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World File Search System鉴别
扩散加权成像在髓母细胞瘤和室管膜瘤鉴别诊断中的准确性
脑肿瘤是儿童最常见的实体肿瘤之一，也是儿童癌症相关死亡的原因（1）。脑肿瘤主要根据组织发生原理进行分类，该原理允许基于与几种假定的起源细胞及其假定的分化阶段的微观相似性对肿瘤进行分类（2）。髓母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，发生于儿童期，占儿童脑肿瘤的 15- 20%（3, 4）。肿瘤通常发生在小脑，在三分之一的病例中常侵入第四脑室，并发展为整个脊髓转移（5）。相关症状不明显，诊断通常会延迟。然而，70% 至 80% 的病例在转移前被诊断出来，而 20% 至 30% 属于高危人群（6）。室管膜瘤是起源于中枢神经系统 (CNS) 的罕见肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 已根据组织学将该病分为三类（I、II 或 III），其中
与年龄相关黄斑变性的鉴别诊断
对年龄相关的黄斑变性（AMD）的诊断可能会对患者的生活产生重大影响。因此，考虑差异诊断是很重要的，因为这些诊断在预后，遗传，监测和治疗方面可能与AMD有很大差异。与drusen，类似drusen的变化，单基因视网膜营养不良以及许多其他罕见的黄斑疾病的AMD诊断有关其他黄斑疾病的差异诊断。在这篇综述中，提出了临床示例，以说明对AMD的替代诊断，以及何时应考虑这些诊断。These include, amongst others, patients with autosomal dominant drusen, Sorsby fundus dystrophy, pachydrusen, late-onset Stargardt disease, extensive macular atrophy with pseudodrusen (EMAP), pseudoxanthoma elasticum (PXE), North Carolina macular dystrophy, mitochondrial retinopathy, benign yellow dot黄斑病，圆顶或山脊形的斑块或黄斑telangiectasia类型2。
基于人工智能的快速脑容量测定显著改善了痴呆症的鉴别诊断
注意：由于 n = 17 且每个案例可以分配 5 分，因此正确点的最大数量为 85。要分配的总点数为 275。错误点数是指在 FTD 病例或健康对照中错误分配的 AD 点总数。因此，正确和错误分配的点数不一定加起来等于 85。P 值是使用 DeLong 检验相关 ROC 曲线和配对 Student t 检验计算的。统计上显著的 p 值（p < 0.05）以粗体标记。–AI：没有 AI 支持的结果，+ AI：有 AI 支持的结果。缩写：AI，人工智能；+ AI，有 AI 支持；− AI，没有 AI 支持；AD，阿尔茨海默病； AUC，受试者工作特征曲线下面积；BCR，委员会认证的放射科医生；BCNR，委员会认证的神经放射科医生；CI，置信区间；FTD，额颞叶痴呆；ROC，受试者工作特征；RR，放射科住院医师。
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。
CPPD—鉴别诊断和鉴别治疗挑战
焦磷酸钙沉积病 (CPPD) 的特征是关节内和关节周围存在焦磷酸钙晶体，对风湿病学的诊断和治疗提出了挑战。本综述全面概述了 CPPD，重点介绍了其诊断、鉴别诊断、治疗挑战和监测，并深入了解了 CPPD 与心血管风险之间的关联。CPPD 的诊断依赖于识别滑液或关节组织中的 CPP 晶体，超声和常规放射照相等成像方式正在成为有价值的工具。2023 年美国风湿病学会 (ACR)/欧洲抗风湿病联盟 (EULAR) 分类标准优先考虑 CPP 晶体沉积的影像证据和急性炎症性关节炎的复发，有助于标准化诊断。鉴别诊断包括将 CPPD 与痛风、骨关节炎、类风湿性关节炎、碱性磷酸钙沉积病和其他炎症性关节病区分开来。 CPPD 管理中的治疗挑战在于缓解症状，目前尚无针对性疗法来影响 CPP 沉积。管理策略包括针对症状的治疗，如 NSAID、类固醇和秋水仙碱。使用托珠单抗抑制 IL-6 有望治疗难治性病例。监测 CPPD 包括评估关节症状、炎症和心血管风险因素，并定期进行临床评估。总之，CPPD 在风湿病学中提出了复杂的挑战，需要采取细致入微的诊断和治疗方法。需要持续进行研究以加深我们对 CPPD 机制的理解并探索新的治疗途径。
利用沉积物中的细菌鉴别柴油
