Advertisement

关于Nimotuzumab联合化学放疗用于不可手术的局部晚期头颈鳞状细胞癌的研究——基于印度的经验

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究探讨了Nimotuzumab与化疗及放疗联用在治疗无法手术的局部晚期头颈部鳞状细胞癌中的效果,借鉴了印度的成功经验。 在无法手术的头颈部局部晚期鳞状细胞癌(LASCCHN)患者群体中,表皮生长因子受体(EGFR)过表达患者的预后仍然较差。尼莫珠单抗是一种针对EGFR的人源化单克隆抗体,在治疗这类疾病时已获批准与化学放射疗法联合使用。 本研究是一项单一中心、单一臂的回顾性分析,共纳入了35名组织学确诊为不可手术LASCCHN患者(III-IV期)。这些患者的治疗方案包括静脉注射顺铂剂量为每平方米体表面积50毫克/周,同时给予尼莫珠单抗200毫克,疗程持续6至7周,并接受总剂量范围在6600到7000 cGy之间的放射疗法。患者在接受最后一次化疗后的12周期间根据实体瘤的反应评估标准(RECIST)进行疗效评价。 研究结果显示,在中位随访期为20个月的情况下,口咽部是肿瘤最常见的发生部位,占比达到68.6%。一名患者在治疗过程中失联。97%的病人达到了客观缓解率(ORR),其中48.6%的病患获得了完全缓解(CR),另外有同样比例的人群实现了部分缓解(PR)。中位总生存期为22.7个月,置信区间为21.30至34.27。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Nimotuzumab——
    优质
    本研究探讨了Nimotuzumab与化疗及放疗联用在治疗无法手术的局部晚期头颈部鳞状细胞癌中的效果,借鉴了印度的成功经验。 在无法手术的头颈部局部晚期鳞状细胞癌(LASCCHN)患者群体中,表皮生长因子受体(EGFR)过表达患者的预后仍然较差。尼莫珠单抗是一种针对EGFR的人源化单克隆抗体,在治疗这类疾病时已获批准与化学放射疗法联合使用。 本研究是一项单一中心、单一臂的回顾性分析,共纳入了35名组织学确诊为不可手术LASCCHN患者(III-IV期)。这些患者的治疗方案包括静脉注射顺铂剂量为每平方米体表面积50毫克/周,同时给予尼莫珠单抗200毫克,疗程持续6至7周,并接受总剂量范围在6600到7000 cGy之间的放射疗法。患者在接受最后一次化疗后的12周期间根据实体瘤的反应评估标准(RECIST)进行疗效评价。 研究结果显示,在中位随访期为20个月的情况下,口咽部是肿瘤最常见的发生部位,占比达到68.6%。一名患者在治疗过程中失联。97%的病人达到了客观缓解率(ORR),其中48.6%的病患获得了完全缓解(CR),另外有同样比例的人群实现了部分缓解(PR)。中位总生存期为22.7个月,置信区间为21.30至34.27。
  • 病理切片中上皮生.rar
    优质
    本资料探讨了宫颈细胞病理切片中鳞状上皮化生的现象,提供了相关病例分析及研究进展,适用于医学科研和临床学习。 在IT行业中,尤其是在数据分析、人工智能和机器学习领域内,宫颈细胞病理切片的分析是一个重要的研究方向。“宫颈细胞病理切片之Metaplastic.rar”这个压缩包文件很可能包含了一组关于宫颈细胞病理学的图像数据集,特别是与Metaplastic现象相关的切片图片。Metaplasia是指正常组织在长期刺激或炎症反应下转变为另一种成熟的细胞类型的过程,在宫颈疾病中,这可能涉及到上皮细胞的改变,并可能是癌症前期征兆。 在此背景下,我们可以讨论以下几项与机器学习相关的内容: 1. **数据集构建**:创建这样的病理切片数据集通常需要医学专家参与。他们将对细胞切片进行标注,区分正常、异常及Metaplastic细胞类型。这些注释为监督式学习提供了必要的训练样本。 2. **图像预处理**:在使用机器学习算法之前,原始的病理图片必须经过一系列的数据清洗和准备步骤,如灰度转换、归一化、直方图均衡化以及降噪(例如利用高斯滤波器)等操作。