用于脑肿瘤切除的基于机器学习的定量高光谱图像引导

用于脑肿瘤切除的基于机器学习的定量高光谱图像引导

机器学习辅助的定量高光谱成像在脑肿瘤切除中的指导作用研究 背景介绍 恶性胶质瘤的完全切除一直受到肿瘤细胞在浸润区难以区分的挑战。这项研究的背景是:在神经外科手术中,通过使用5-氨基乙酰丙酸(5-aminolevulinic acid,简称5-ALA),可以实现原卟啉IX(protoporphyrin IX,简称PPIX)的荧光引导,从而提高肿瘤的切除率。然而,即使在光谱成像的帮助下,许多低级别胶质瘤和一些高级别肿瘤由于PPIX的低积累,显示出较弱的荧光,这使得肿瘤更难区分。因此,了解不同类别肿瘤组织中的PPIX发射光谱,以及如何利用这些光谱进行分类,具有重要意义。 论文来源 这篇论文发表于《Communications Medicine》期刊(2024年),文章标题为“Towards mac...

基于切片池化的AI辅助胶质瘤分级算法

基于切片池化的AI辅助胶质瘤分级算法

AI 辅助的基于切片池化的胶质瘤分级影像组学算法 背景介绍 胶质瘤(Glioma)是中枢神经系统中最常见和最具威胁的肿瘤,具有高发病率、高复发率、高死亡率和低治愈率。世界卫生组织(WHO)将胶质瘤分为四级(I、II、III和IV),其中I级和II级被称为低级别胶质瘤(LGG),而III级和IV级被称为高级别胶质瘤(HGG)。高级别胶质瘤是一种更具侵袭性的恶性肿瘤,其预期寿命约为两年。尽管WHO在2016年引入了分子分型,可以排除不敏感的治疗,但胶质瘤的分级仍然是一个重要的诊断标准,因为它决定了治疗方案的选择。 磁共振成像(MRI)是检测和分析胶质瘤的常用成像技术。它是一种无创且快速的方法,同时MRI图像包含了丰富的信息,这些信息仅凭医生的观察很难获取。影像组学(Radiomics)作为人工智...

胶质瘤疾病预测:一种优化的集成机器学习方法

基于优化集成机器学习的胶质瘤疾病预测 论文背景与研究目的 在医学研究中,胶质瘤(gliomas)是最常见的原发性脑肿瘤,具有不同临床行为和治疗结果的多种癌症类型。胶质瘤患者预后的准确预测对治疗方案的优化和个性化患者护理至关重要。随着大规模基因组和临床信息的广泛可用,机器学习方法在创建可靠的胶质瘤预测模型方面展示了巨大潜力。本研究中的胶质瘤预测模型旨在通过集成多个机器学习算法(KStar 和 SMOReg)来提升胶质瘤预测的准确性和效率,从而为个性化医疗和改善患者预后提供帮助。 论文来源 这篇论文由 Jatin Thakur、Chahil Choudhary、Hari Gobind、Vipasha Abrol 和 Anurag 提交,他们均来自印度Mohali的Chandigarh Unive...

嵌入TiO2-Au-MXene的矩形开放通道用于脑肿瘤诊断的PCF生物传感器的数值分析

数值分析嵌入TiO2-Au-MXene的矩形开放通道PCF生物传感器用于脑肿瘤诊断 学术背景与问题陈述 近年来,具有成本效益和高可靠性的生物传感器的开发成为一个研究热点。这些传感器旨在检测分析物的微小浓度,种类繁多,涵盖了各种技术,用于监测和检测细胞和液体。光子晶体(photonic crystals, PHCs)和PHC纤维(photonic crystal fibers, PCFs)因其紧凑尺寸、电磁干扰抵抗性、对分析物需求量少、结构设计灵活且易于集成等优点,迅速占据了传感器技术的热门选择。 特别值得注意的是,基于表面等离子体共振(surface plasmon resonance, SPR)的光纤生物传感器表现出色。SPR现象通过光纤和贵金属相结合,可以剧增检测灵敏度,尤其在生物医学领...

一种用于术中识别人类脑肿瘤的可穿戴荧光成像设备

恶性胶质瘤(Malignant Glioma, MG)是最常见的原发性恶性脑肿瘤类型。手术切除MG依然是治疗的基石,且切除范围与患者生存期高度相关。然而,在手术中很难区分肿瘤组织与正常组织,这极大地限制了手术切除的效果。荧光成像是一项新兴技术,可以在术中实时可视化MG及其边界。然而,现有的临床级荧光成像神经外科显微镜由于成本高、便携性差、操作灵活性有限以及缺乏熟练的专业技术人员,导致应用率较低。为了克服这些限制,研究人员创新性地将微型光源、可翻转滤光片和记录摄像机集成到手术放大镜中,生成了一种可穿戴的荧光眼镜设备,用于术中的荧光成像。 来源 本文由Mehrana Mohtasebi、Chong Huang、Mingjun Zhao、Siavash Mazdeyasna、Xuhui Liu、S...

