边滤波技术对这些图像进行预处理，以消除原始图像中的噪声。对去噪图像应用二值阈值，并应用卷积神经网络分割，这有助于找出 MRI 图像中的肿瘤区域。所提出的模型获得了 84% 的准确率，并产生了令人满意的结果，没有任何错误，而且计算时间要少得多。
使用机器学习预测脑肿瘤...
摘要 — “使用机器学习算法预测脑胶质瘤”是一个创新项目，旨在开发一个在线诊断预测页面，利用机器学习算法和医疗数据来诊断各种类型的脑肿瘤，无论是初始阶段还是最终阶段。该系统旨在通过分析患者数据（例如病史、症状和检查结果）来帮助医生做出准确、及时的诊断。该项目旨在通过提高诊断的准确性来改善医疗保健结果。所提出的系统将是用户友好的、安全的。此外，它将具有可扩展性，使其适合患者使用。该项目有可能彻底改变医学诊断领域并显着改善患者的治疗效果。这也有助于患者找出与脑瘤相关的疾病。磁共振成像（MRI）是诊断人脑肿瘤的一种非常有用的方法。在本文中，将脑部 MRI 图像分析为三个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体。
南加州大学脑肿瘤中心
结果：48 种 lncRNA 在敲低后与侵袭性下降 33-83% 显著相关（p<0.01）。根据效应大小和 p 值确定的首选候选物 LINC03045 在敲低后显示肿瘤细胞侵袭性下降 82.7%，而 LINC03045 表达与患者生存和肿瘤分级显著相关（p<0.0001）。LINC03045 敲低的 RNAseq 分析显示，之前在肿瘤侵袭研究中涉及的 WASF3 与 lncRNA 表达高度相关，而 WASF3 KD 与侵袭性显著下降相关。最后，WASF3 过表达显示 LINC03045 KD 丧失的侵袭功能得以挽救。
'我觉得这么头晕，我以为是脑肿瘤'
冰雹到一个私人诊所，该私人诊所仍以每次流行的600英镑进行大脑扫描，并认为世界的尽头至少对我来说是近在咫尺。尽管扫描没有发现肿瘤，但后来的诊断表明我的病起源于耳朵，但它使我的大脑和情绪扮演着重要的角色。欢迎来到平衡疾病的世界，在那里，生理，神经和心理学都将它们一起编织成一个病理学的裹尸布，似乎不可能取消。患者通常将自己的整体感觉描述为头晕的一种，但症状可能从脑雾，不稳定，海绵状和视力模糊到眩晕感。现在对9,000名中年和老年人平均年龄为61.8的研究，发表在《美国医学协会专业杂志》 JAMA耳鼻喉科学上，已经建立了
儿童脑肿瘤的自发消退
简介：它们被定义为具有肿瘤放射学特征并在放射学随访期间自行消退的占位性病变。自发性肿瘤消退是一种罕见现象，恶性肿瘤的消退率为1/6万至10万。材料和方法：11 岁女性，多饮、多尿、体重减轻 5 公斤、共济失调、头痛、视力丧失和尿崩症。 CT 检查发现，依赖视交叉的肿瘤占据了丘脑悬池，导致下丘脑向腹侧移位。结果：采用翼点入路和显微手术切除进行切除活检。在手术过程中，发现视交叉和视神经增厚。已报道世界卫生组织 I 级毛细胞星形细胞瘤。在两年的脑部 MRI 跟踪随访中，我们观察到肿瘤完全消退。讨论：肿瘤的部分细胞减灭术、活检、放疗或化疗在肿瘤细胞凋亡的启动中起作用。手术创伤有利于改变肿瘤的生物活性和宿主的免疫状态。结论：手术后残留肿瘤自然消退和自然退化的机制尚不清楚。细胞凋亡可能是共同点，可能的机制包括免疫、遗传和生物因素。
基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统
巴勒斯坦加沙艾资哈尔大学 摘要：脑肿瘤给现代医疗保健带来了重大挑战，准确及时的诊断对于确定适当的治疗策略至关重要。近年来，人工智能取得了重大进步。基于规则的专家系统（if-then 规则系统）已成为脑肿瘤诊断临床决策的一种有前途的方法。在本文中，我们介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，该系统利用一组 14 条 if-then 规则来诊断脑肿瘤，可能出现三种结果：1) 确认脑肿瘤的诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。我们的专家系统提供了一个用户友好的界面，使用户能够选择症状并根据提供的信息获得诊断。本文讨论了专家系统的开发、实施和评估，强调了其在临床环境中促进脑肿瘤诊断和决策的潜力。此外，我们还提供了一份文献综述，将我们的专家系统置于基于规则的脑肿瘤诊断专家系统的更广泛背景下，研究其有效性、局限性和挑战。 