这些步骤有助于提高模型对不同视觉特征的理解能力。 3. **特征提取**:为了使机器学习算法能够理解和识别细胞的结构特性,需要从图像中抽取关键信息点作为输入变量。这可以采用传统的手工方法如SIFT、SURF技术,或者利用深度卷积神经网络(CNN)自动完成这一过程。 4. **模型选择与训练**:在众多可用于分类任务的机器学习算法当中,对于处理病理切片这类图像识别问题而言,基于卷积架构的深层神经网络往往表现最佳。这主要是因为它们能够在不同抽象层次上捕捉到复杂的空间关系和模式。 5. **深度学习应用**:预训练模型如VGG、ResNet或Inception系列可以作为迁移学习的基础框架,在此基础上进行微调以适应特定任务需求,比如宫颈细胞病理切片的识别工作。 6. **优化与验证**:在机器学习模型的实际部署前需要经过严格测试和调整阶段。通过交叉验证评估性能,并利用诸如Adam、SGD等算法来寻找最优参数设置;同时定义合适的损失函数(例如二元交叉熵)以指导训练过程中的权重更新方向。 7. **效果评价与解释**:为了全面了解模型的表现,除了计算准确率之外还需要考察召回率及F1分数等指标。此外,通过混淆矩阵可以更加深入地分析误分类情况;而Grad-CAM之类的可视化技术则有助于揭示算法关注的重点区域,从而增强其在临床环境中的可信赖度。 8. **部署与应用**:最终训练完成的模型能够被集成进现有的医疗系统中用于自动化诊断或辅助决策支持。这不仅提高了工作效率还保证了结果的一致性和准确性。 以上是关于宫颈细胞病理切片分析相关的机器学习知识概述,从数据准备阶段到具体实现方法都有所涵盖,并且强调了在实际应用时需遵守伦理标准和隐私保护原则的重要性。
  • mRNA表达及临床数据集整理(TCGA-HNSC)
    优质
    本研究整合了来自TCGA-HNSC数据库的头颈部鳞状细胞癌患者的mRNA表达谱和临床信息,旨在探索基因表达与疾病进展之间的关联。 TCGA-HNSC数据集已整理为LCPM格式,并且临床数据也已完成汇总与整理工作。LCPM即log2(CPM+1)格式,在当前分析中被认为比log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)更为先进。部分生物信息学文章的审稿人推荐使用这种格式进行数据分析。
  • YOLOv3检测系统
    优质
    本研究开发了一种基于YOLOv3算法的宫颈细胞自动检测系统,旨在提高早期宫颈癌筛查的效率与准确性。通过深度学习技术优化模型参数,实现快速、精准地识别异常细胞,为临床诊断提供有力支持。 本段落介绍了一种用于宫颈细胞取样检测的系统设计,该系统结合了图像算法和其他先进技术。通过使用智能机械运动设备、精密流体控制泵以及深度学习技术搭建了一个自动化操作平台,并利用RS485通信协议与基于C#语言编写的上位机软件进行数据传输和指令发送,实现了宫颈细胞样本的自动采集功能。此外,系统采用YOLOv3算法对获取到的宫颈细胞图像进行了识别检测。实验结果表明该系统的可行性及其实用价值。
  • ADAMS_LifeMOD动力仿真及证.pdf
    优质
    本文利用ADAMS_LifeMOD软件进行人体头颈部的动力学仿真分析,并通过实验数据对模型进行了验证,为相关研究提供参考依据。 这本入门教材适用于广泛的应用领域,并且非常适合初学者构建知识体系以及了解当前时代的最新知识和技术更新。它紧跟时代变化,不断更新知识内容,非常值得一看。
  • OpenCASCADE
    优质