评估胶质瘤生长模型在肿瘤切除后低级别胶质瘤中的预测价值

评估低级别胶质瘤术后生长模型预测价值的研究综述 引言 胶质瘤是一种侵袭性脑肿瘤,其细胞在脑内快速扩散。理解和预测这种扩散的模式和速度可以帮助优化治疗方案。基于扩散-增殖模型的胶质瘤生长模型已经展示出可行性,但在实际临床数据中应用和评估这些模型仍有挑战。为了改进对此问题的评估,本研究提出将肿瘤生长问题视为排序问题,并使用平均精度(Average Precision, AP)作为指标。这一方法无需特定的体积阈值,能够更准确地评估空间模式。 研究来源 该论文由Karin A. van Garderen、Sebastian R. van der Voort、Maarten M. J. Wijnenga等人撰写,作者来自荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心的放射学和核医学、神经外科、病理和神经学等部门。论文发...

神经外科中的激光间质热疗法:单一外科医生对313名患者的经验

神经外科中的激光间质热疗法:单一外科医生对313名患者的经验

神经外科激光间质热疗(LITT)临床研究报告 背景介绍 随着现代医学技术的不断进步,激光间质热疗(Laser Interstitial Thermal Therapy, LITT)在神经外科肿瘤治疗领域中逐渐占据了一席之地,尤其是在治疗难以接近或对常规治疗抵抗的颅内病灶方面。1–5 LITT是一种微创的热消融技术,能够在不损伤健康组织的前提下,精准定位并消融病灶,使得许多传统手术难以到达的区域得以治疗。2,6,7 在过去的十年里,LITT的应用迅速扩展,涵盖了新诊断和复发的胶质瘤、转移瘤、硬脑膜病变以及放射性坏死(Radiation Necrosis, RN)等多种颅内肿瘤。8–12 进一步的研究显示,LITT还可以通过破坏血脑屏障和去血管化病灶组织,增强辅助疗法的效果,例如促进化疗药物的扩...

小儿脑胶质细胞病:一种具有独特分子特征的弥漫性胶质瘤的预后不良表型

小儿脑胶质细胞病:一种具有独特分子特征的弥漫性胶质瘤的预后不良表型 引言 胶质母细胞增生症(gliomatosis cerebri, GC)是一种高度侵袭性的弥漫性胶质瘤,早期由于其无法确立的分子特征而被放弃作为独立病理类型。然而,随着分子生物学的进步,特别是在儿童中,GC的生物学特性差异越来越引起学界的关注。儿童与成人弥漫性胶质瘤在关键生物学特性上的显著差异,使得在世界卫生组织(WHO)第五版中央神经系统肿瘤分类中,儿童类型与成人类型胶质瘤在分子特征上被明确区分开来。尽管如此,不同胶质瘤(亚)类型的临床表现仍可能被忽视,例如早期定义的GC,其特点是在大脑的至少三个相邻皮层中显示弥漫性浸润增长模式。 本文的研究团队开展了一项多国回顾性研究,意在综合放射学、病理学、临床和(表)遗传学特征,对1...

任务复杂性与皮质语言映射准确性之间的联系

任务复杂度与皮质语言映射准确性的相关性 引言 本研究旨在探讨直接皮质刺激映射(direct cortical stimulation mapping, DCS)语言功能区时,任务复杂度是否会影响映射的准确性。研究者们提出了这样一个假设:由于脑癌浸润区皮层的神经元计算能力降低,复杂的语言任务(如多音节词命名)可能会增加错误率。 论文来源 该研究由加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)神经外科系的Alexa Semonche等人完成,结果在2024年5月7日在线发表于《神经外科》(Neurosurgery)杂志。本文曾在2023年4月21日的美国神经外科医师协会(AANS)年会上以摘要和电子海报的形式进行了报告。 研究方法 研究对象 研究者回顾性分析了2017年至2021年间,在UCSF接受了同侧...

预测脑部肿瘤患者接受放射治疗后的神经认知功能下降风险

#背景介绍: 放疗是脑肿瘤患者一种主要治疗方式,但会给患者带来认知功能下降的副作用,这是最令人关注的并发症之一。目前临床实践中缺乏评估患者认知功能下降风险的工具,本研究的目的是通过临床和剂量体积因素建立风险预测模型,为放疗方案优化和术后康复提供依据。 #研究机构和作者: 该研究由荷兰马斯特里赫特大学医疗中心放疗科(MAASTRO诊所)、肿瘤和生殖学院(GROW)完成,第一作者是Fariba Tohidinezhad,通讯作者是Alberto Traverso博士。作者还来自马斯特里赫特大学医学中心神经心理学科、神经内科等相关科室。 #研究方法: 1) 对象:2019年至2022年间接受根治性放疗(光子或质子)的219例原发性脑肿瘤患者。 2) 评估工具:使用控制性口语联想测试(COWA)、霍...