关键词：脑肿瘤诊断、基于 CLIPS 的专家系统、临床指南、规则开发、人工智能、AI、专家系统、诊断结果 1. 简介：脑肿瘤是一种复杂的医疗状况，需要准确及时的诊断才能确定最合适的治疗策略。人工智能的进步导致了专家系统的发展，专家系统有可能支持临床决策并简化诊断过程。基于规则的专家系统（特别是基于 if-then 规则的系统）在脑肿瘤诊断领域受到越来越多的关注。本文介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，这是一种使用一组 14 条 if-then 规则诊断脑肿瘤的新方法，可能产生三种结果：1) 确认脑肿瘤诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。专家系统也称为知识型系统或规则型系统，是旨在模拟特定领域人类专家的知识和决策能力的计算机程序。这些系统利用包含事实、规则和启发式方法的知识库来提供专家级建议和解决问题的能力。知识库由领域专家创建，他们将自己的专业知识编码为专家系统可以理解和利用的一组规则和逻辑关系（Jackson，1999 年）。专家系统的概念出现于 20 世纪 70 年代的人工智能 (AI) 领域，并在 20 世纪 80 年代和 90 年代得到了广泛的关注和发展。专家系统旨在通过对现有知识进行逻辑推理来解决复杂问题并做出明智的决策。它们在人类专家拥有专业知识和经验的领域表现出色，这些知识和经验可以编纂成一套规则或算法。专家系统已应用于医学、金融、工程和制造业等各个领域（Giarratano & Riley，2004 年）。专家系统的主要优势在于即使在没有人类专家的情况下，它们也能够提供一致、可靠和高效的决策过程。它们可以分析大量数据，评估多种选择，并根据预定义规则和逻辑推理生成建议。然而，专家系统也有局限性。它们依赖于知识库的准确性和完整性，并且可能难以应对超出其预定义规则的新情况或不熟悉的情况。此外，维护和更新知识库可能具有挑战性，需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。
多视角脑肿瘤分割（MVBTS）
图 2. 平面和三平面网络的概念。（a）轴向平面网络，其中在轴向图像上训练的 CA、CCSA 和 SCSA 网络的分割结果被组合以生成结果。同样，我们可以创建一个冠状集合和一个矢状集合。（b）三平面网络的概述，其中在轴向、冠状和矢状图像上训练的单个注意网络（例如 CA 网络）生成的分割结果被组合以生成结果。在三个正交平面上训练的 CCSA 和 SCSA 注意网络会生成类似的分割结果。
南加州大学脑肿瘤中心
多形性胶质母细胞瘤仍然是成人最常见的原发性脑肿瘤，采用最佳治疗策略后预期寿命为 15-18 个月。5-氨基乙酰丙酸已成为术中识别和鉴别高级别胶质瘤的重要工具，因为它在蓝光下观察时可提供荧光效果，能够区分肿瘤和正常脑组织，而蓝光迄今为止主要通过显微光源使用。然而，这种效果会随着蓝光源与肿瘤之间距离的增加而减弱，例如在深层切除腔的情况下。我们旨在通过使用蓝光内窥镜作为主要可视化平台来克服这一障碍，从而将光源直接推进到切除腔中。
基于特征的自动化脑肿瘤检测...
伊拉克技术大学电气工程系 *禁止穆罕默德·阿卜杜勒·阿尔雷达电气工程系，伊拉克大学，伊拉克电子邮件：31630@student.uotechnology.edu.iq摘要脑肿瘤是一种常见的致命疾病，需要早期的，可靠的检测技术，并可能使当前的识别方法和图像依赖于范围，并依赖于当前的识别方法，并依赖于范人为错误。这需要时间手动识别脑肿瘤。这项工作旨在设计一个能够诊断和预测磁共振成像（MRI）脑肿瘤的严重程度以做出准确决定的智能模型。主要贡献是通过基于收集的真实数据库采用新的多类分类器方法来实现的，该数据库具有反映疾病精确情况的新提议的特征。在这项工作中，两个人工神经网络（ANN）方法，即，向后馈回传播神经网络（FFBPNN）和支持向量机（SVM），用于期望脑肿瘤的水平。结果表明，（FFBPN）网络的预测将比其他时间记录的其他方法更好，以实现具有分类精度的自动分类，而3级被认为是出色的精度。软件仿真和这项工作的结果已通过MATLAB（R2012B）实现。关键字：向前向后传播神经网络，支持向量机，离散小波变换，灰色级别共发生矩阵（GLCM）的纹理特征。