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World File Search System诊断的
使用2D MRI SLICES诊断的比较研究中的机器学习方法
MRI是一种无创成像方法，可防止患者暴露于对比剂或电离辐射。MRI提供了大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。 可以使用有关大脑的结构，功能和代谢方面可以从MRI获得的信息来识别 AD。 重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。 此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。AD。重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。
晚期诊断的颞部综合征患者的长期随访
坦普尔综合征是一种罕见的印迹障碍，是由 14 号染色体的关键印迹区域 14q32 发生改变引起的。其特征是新生儿出生前和出生后生长迟缓、躯干肌张力减退和面部畸形。我们报告了一名 18 岁女孩，她被晚期诊断为坦普尔综合征，表现出所有典型的体征和症状，包括出生时小于胎龄、喂养困难、肌张力减退和发育里程碑延迟、中枢性性早熟、躯干肥胖和生长迟缓。该患者是文献中报告的第二例有临床和生化雄激素过多症迹象的患者，也是第一例使用脱氢可的松® 治疗且反应良好的患者。该患者的临床诊断是在一家罕见内分泌疾病中心进行长期随访后做出的，最近确定了 14q32 染色体印迹中心 (DLK/GTL2) 完全低甲基化的分子遗传学诊断。未进行生长激素治疗，尽管性早熟的治疗符合标准方案，但她的最终身高仍低于目标范围。提高对 Temple 综合征的认识和及时的分子诊断可以改善这些患者的临床护理，并预防固有的代谢后果。关键词：Temple 综合征，晚期诊断，长期随访
引用本文为：Gultekin O，Haspolat N，Cicek B，Havyarimana D，Akici A，Aydin V.基于调查/问卷调查的药物效率的系统审查 二肽基肽酶4抑制剂和... 的关联 肿瘤坏死因子-Alpha抑制剂：它们可以在中枢神经系统中诱导特发性炎症性脱髓鞘疾病吗？ 医学生物化学 老年腹腔镜胆囊切除术的结局 注意力缺陷多动障碍中特定学习障碍的合并症 请引用这篇文章为：Pratiwi RA，Avidhianita D，Margono A，Julianto I，Nyoman Putri Artiningsih DA，MegantoroA。 癌症检测和诊断的技术进步 Periferik SinirHasarıSonrasıNöroplastisite，NörogenezVeNörodaptasyonSüreçleri 回顾腺苷脱氨酶2 的缺乏症
调查和问卷的使用经常在学术研究以及诸如健康和教育等领域的各种实践应用中受到影响。众所周知，dus也从这些方法中受益匪浅[6]。当今电子数据库的广泛采用，对从开处方到DUS使用药物使用的数据的评估变得更加功能和全面。此外，提供有关药物利用率的现实世界数据，再加上信息技术的开发，使调查方法更加有价值，从而实现了大规模的调查[3，7]。然而，在Turkiye研究DU的文章稀缺似乎并没有提供有关基于调查或问卷调查的DU的评论，仅关注药物利用的特定方面[3,8,9]。在这项研究中，我们旨在描述在Turkiye进行的基于调查/问卷调查的DU。
肿瘤诊断的进步：癌症检测的新时代。
基因组分析和个性化医学：基因组分析的出现通过提供对肿瘤分子特征的见解来改变肿瘤的诊断。诸如下一代测序（NGS）之类的技术允许对肿瘤DNA进行全面分析，从而确定可以指导治疗决策的特定突变和生物标志物。个性化医学，在基因组分析的驱动下，肿瘤学家可以选择针对个别患者的肿瘤特征的靶向疗法，从而提高治疗功效并最大程度地减少副作用。随着基因组测试变得更加易于访问，它具有重新定义癌症治疗并改善患者预后的潜力[7，8]。
对帕金森氏病新诊断的患者的心理，认知参数和睡眠质量的评估
背景：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，由于神经元的损害而导致神经递质的损害，称为多巴胺，并且病例在全球范围内正在增长。在帕金森氏病患者中观察到非运动症状的研究在印度背景下很少。印度帕金森氏病的估计患病率为700万。目的和目标：本研究是为了评估新诊断的帕金森氏病患者的心理和认知参数和睡眠质量。材料和方法：在35-70岁的年龄组中，共有30名新诊断的患者，帕金森氏病在获得知情同意后是研究的一部分。三十岁和性别匹配的健康参与者也是研究的一部分。认知参数。使用广义焦虑症收集了心理参数七个问卷，这是一份自我管理的问卷。使用失眠严重性调查表评估睡眠质量，该问卷是七项调查表。结果：与对照组相比，帕金森氏病患者的焦虑评分显着高。与对照组相比，帕金森患者的睡眠质量明显较差。帕金森患者的空间和言语记忆评分明显低于对照组。结论：本研究结果支持帕金森氏病患者非运动症状也很突出。在帕金森氏病患者中观察到更高的焦虑评分，较低的空间和言语记忆评分以及睡眠质量差。该研究建议在该领域进行进一步的详细研究，以考虑这些参数在管理帕金森氏病方面。
扩大诊断的范围： - 数字优势
本文强调了远程诊断在推进普遍健康覆盖范围（UHC）中的关键作用，尤其是在弥合城市和农村地区之间的医疗保健差距方面。通过利用远程医疗和远程诊断的进步，印度可以增加获得诊断服务的访问，提高效率和准确性，降低成本并使医疗保健更加负担得起。将来，远程诊断对于专门的医疗治疗必不可少，从而可以在地理距离之间共享医学图像和专业知识。但是，远程诊断的成功实施取决于解决一些关键挑战，包括互联网连接，数据保护和监管框架。对基础设施的投资，启用政策的制定以及促进患者和医疗保健提供者之间的信任对于从远程诊断的好处而言至关重要。
计算机辅助诊断的医学信息学，放射组学和图像分析
课程信息课程编号2412136持续时间10天外国教授Rangaraj Mandayam Rangayyan课程协调员首席协调员Raghavendra B.S.课程协调员A.V.博士 narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。 放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。 本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。 显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。 解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。 显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。 详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。课程协调员A.V.博士narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
焦点组织病理学：对可解释的多模式诊断的多模式方法的综述
乳腺癌检测中的精度和及时性对于改善患者预后至关重要。传统的诊断方法主要依赖于单峰方法，但是医学数据分析的最新进展使得超越了传统成像技术以外的各种数据源。本评论认真研究了将组织病理学图像与基因组数据，临床记录和患者历史记录相结合的变革潜力，以提高多模式诊断技术的诊断准确性和全面性。它探讨了早期，中间和晚期融合方法，以及先进的深层多模式融合技术，包括编码器架构，基于注意力的机制和图形神经网络。提供了多模式任务的最新进步，例如视觉问题答案（VQA），报告生成，语义细分和跨模式检索，突出显示了生成AI和视觉语言模型的利用。此外，审查还深入研究了可解释的人工智能（XAI）在阐明复杂诊断算法的决策过程中的作用，强调了对透明性和可解释性的关键需求。通过展示解释性的重要性，我们演示了XAI方法（包括毕业，摇摆，石灰，可训练的注意力和图像字幕），增强诊断精度，增强临床医生的认识和促进患者的参与。该评论还讨论了最新的XAI发展，例如X-Vars，Legrad，Langxai，LVLM-Interpret和Ex-ILP，以证明它们在多模式乳腺癌检测中的潜在效用，同时识别关键的研究差距并提出未来的指导，以推进该文件。