本研究的主要目的是从 Qua 河沉积物中分离和量化柴油利用细菌，并确定它们对不同浓度柴油的耐受水平。使用标准微生物技术收集和处理样品。然后使用气相转移法进行筛选测试，并在室温（28±2 0 C）下孵育。样品（3）记录的柴油利用细菌数量最高，为 9.7 x 10 3 CFU/g，而样品一（1）记录的最低细菌数量为 6.0 x 10 3 CFU/g。假单胞菌属、藤黄微球菌和芽孢杆菌属是已鉴定的柴油利用细菌分离物。在矿物盐肉汤中对这些分离株对 1%、3%、5% 和 7% 柴油的耐受性进行了测试，通过光密度（OD 600nm）证明，藤黄微球菌对 1%（0.279）、3%（0.253）和 5%（0.154）柴油的生长（OD 600nm）低于假单胞菌属（0.685）、3%（0.483）和 5%（0.466）以及芽孢杆菌属（0.509）、3%（0.452）和 5%（0.390），但在 7%（0.1）时的生长（OD 600nm）略高于假单胞菌属（0.095）和藤黄微球菌（0.093）。在 5% 显著性水平下的方差分析证明，柴油浓度对这些分离株的生长（OD 600nm）存在显著差异。这些结果突出了 Qua 河作为石油生物修复细菌的潜在来源。关键词：柴油利用细菌、沉积物、碳氢化合物降解、细菌鉴定、生物修复介绍沉积物是水生生态系统的主要组成部分，由永久水体叠加而成，无论是海洋、峡湾、湖泊还是水库，通常含有外来和本土有机物，能够刺激水生残留物产生有利反应（Jian 等，2022 年）。与水体的液体部分相比，沉积物区域以生物活动和微生物多样性为主。沉积物与土壤有一些共同的特性，但由于各种原因而与土壤环境不同，其中许多原因有利于栖息在沉积物中的微生物种群。柴油是最复杂的混合物之一，由饱和烃和芳香烃组成。通讯作者电子邮件：ubahchioma3@gmail.com
评估Chatgpt生成的常见疾病的鉴别诊断，具有非典型陈述：描述性研究
Kiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHDKiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHD
马来西亚Glycycometus malaysiensis的鉴别（首次）...
摘要 热带布洛米亚螨和屋尘螨在引发过敏方面起着重要作用。马来西亚布洛米亚螨在敏感人群中引起 IgE 反应，但在家用灰尘中很少见，因为它在形态上与热带布洛米亚螨相似，使得这些物种的鉴定很困难。螨虫的鉴定主要基于形态学，这是一种耗时且不明确的方法。在此，我们描述了一种基于核糖体 DNA 的多重聚合酶链反应 (mPCR) 检测方法，该方法能够鉴定热带布洛米亚螨、屋尘螨和马来西亚布洛米亚螨的混合培养物，和/或从环境灰尘中鉴定这些物种。为此，对 5.8S 和 28S 基因部分序列两侧的内部转录间隔区 2 (ITS2) 区域进行了 PCR 扩增、克隆和测序。将获得的序列与 GenBank 数据库中可用的同特异性序列比对，以进行引物设计和系统发育研究。选择三对引物组成 mPCR 检测，用于验证巴西萨尔瓦多家庭屋尘样本 (n = 20) 中不同螨虫的频率。Blomia tropicalis 是最常见的，在 95% 的样本中发现，其次是 G. malaysiensis (70%) 和 D. pteronyssinus (60%)。除了首次报道 G. malaysiensis 在巴西的出现之外，我们的结果还证实了 ITS2 区域对于螨虫识别的良好分辨率。此外，mPCR 检测被证明是一种快速可靠的工具，可用于在混合培养物中识别这些螨虫，并可应用于未来的流行病学研究，以及用于通用螨虫提取物生产的质量控制。
静息态成人额颞叶痴呆与阿尔茨海默病脑电图特征提取鉴别技术的比较研究
摘要：早期阿尔茨海默病 (AD) 和额颞叶痴呆 (FTD) 具有相似的症状，这使其诊断和制定特定治疗策略变得复杂。我们的研究评估了多种特征提取技术，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别 AD 和 FTD 生物标志物。我们开发了一种优化的机器学习架构，该架构集成了滑动窗口、特征提取和监督学习，以区分 AD 和 FTD 患者以及健康对照 (HC)。我们的模型具有 90% 的滑动窗口重叠度、SVD 熵用于特征提取和 K 最近邻 (KNN) 用于监督学习，在区分 AD 和 HC、FTD 和 HC 以及 AD 和 FTD 方面分别实现了 93% 和 91%、92.5% 和 93% 以及 91.5% 和 91% 的平均 F1 分数和准确率。特征重要性阵列是一种可解释的 AI 特征，它突出显示了有助于识别和区分 AD 和 FTD 生物标志物的脑叶。这项研究引入了一种使用 EEG 信号检测和区分 AD 和 FTD 的新框架，满足了对早期准确诊断的需求。此外，还记录了滑动窗口、多特征提取和机器学习方法对 AD/FTD 检测和区分的比较评估。