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使用三维模型对脑肿瘤进行分割...
在包含胶质母细胞瘤的 MRI 图像中，我们考虑了全自动脑肿瘤分割的问题。我们建议采用 3D MedImg-CNN（三维卷积神经网络）方法，该方法在实现高效率的同时实现了高结果，这是当前技术难以实现的组合。我们的 3D MedImg-CNN 直接在原始图像模态上形成，因此可以直接从数据中学习特征表示。我们建议采用两种通路的新型级联架构，每种通路都提供肿瘤细节模型。充分利用我们模型的卷积特性也有助于我们在一分钟内分割出完整的大脑图像。建议的 3D MedImg-CNN 与 CNN 分割系统的效率是使用骰子相似系数 (DSC) 确定的。在 2013 年、2015 年和 2017 年 BraTS 数据集上进行的实验表明，所提出的方法在文献中占主导地位，因为它是最有效的方法之一。关键词 脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、分割
脑肿瘤MRI医学图像分类模型...
本研究讨论了一种使用卷积神经网络 (BTMIC-CNN) 的全自动脑肿瘤 MRI 医学图像分类模型。所提出的神经模型采用设计科学研究方法 (DSRM) 对来自两个数据集的 MRI 医学图像进行分类。一个用于二元分类任务（包含肿瘤和非肿瘤图像）。第二个用于多类分类任务（包含三种类型的脑肿瘤 MRI 医学图像，即：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）。该模型的优异性能通过评估指标得到确认，总体准确率为 99%。它在分类准确度方面优于现有方法，有望帮助放射科医生和医生准确对脑肿瘤图像进行分类。这项研究有助于实现可持续发展目标 (SDG) 的第三个目标，即良好的健康和福祉。
靶向恶性脑肿瘤中的热休克蛋白
摘要：热休克蛋白（HSP）是保守的和无处不在的蛋白质，在原核和真核生物体中既表现出来，又在细胞稳态中发挥着重要作用，包括调节蛋白质的稳态，凋亡，凋亡，自噬，自噬，信号途径，维持信号途径，保护各种压力，例如各种应激等（例如，各种应激）（例如，氧气，氧化异常）。因此，HSP在包括恶性脑肿瘤在内的肿瘤细胞中高度表达，它们也与癌细胞侵袭，转移和对放射化学疗法的抗性相关。在当前的综述中，我们旨在评估中枢神经系统恶性肿瘤中HSPs表达的诊断和预后值，以及通过应用抑制剂（作为单纯疗法或与其他治疗方式结合使用）来调节伴侣水平的新型治疗方法。的确，对于几种蛋白质（即HSP10，HSPB1，DNAJC10，HSPA7，HSP90），患者的蛋白水平表达与较差的总体生存预后之间的直接相关性证明，可以在神经结合学中使用它们作为预后标记。尽管在各种固体和血液学恶性肿瘤中研究了HSP的小分子抑制剂，特别是针对HSP27，HSP70和HSP90家族的小分子抑制剂，但仍未在CNS肿瘤中充分探索其潜力。尚未在GBM中评估一些新合成的剂（例如HSP40/DNAJ抑制剂）。然而，据报道的临床前研究为应用HSP抑制剂靶向脑肿瘤提供了证据和理由。
脑肿瘤分割与分类：十年回顾
