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World File Search System脑肿瘤
使用机器学习检测脑肿瘤
摘要：随着对自动化、可靠、快速和高效诊断的需求不断增长，医学成像变得越来越重要，这种诊断可以比人眼更好地洞察图像。脑瘤是 20 至 39 岁男性癌症相关死亡的第二大原因，也是同年龄段女性癌症的主要原因。脑瘤很痛苦，如果治疗不当，可能会导致各种疾病。肿瘤的诊断是其治疗的一个非常重要的部分。鉴别在良性和恶性肿瘤的诊断中起着重要作用。全球癌症患者数量增加的主要原因是对早期肿瘤治疗的忽视。本文讨论了一种机器学习算法，该算法可以使用脑 MRI 为用户提供有关肿瘤的详细信息。这些方法包括图像的噪声消除和锐化以及基本形态函数、侵蚀和扩张，以获得背景。从不同的图像集中减去背景及其负片可提取年龄。绘制肿瘤及其边界的轮廓和 c 标签为我们提供了与肿瘤相关的信息，有助于更好地可视化诊断病例。此过程有助于识别肿瘤的大小、形状和位置。它帮助医务人员和患者通过不同高度的不同颜色标签了解肿瘤的严重性。肿瘤轮廓及其边界的 GUI 可以在用户选择按钮单击时向医务人员提供信息。关键词：分类、卷积神经网络、特征提取、机器学习、磁共振成像、分割、纹理特征。
脑肿瘤放射基因组分类和...
2022年6月的机器学习（ML）型号。使用所有MRI序列（T1WI，T2WI，对比度增强（CE），Flair，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC）建立了第一种类型，而第二种类型是使用单个MRI序列建立的。结果使用最大相关性和最小冗余技术来基于所有序列找到ML模型的七个放射线特征。在训练和验证集中，预测精度分别为0.993和0.750，曲线下的面积（AUC）的面积分别为1.000和0.754。对于基于单个序列的ML模型，所选特征的数量为T1WI，T2WI，CE，CE，FLAIR，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC的8、10、10、13,9、7和6，分别为0.797〜1.000 〜1.000和0.583 〜0.583〜0.694
多视图脑肿瘤分割（MVBTS）
图2。平面和Triplanar网络的想法。（a）将轴向平面网络从轴向图像进行训练的CA，CCSA和SCSA网络的分割结果组合在一起以产生结果。同样，我们可以创建冠状合奏和矢状 - 合奏。（b）Triplanar网络的概述，在该网络中，从轴向，冠状图像和矢状图像中训练的单个注意网络（例如，CA网络）产生的分段结果合并为生成结果。通过在三个正交平面训练的CCSA和SCSA注意网络中生成类似的分段结果。
小儿脑肿瘤分类使用儿童脑肿瘤网络的MR图像深入学习
背景和目的：脑肿瘤是儿童癌症死亡的主要原因之一。基于MR图像的初始诊断对于放射科医生来说可能是一项具有挑战性的任务，具体取决于肿瘤类型和位置。深度学习方法可以通过预测肿瘤类型来支持诊断。材料和方法：使用了来自“儿童脑肿瘤网络”（CBTN）数据的子集（181个受试者），包括炎症和前肿瘤，主要肿瘤类型为低度星形胶质细胞瘤，雌雄同体症状，雌雄同体和髓母细胞瘤。T1W-GD，T2-W和ADC MR序列分别使用。分类是在2D MR图像上使用四个不同的现成深度学习模型和定制设计的浅网络进行的，所有网络均在成人MR图像上进行了预训练。联合融合被实施以结合图像和年龄数据，并计算出肿瘤类型的预测。Matthew的相关系数（MCC），准确性和F1分数用于评估模型的性能。使用梯度加权类激活映射（GRAD-CAM）的模型解释性，并量化了网络对肿瘤区域的关注。结果：在考虑仅考虑INFRATENTOIRALION肿瘤时，接受T2-W或ADC MR图像进行培训时，浅层自定义网络在T2-W或ADC MR图像中的培训最高（ADC的MCC：0.71，T2-W），T2-W），T2-W），INFRA和Sopratentorial Tumors（MCC：0.70 for ADC和0.50 for ADC和0.57）。结论：可以使用深度学习来完成MR图像上小儿脑肿瘤的分类，并且年龄信息的融合改善了模型性能。
使用基于 glcm 的特征自动检测脑肿瘤...
