XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑肿瘤
质子治疗脑肿瘤的循证应用
• 从未进行过 III 期随机试验来比较质子治疗和光子治疗!!! • 质子治疗 RCT 的伦理问题一直存在争议。 • 剂量优势还不够!!!（继发性恶性肿瘤的可能性较小、预期寿命较短、高级别肿瘤比例较高且预后较差等）
脑肿瘤的组织病理学辅助系统（Has-...
脑肿瘤的类型。，当数据集气球的大小覆盖更多实体时，我们提出了一个关键的科学问题，远远超出了人类观察者的范围。鉴于MIL在病理图像识别领域的巨大潜力，我们设计了一个PMIL框架，以将脑肿瘤的复杂多分类问题分解为细胞亚型和分级子问题。我们从华山医院的生物样品库中收集了1038张幻灯片，并使用WSI扫描仪数字化幻灯片。使用此数据集，我们成功地训练和开发了模型。在独立测试集中，模型的整体准确性达到0.938，总体灵敏度达到0.720，总体特异性
使用 MRI 图像处理检测脑肿瘤
脑内异常细胞的发育会导致脑肿瘤的形成。肿瘤可分为两类：恶性（癌性）肿瘤和良性（非癌性）肿瘤。癌性肿瘤可分为原发性肿瘤（始于脑内）和继发性肿瘤（或脑转移性肿瘤），前者从脑外扩散而来。根据脑部受影响的部位，所有类型的脑肿瘤都会引起各种症状。头痛、癫痫、眼部问题、恶心和精神障碍就是这些症状的几个例子。当所有其他检查都无法提供足够的信息时，MRI 适用于肿瘤检测。为了提供精确的图像，MRI 扫描利用了磁和无线电波特性。神经外科医生最常开 MRI 检查，因为 MRI 可以提供足够的信息来发现哪怕是最小的异常。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
脑肿瘤指南 新诊断的 Al ...
第 1 章：发现脑肿瘤时您需要了解的信息 1 发现颅骨肿块 1 诊断过程 2 神经系统检查 3 影像学检查 3 分子评估 4 活检 5 概述 5 手术期间活检 5 针刺活检 5 替代活检 6 诊断范围/延迟 7 概述 7 评估范围 7 促成和刺激肿瘤生长的关键遗传标记 8 时机/延迟 13 诊断结果 14 了解您的癌症诊断事实 15 原发性肿瘤与转移性肿瘤 16 原发性肿瘤 16 转移性肿瘤 16 最常见的原发性脑肿瘤 17 胶质瘤概述 17 星形细胞瘤 18 胶质母细胞瘤 (GBM) 20 少突胶质细胞瘤 21 髓母细胞瘤 22 室管膜瘤 22 脑膜瘤23 儿童脑癌/DMG/DIPG 23 肿瘤存在多长时间？ 24 级别（定义） 25 分类汇总表 26 级别（如何确定） 26 概述 26 级别确定因素 27
预测脑肿瘤患者的生存率 - RUN
1 博洛尼亚大学生物医学和神经运动科学系，意大利博洛尼亚 40125 2 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 OX1 3PT 3 牛津大学医院 NHS 基金会放射学系，英国牛津 OX3 9DU 4 牛津大学临床磁研究成像中心，英国牛津 OX3 9DU 5 伯明翰大学癌症和基因组科学研究所，英国伯明翰 B15 2SY 6 莫恩医学成像和可视化中心 (MMIV)，Haukeland 大学医院放射学系，N-5021 卑尔根，挪威 7 牛津大学拉德克利夫医学系心血管医学分部，约翰拉德克利夫医院，英国牛津 OX3 9DU 8 医学中心 (CMO)，80058 Torre安农齐亚塔，意大利 9 NOVA 信息管理学院 (NOVA IMS)，Universidade NOVA de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Bulgaria 10 功能和分子神经影像学部，IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna，40139 Bologna，意大利 11 信息与电气工程与应用数学系，大学萨勒诺, 84084 Fisciano, 意大利 * 通讯地址: fulvio.zaccagna@unibo.it;电话：+39-0514969951 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
脑肿瘤和炎症标记：迷你审查
人体组织和细胞的炎症被描述为人体对其中任何异常活性的免疫反应。炎症过程涉及肿胀，体温升高以及向周围细胞的细胞毒性物质释放，从而导致身体组织的损伤或变性。6种炎性物质，例如活化的免疫细胞产生的物质，可能是细胞毒性的，并导致神经变性。头骨充当物理障碍，防止炎症引起的大脑肿胀影响大脑功能。7然而，在慢性损害的情况下，肿瘤浸润的免疫细胞会产生炎症介质，而不是从事肿瘤作用。8随着炎症过程，细胞受伤，炎症标记被释放到血浆中，如图1所示。慢性炎症是由持续性炎症引起的，脑组织内控制机制的失败将促进癌细胞的发展。
基于PSO的MR图像分割用于脑肿瘤...
抽象的脑肿瘤分割是对医疗保健中诊断和治疗计划很重要的重要步骤。大脑MRI图像是根据建议的方法在收集数据并准备进一步分析之前先进行预处理的。建议的研究介绍了一种新策略，该策略使用以生物启发的粒子群优化（PSO）算法来分割脑肿瘤图像。为了提高准确性和可靠性，可以调整分割模型的参数。标准措施等标准度量，例如精度，精度，灵敏度，jaccard索引，骰子系数，特异性，用于绩效评估，以衡量建议的基于PSO的分割方法的有效性。建议方法的总体准确性为98.5％。随后的绩效分析分别为骰子得分系数，Jaccard指数，精度，灵敏度和特异性的91.95％，87.01％，92.36％，90％和99.7％的结果提供了更好的结果。因此，此方法对于放射科医生来说可能是有用的工具，可以支持它们诊断大脑中的肿瘤。关键字 - 脑肿瘤，群智能，粒子群优化，磁共振图像。
使用宽带微带天线检测脑肿瘤
沿 Y 轴的孔宽度为 0.5 毫米，沿 x 轴的孔长度为 20 毫米。每个 I 形孔都蚀刻在传输线贴片平面下方。经过参数研究，计算出了设计的最佳尺寸。此外，传输线在几个馈电网络中通常不是直线，但在几个馈电网络中是直线。它们被认为在某种程度上折叠起来。当水平传输线折叠成 90 度垂直传输线时，输入的大部分功率会在不连续处反射回源，从而降低系统的性能，因为它会导致线路电容发生变化，从而影响线路的阻抗。天线设计中采用了斜接弯曲方法来减少传输线损耗。斜接弯曲的目的是去除少量电容，将线路的阻抗恢复到匹配阻抗。图 4 描绘了用于解决这些问题的微带斜接弯曲的结构。截断通道的尺寸（x）可以通过方形弯头的对角线D来计算。弯头的尺寸可以借助以下方程式[4-6]来计算。
利用免疫信息学治疗脑肿瘤
1 伊朗巴博勒医科大学学生研究委员会 2 伊朗巴博勒医科大学 USERN 办公室 3 伊朗巴博勒医科大学健康研究所非传染性儿科疾病研究中心 4 伊朗德黑兰医科大学医学院 5 伊朗克尔曼医科大学药学与化妆品研究中心 6 伊朗萨布泽瓦尔医科大学学生研究委员会 7 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学 Shohada Tajrish 神经外科综合卓越中心功能神经外科研究中心 8 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学功能神经外科研究中心 USERN 办公室