图像分割是数字图像处理和分析中的一种常见技术，它通常基于像素的属性将图像划分为多个区域或区域。脑肿瘤分割是医学图像处理中的一项关键任务。早期识别脑肿瘤可以增强治疗选择并增加患者的生存机会。从医疗中获得的大量 MRI 图像中进行脑部分割对于癌症诊断和其他脑部疾病来说是一项具有挑战性且耗时的任务。这就是为什么建立一个有效的自动图像分割系统对于诊断脑肿瘤和其他常见的神经疾病至关重要。本研究的目标是对基于 MRI 的脑肿瘤分割方法进行系统回顾。近年来，深度学习技术已被证明可用于自动分割并获得了突出地位，因为这些方法产生了更好的结果，因此比其他方法更适合这项任务。深度学习算法也可用于快速客观地处理大量基于 MRI 的图像数据。有许多关于传统基于 MRI 的脑肿瘤图像分割算法的综述论文。
量化脑肿瘤患者的结构连通性
摘要。脑肿瘤的特征是沿着白质区域进行锻炼，对精确治疗提出了重大挑战。安装证据表明，内部肿瘤可能会干扰大脑网络。因此，量化结构连通性具有识别肿瘤侵袭并更准确地分层的肿瘤。基于区域的统计数据（TBSS）被广泛用于测量白质完整性。但是，这种体素的方法不能直接列出大脑区域的连通性。拖拉术是一种纤维跟踪方法，已被广泛用于量化大脑连通性。然而，肿瘤质量的影响偏向于肿瘤上的大脑拖拉术的性能。仍然缺乏量化脑肿瘤患者结构连通性的强大方法。在这里，我们提出了一种可以为脑肿瘤患者提供强大估计的方法。特别是，我们首先在健康受试者中使用拖拉机构建一个无偏的道模板。基于模板中每个沟渠的位置，采用了TBSS的体素投影程序来量化患者的道路连接性。为了进一步改善标准TBSS，我们提出了一种在通过体素特征向量测量的路取向的指导下，提出了一种迭代投影的方法。与常规拖拉方法相比，我们的方法在反映功能相关性方面更为敏感。此外，我们的方法所揭示的网络解剖的不同程度对应于肿瘤组织学的临床先验知识。所提出的方法可以对脑肿瘤患者的结构连通性进行强有力的估计。
脑肿瘤分割的聚集和注意网络
抽象背景：神经胶质瘤是一种恶性脑肿瘤；它的位置很复杂，很难通过手术去除。诊断性脑肿瘤，医生可以使用医学图像精确地诊断和定位该疾病。 然而，计算机辅助诊断的脑肿瘤诊断仍然是问题，因为脑肿瘤的粗糙分割使肿瘤的内部成绩不正确。 方法：在本文中，我们提出了一个用于脑肿瘤分割的聚集和注意网络。 提出的网络将U-NET作为主链，汇总多尺度语义信息，并专注于至关重要的信息以执行脑肿瘤分割。 为此，我们提出了一个增强的下采样模块和上采样层，以补偿信息损失。 多尺度连接模块是结构编码器和解码器之间的多触发语义融合。 此外，我们设计了一个双重注意融合模块，该模块可以提取和增强磁共振成像的空间关系，并在所提出的网络的不同部分中应用深度监督的策略。 结果：实验结果表明，与ART网络相比，提出的框架的性能是BRATS2020数据集中最好的。 所提出的框架的性能超过了所有比较网络，其四个索引的平均精度分别为0.860、0.885、0.932和1.2325。 关键词：脑胶质瘤，图像分割，医学诊断，卷积神经网络诊断性脑肿瘤，医生可以使用医学图像精确地诊断和定位该疾病。然而，计算机辅助诊断的脑肿瘤诊断仍然是问题，因为脑肿瘤的粗糙分割使肿瘤的内部成绩不正确。方法：在本文中，我们提出了一个用于脑肿瘤分割的聚集和注意网络。提出的网络将U-NET作为主链，汇总多尺度语义信息，并专注于至关重要的信息以执行脑肿瘤分割。为此，我们提出了一个增强的下采样模块和上采样层，以补偿信息损失。多尺度连接模块是结构编码器和解码器之间的多触发语义融合。此外，我们设计了一个双重注意融合模块，该模块可以提取和增强磁共振成像的空间关系，并在所提出的网络的不同部分中应用深度监督的策略。结果：实验结果表明，与ART网络相比，提出的框架的性能是BRATS2020数据集中最好的。所提出的框架的性能超过了所有比较网络，其四个索引的平均精度分别为0.860、0.885、0.932和1.2325。关键词：脑胶质瘤，图像分割，医学诊断，卷积神经网络结论：拟议框架的框架和模块是科学和实用的，可以提取和汇总有用的语义信息并增强神经胶质瘤分割的能力。