在医学成像应用中，对脑肿瘤的准确检测和分类仍然至关重要。利用现代机器学习技术对于实现精确和自动化诊断至关重要。本研究介绍了一种使用开源 Kaggle 数据集磁共振成像 (MRI) 扫描进行脑肿瘤检测和分类的自动化系统。该系统采用 Otsu 阈值进行图像分割，基于 GLCM 的特征提取进行有效的特征工程，并采用 PCA（主成分分析）进行降维。值得注意的是，GLCM 提取的显着特征使用一种称为自适应 SVM（支持向量机）的自适应机器学习算法进行分类，从而增强了分类过程。以性能评估为重点，提出的算法结合了自适应 SVM 作为分类器，并与现有方法进行了严格评估。值得注意的是，实验结果表现出卓越的准确性，所提出的方法在检测和分类脑肿瘤方面均实现了令人印象深刻的 98.3% 的准确率。这种优于以前方法的优势凸显了组合 GLCM、PCA 和 SVM 方法在脑肿瘤分类和检测中的有效性，为诊断带来了有希望的进步。这些发现对医学成像中蓬勃发展的机器学习领域做出了重大贡献，强调了自适应 SVM 作为提高诊断精度的宝贵工具的潜力。值得注意的是，所达到的准确率达到 98.3%，超过了现有研究的准确率，进一步巩固了所提出的系统在临床实践中的有效性。
利用人工智能增强脑肿瘤诊断
本研究探索了人工智能 (AI) 在增强脑肿瘤诊断方面的潜力，具体是通过对两种先进的深度学习 (DL) 模型 ResNet50 和 YOLOv8 进行比较分析，这两种模型用于检测和分类 MRI 图像中的脑肿瘤。鉴于脑肿瘤的复杂性和多样性，该研究解决了医学领域对快速准确诊断工具的迫切需求。这项研究的动机是人工智能可以为医学诊断带来的潜在好处，特别是在速度和准确性方面，这对于有效的患者治疗和结果至关重要。在四种肿瘤类型的 7023 张 MRI 图像数据集上评估了 ResNet50 和 YOLOv8 模型的性能。使用的关键指标是准确度、精确度、召回率、特异性、F1 分数和处理时间，以确定哪种模型在检测和分类脑肿瘤方面表现更好。研究结果表明，尽管两种模型都表现出高性能，但 YOLOv8 在大多数指标上都超越了 ResNet50，尤其是在速度方面表现出优势。研究结果凸显了先进的深度学习模型在医学图像分析中的有效性，为脑肿瘤诊断带来了重大进步。通过对两种常用的深度学习模型进行全面的比较分析，结合当前将人工智能融入实际医疗应用的方法，并强调其潜在用途，这项研究推动了医学人工智能领域的发展，为部署未来人工智能诊断工具所需的知识提供了深刻见解。
脑肿瘤研究奖学金大纲和指南
资助的研究类型 申请适用于成人或儿童脑肿瘤研究，包括基础研究、临床研究、转化研究或人群研究。所有研究重点都将得到认真考虑，但重点研究原发性肿瘤的研究将获得优先考虑。为实现此目的，研究类型定义如下： 基础研究：在此背景下，“基础”研究涉及新概念的开发（例如，使用体外模型的信号通路）。基础科学研究旨在增加我们的科学知识基础，旨在更好地了解脑肿瘤的成因和进展。 临床研究：研究对象为人或人组织数据或样本，以了解健康和疾病。临床研究有助于找到检测、诊断、治疗和预防疾病的新方法和更好的方法。临床研究类型包括临床试验（测试疾病的新疗法）和自然史研究（收集健康信息以了解疾病如何随时间发展和进展）。转化研究：在此背景下，“转化”被定义为评估脑肿瘤发病机制或实验疗法基本机制方面最新发现的治疗潜力的临床前研究。不包括人体研究。人群研究：对从一般人群中抽取的具有共同特征（如年龄、性别或健康状况）的一组个体进行研究。研究该群体的原因可能不同，例如他们对药物的反应或患病风险。评估过程
聚焦超声治疗周围脑肿瘤
恶性脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因，并且仍然是所有人口群体发病和死亡的重要原因。中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的传统治疗方法是手术切除和放疗，以及辅助化疗。然而，由于血脑屏障 (BBB)，化疗药物的治疗效果有限。磁共振引导聚焦超声 (MRgFUS) 是一种新的、有前途的 CNS 肿瘤干预方法，已在临床前试验中取得成功。高强度聚焦超声 (HIFU) 能够以热消融和机械破坏肿瘤的形式作为直接治疗剂。低强度聚焦超声 (LIFU) 已被证明可以破坏 BBB 并增强大脑和 CNS 对治疗剂的吸收。作者对 MRgFUS 在 CNS 肿瘤治疗中的应用进行了综述。该治疗方法在临床前试验中已显示出良好的效果，包括副作用最小、治疗药物向中枢神经系统的渗透增加、肿瘤进展减慢、生存率提高。
wnt脑肿瘤中的信号传导
简单的摘要：Wnt信号传导是指导器官组织胚胎形成和维持胚胎所需的主要进化发展路径之一。数十年的研究还清楚地认识了Wnt信号在致癌过程中的基本作用。的确，Wnt途径成分的失调被认为是几种肿瘤恶性肿瘤的相关标志。在这篇综述中，我们总结了Wnt途径发挥其细胞内效应的主要分子机制，并特别关注脑发育和脑肿瘤，以及Wnt如何与周围的大脑环境相互作用。在这种情况下，我们回顾了针对癌症中特定靶向Wnt信号的最新抗癌治疗方法，及其在脑肿瘤环境中的潜在应用。此外，我们讨论了定义WNT调节在不同类型的脑肿瘤中的实际临床影响所需的额外努力，甚至如何克服对这种治疗方法的潜在系统影响的未解决的关注。