早期阿尔茨海默病中Tau相关脑白质变化的分析

报告:早期阿尔茨海默病中通过Fixel-based分析揭示与Tau相关的白质变化 研究背景 阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease, AD)通常被认为主要影响灰质(Grey Matter, GM),但越来越多的证据表明白质(White Matter, WM)也会出现异常。目前的研究主要依赖扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging, DTI)来非侵入性地调查AD中的白质完整性。然而,DTI在描述白质变化时存在方法上的局限性,导致研究结果不一致。例如,一些研究显示DTI揭示的白质变化与β淀粉样蛋白(Amyloid-beta, Aβ)病理相关,而其他研究则显示相反的结果,或者未发现关联。 研究来源 本文由Khazar Ahmadi等学者撰写,分别来自Lund大学...

头颈癌中骨放射性坏死分级系统的发展和标准化:一个风险模型

头颈癌中的骨放射性坏死分类系统开发与标准化:一个风险模型 近年来,头颈癌(head and neck cancer, HNC)的治疗特别是放射治疗带来的副作用成为学术界关注的焦点。骨放射性坏死(osteoradionecrosis, ORN)是其中最严重的并发症之一。ORN被广泛定义为在没有复发性肿瘤的情况下,头颈部放射区域内发生的非愈合性粘膜破裂和骨损伤,可以自发或在创伤后出现。这不但严重影响患者的生活质量,也增加了医疗资源的使用。因此,迫切需要一个标准化、客观的ORN分类系统来更好地诊断和管理这种并发症。 研究背景及目的 在传统治疗期间,ORN的发生率可以高达40%。随着现代放射治疗技术的发展和严格的预防性牙科护理政策的实施,这一比例显著下降到4%-8%。然而,现行的多种ORN分类系统在...

基于临床和基因组的决策支持系统确定骨髓增生异常综合症患者进行异基因造血干细胞移植的最佳时机

基于临床和基因组的决策支持系统确定骨髓增生异常综合症患者进行异基因造血干细胞移植的最佳时机

背景介绍 骨髓增生异常综合征(Myelodysplastic Syndromes,简称MDS)是一组起源于骨髓造血干细胞的异质性疾病,特征是血细胞产生减少。虽然近年来在治疗方面取得了一定进展,但全相合异基因造血干细胞移植(Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation, HSCT)仍是唯一能潜在治愈MDS的方法。然而,由于移植操作本身常伴随非可忽视的发病率和死亡率,针对病人的准确选择显得至关重要。传统上,临床上基于修订版国际预后评分系统(Revised International Prognostic Scoring System, IPSS-R)来做决策,该系统包含临床特征和细胞遗传异常。高风险患者通常建议立即进行HSCT,而对于低风险...

亲密护理产品与激素相关癌症的关联:定量偏倚分析

亲密护理产品与激素相关癌症的发病率 背景介绍 近年来,由于亲密护理产品可能含有潜在的内分泌干扰化学物质,例如邻苯二甲酸盐、对羟基苯甲酸酯和双酚类物质等,对其安全性的关注日益增加。这些化学物质可能会改变内源性激素水平,从而影响乳腺癌、卵巢癌或子宫癌等激素相关疾病的发病风险。此外,这些产品还可能含有其他已知或怀疑致癌物质,如挥发性有机化合物和石棉。 尽管已有研究证明使用生殖器滑石粉与卵巢癌之间存在关联,但由于回忆偏倚和暴露分类错误等问题,相关结论尚存争议。本研究旨在重新评估亲密护理产品使用与女性激素相关癌症的发病率之间的关系,并在数据中考虑了潜在的偏倚因素。 论文来源 本文的主要作者包括Katie M. O’Brien、Nicolas Wentzensen、Kemi Ogunsina、Clari...

在老年癌症患者中进行电子患者报告结局(ePROs)的可行性研究

多中心前瞻性研究:电子患者报告结局(ePROs)在老年癌症患者中的可行性 研究背景 近年来,远程医疗尤其是在COVID-19疫情期间发展迅速,并被认为可以弥补医疗人员短缺的问题。电子患者报告结果(ePROs)在癌症护理中已经被证实能够改善患者的整体生存期(OS)和生活质量。然而,针对75岁及以上老年癌症患者的远程ePRO监控的具体前瞻性数据却很少。这一群体在癌症患者总量中占有重要比例,因此研究其对ePRO的可行性成为亟待解决的问题。 欧洲医学肿瘤学会(European Society for Medical Oncology)关于PROs的指南也未提供针对75岁及以上患者的具体数据。此外,据世界卫生组织(WHO)预测,到2050年,80岁及以上老年人的数量将是2020年的三倍。因此,有必要探...

基于自监督深度学习的扩散张量MRI降噪方法

基于自监督深度学习的扩散张量MRI降噪方法

背景介绍 弥散张量磁共振成像(Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging,DTI)是一种广泛应用于体内脑组织微结构和白质束成像的神经影像技术。然而,弥散加权图像(Diffusion-Weighted Images, DWI)中的噪声会降低DTI数据所派生出的微结构参数的精度,同时也导致需要更长的采集时间来提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。尽管基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)的深度学习方法在图像去噪方面表现突出,但通常需要额外的高信噪比数据来监督CNN的训练,这限制了监督学习方法在去噪中的实际应用。 论文来源 本文标题为“SDnDTI: Self-Superv...