深度学习辅助脑肿瘤检测
最近，由于症状的复杂性和模糊性，疾病诊断的不确定性不断增加和蔓延，导致诊断过程不可靠和不可靠。由于 MRI 扫描中的肿瘤检测主要取决于专家的经验，误诊将导致不准确的治疗，并可能造成严重的后果。本文介绍了脑肿瘤检测服务，作为患者和专家的辅助功能。本文重点研究了基于云的多医学诊断服务框架下的自动 MRI 脑肿瘤检测。所提出的 CNN 辅助深度架构包含两个阶段：特征提取阶段和检测阶段。在将数据注入模型进行训练之前，应用轮廓检测和二值分割来提取感兴趣的区域并减少不必要的信息。脑肿瘤数据来自 Kaggle 数据集，经过预处理和增强阶段后，包含 2062 例病例，其中 1083 例为肿瘤，979 例为非肿瘤。训练和验证阶段使用不同大小的图像完成，图像大小在 (16, 16) 到 (128,128) 之间。实验结果显示检测准确率为 97.3%，灵敏度为 96.9%，特异性为 96.1%。此外，使用这种类型的图像的小过滤器可确保更好、更快的性能，并实现更深入的学习。
CNN-LSTM：脑肿瘤分类的级联框架
摘要 — 神经胶质瘤是成人常见的脑肿瘤类型，源自神经胶质细胞。尽管医学图像分析和神经胶质瘤研究取得了进展，但准确诊断仍然是一个挑战。神经胶质瘤通常可分为高级别（HG）和低级别（LG）。神经胶质瘤的准确分类有助于评估病情进展和选择治疗策略。虽然使用卷积神经网络（CNN）进行医学图像分类已取得显著成功，但对于 CNN 来说，准确对 3D 医学图像进行分类仍然是一项艰巨的任务。主要限制之一是 CNN 难以在 3D 体积分类中优化。在当前的工作中，我们通过引入 CNN 与长短期记忆（LSTM）网络的级联来应对这一挑战，以将 3D 脑肿瘤 MR 图像分类为 HG 和 LG 神经胶质瘤。从预先训练的 VGG-16 中提取特征并将其输入到 LSTM 网络中，以学习高级特征表示，从而将 3D 脑肿瘤体积分类为 HG 和 LG 胶质瘤。结果表明，与从 AlexNet 和 ResNet 中提取的特征相比，从 VGG-16 中提取的特征具有更好的分类准确率。
使用深度学习检测脑肿瘤
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使用卷积神经网络检测脑肿瘤
胶质瘤是成人中死亡率最高的危险脑肿瘤 [1]。这些肿瘤始于人脑的内部。这使得它们与转移性肿瘤非常不同。低级别胶质瘤 (LGG) 与转移性肿瘤不同。低级别胶质瘤 (LGG) 胶质瘤 [1]，[2]。计算机辅助在医疗机构中得到了高度发展，因为它可以改善诊断结果，而错误阴性病例的发生率必须很低。MRI 的双重读取非常昂贵，因此，如今，一个帮助医疗机构人员的优秀软件具有极大的吸引力。在传统方法中，人类观察者识别肿瘤的特征。为了提高现有系统的准确性，实现了具有一些解剖特征的自动化症状系统。创建了机器人症状系统以提高准确性。精确分割是准备进一步评估和手术的治疗中的一个重要部分。手动分割需要花费大量时间，精度较低，并且会导致埋点和评分者内部错误。出于这个原因，需要自动分割 [1]，[3]。