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World File Search System鉴别诊断
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。
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。
OHA 7549a 鉴别诊断和双相情感障碍
您可以获取其他语言、大号字体、盲文或您喜欢的格式的本文件。联系 Amanda Parish，电话：503-383-8142，或发送电子邮件至 amanda.b.parish@dhsoha.state.or.us。我们接受所有中继电话，或者您可以拨打 711。健康政策与分析 交付系统创新办公室 500 Summer St NE Salem, OR 97301 OHA 7549a (03/2020)
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据
1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。数据是平均值±SD，如果未另有说明。缩写：HCP =健康对照参与者，MDD =重度抑郁症，Homa-ir =胰岛素抵抗的稳态模型评估，Tyg =甘油三酸酯 - 葡萄糖指数，BDI = BECK的抑郁症库存，Shaps = Shaps = Snaph-Hamilton-Hamilton愉悦尺度。
回顾人工智能在心肌病表型鉴别诊断中的应用
1 大学医院信托 (A.O.U.) 放射科），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； riccardocau00@gmail.com (R.C.); fra.pisu1@gmail.com（F.P.）2 美国加利福尼亚州罗斯维尔 AtheroPoin™ 中风监测和诊断部，邮编 95661； jsuri@comcast.net 3 大学医院公司心脏病学系（A.O.U.），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； rmontisci@unica.it 4 都灵大学放射学系，意大利都灵 10129； m.gatti@unito.it 5 IRCCS SynLab SDN S.p.A., 80143 那不勒斯，意大利； mannellilorenzo@yahoo.it 6 浙江省人民医院，杭州医学院附属人民医院放射科，杭州 310014； gong.xy@vip.163.com * 通讯地址：lucasaba@tiscali.it;电话。：+39-328-086-1848；传真：+39-070-485-980
人工智能应用于胸部X光检查以鉴别诊断新冠肺炎
1 意大利帕维亚 27100 大学高等研究院 IUSS 大学学院科学、技术和社会系； salvatore@deeptracetech.com 2 DeepTrace Technologies SRL，地址：Conservatorio 17，20122 米兰，意大利； interlenghi@deeptracetech.com （MI）; polidori@deeptracetech.com (AP) 3 米兰大学健康生物医学科学系，Via Mangiagalli 31, 20133 米兰，意大利； caterina.monti@unimi.it（CBM）; davide.capra@unimi.it （华盛顿特区）; andrea.cozzi1@unimi.it （交流）; francesco.sardanelli@unimi.it (FS) 4 意大利蒙扎—圣赫拉尔多医院放射科，Via Pergolesi 33，20900 蒙扎，意大利； davide.ippolito@unimib.it （DI）; d.gandola1@campus.unimib.it （DG）5 放射科，IRCCS Policlinico San Donato，Via Morandi 30，20097 San Donato Milanese，意大利； schiaffino.simone@gmail.com 6 诊断成像和立体定向放射外科部，CDI Centro Diagnostico Italiano SpA，Via Saint Bon 20, 20147 Milan，意大利； marco.ali@cdi.it 7 米兰比可卡大学物理系，Piazza della Scienza 3, 20126 米兰，意大利 8 国家研究委员会生物医学成像和生理学研究所，Via Fratelli Cervi 93, 20090 Segrate，意大利 9 米兰比可卡大学医学和外科学院，Piazza dell'Ateneo Nuovo 1, 20126 米兰，意大利； cristina.messa@unimib.it 10 米兰比可卡大学 Tecnomed 基金会，Palazzina Ciclotrone—Via Pergolesi 33，20900 蒙扎，意大利 * 通讯地址：isabella.castiglioni@unimib.it † C. Salvatore、M. Interlenghi 和 CB Monti 对本文贡献相同。
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。
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
使用可解释的 MRI 机器学习算法 MUQUBIA 对神经退行性痴呆症进行鉴别诊断
基于生物标志物对最常见痴呆症形式的鉴别诊断变得越来越重要。机器学习 (ML) 可能能够应对这一挑战。本研究的目的是开发和解释一种 ML 算法，该算法能够根据社会人口统计学、临床和磁共振成像 (MRI) 变量区分阿尔茨海默氏痴呆、额颞叶痴呆、路易体痴呆和认知正常对照受试者。包括来自 5 个数据库的 506 名受试者。使用 FreeSurfer、LPA 和 TRACULA 处理 MRI 图像以获得脑体积和厚度、白质病变和扩散指标。MRI 指标与临床和人口统计数据结合使用，以基于称为 MUQUBIA（脑白质生物标记物多模态量化）的支持向量机模型进行鉴别诊断。年龄、性别、临床痴呆评分 (CDR) 痴呆分期工具和 19 个成像特征构成了最佳的判别特征集。该预测模型在测试组中的总体曲线下面积为 98%，总体精度 (88%)、召回率 (88%) 和 F1 分数 (88%) 较高，在神经病理学评估患者子集中的标签排名平均精度得分 (0.95) 较高。MUQUBIA 的结果通过 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法进行解释。MUQUBIA 算法使用具有成本效益的临床和 MRI 信息成功地对各种痴呆症进行了良好的分类，并且通过独立验证，有可能协助医生进行临床诊断。
基于 MRI 的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的深度分级鉴别诊断
阿尔茨海默病和额颞叶痴呆是神经退行性痴呆的常见形式。这两种疾病的临床病程中都存在行为改变和认知障碍，它们的鉴别诊断有时会给医生带来挑战。因此，专门用于这一诊断挑战的精确工具在临床实践中很有价值。然而，目前的结构成像方法主要侧重于每种疾病的检测，而很少侧重于它们的鉴别诊断。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的疾病检测和鉴别诊断方法。我们建议在此应用中使用两种类型的生物标志物：结构分级和结构萎缩。首先，我们建议训练大量 3D U-Nets，以使用结构 MRI 作为输入，在本地确定健康人、阿尔茨海默病患者和额颞叶痴呆患者的解剖模式。该集合的输出是 2 通道疾病坐标图，可以将其转换为临床医生易于解释的 3D 分级图。该双通道疾病坐标图与多层感知器分类器相结合，用于不同的分类任务。其次，我们建议将我们的深度学习框架与基于体积的传统机器学习策略相结合，以提高模型的判别能力和稳健性。经过交叉验证和外部验证，我们基于 3319 个 MRI 的实验表明，与最先进的疾病检测和鉴别诊断方法相比，我们的方法产生了具有竞争力的结果。