    本研究聚焦于OpenCASCADE技术套件的高级可视化功能,探索其在三维几何建模和工程绘图中的应用潜力及优化策略。 ### 基于OpenCASCADE的可视化研究 #### 一、引言 随着计算机技术的快速发展,有限元软件在工程设计中的应用变得越来越广泛。为了更好地支持工程设计与分析,不仅需要强大的计算能力,还需要直观易懂的可视化工具来辅助工程师理解和优化设计方案。然而,在国内有限元分析软件开发方面,尤其是在可视化前处理与后处理领域,仍存在较大的发展空间。针对这一需求,本研究旨在利用OpenCASCADE技术构建一个高效且灵活的可视化平台。 #### 二、OpenCASCADE背景介绍 ##### 2.1 OpenCASCADE简介 OpenCASCADE(简称OCC)是由法国Matra Datavision公司开发的一套开源CAD/CAM/CAE几何模型核心。该软件提供了丰富的API接口,支持多种复杂的几何模型构建与操作,包括但不限于基本几何体的创建、布尔运算、倒角处理和空间变换等。 ##### 2.2 OCC类库模块 OpenCASCADE的核心是其强大的类库模块,这些模块按功能划分为多个部分: - **基类**: 包括数学工具和内核类,为其他模块提供基础支持。 - **建模数据类**: 负责二维和三维几何体的管理,包括几何体工具、拓扑等。 - **建模运算类**: 实现了布尔操作、倒角圆角、偏移草图等高级建模功能。 - **可视化类**: 提供了二维和三维可视化体系,支持模型的图形化展示。 - **数据转换类**: 支持IGES、STEP等多种数据格式的读写。 - **应用框架**: 通过OCAF提供了一种快速应用开发框架,简化了应用程序的开发过程。 ##### 2.3 OCC应用框架(OCAF) OCAF作为OpenCASCADE的一部分,为用户提供了一个快速应用开发框架。它不仅可以处理各种数据和算法,还能够帮助组织和保存应用数据,并提供了“撤销和回复”命令以及“保存应用数据”等功能,有效减少低层建模方面的工作量。 #### 三、MFC综述 Microsoft Foundation Classes(MFC)是微软为Visual C++提供的一组类库。它简化了Windows API的使用,使得开发者可以更高效地开发Windows桌面应用程序。在本研究中选择使用MFC作为开发框架的主要原因在于它可以很好地集成OpenCASCADE的功能,并能够提供丰富的用户界面控制。 #### 四、可视化平台的设计与实现 ##### 4.1 设计目标 - **兼容性**: 平台需要支持BREP/STEP/IGES等多种数据格式的导入和导出。 - **灵活性**: 用户应该能够自由地对模型进行编辑和操作,如移动、旋转、缩放等。 - **可视化效果**: 提供高质量的图形渲染效果,并支持实时交互操作。 - **易用性**: 界面简洁明了,操作流程清晰,易于上手。 ##### 4.2 技术实现 - **数据处理**: 使用OpenCASCADE提供的API接口来解析并处理不同格式的数据文件。 - **图形渲染**: 利用OpenCASCADE的可视化类库来实现模型的实时渲染。 - **用户界面**: 结合MFC框架,设计简洁明了且操作流程清晰友好的界面布局。 ##### 4.3 应用案例 通过几个具体的案例展示该可视化平台的实际应用效果。例如,演示一个复杂的机械部件模型从原始数据导入到最终渲染输出的全过程。 #### 五、结论 基于OpenCASCADE和MFC构建的可视化平台不仅提高了有限元软件的可用性和效率,还为工程师提供了更加强大且直观的设计工具。未来的研究方向可以进一步探索如何结合更多高级功能来提升用户体验和应用范围。
  • 习算法及应综述
    优质
    本综述文章探讨了深度强化学习领域当前的发展趋势与研究热点,涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。 深度强化学习主要用于解决感知与决策问题,并已成为人工智能领域的重要研究方向。本段落概述了基于值函数和策略梯度的两类主要算法,并详细解释了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进方法的工作原理。此外,文章还回顾了深度强化学习在视频游戏、导航系统、多智能体协作以及推荐系统的应用进展。最后,对这一领域的未来研究方向进行了展望,并提出了若干建议以促进其发展。
  • 改良U-Net核图像分割
    优质
    本研究提出了一种基于改良U-Net架构的方法,专门用于提高宫颈细胞核图像的分割精度和效率,为宫颈癌早期诊断提供技术支持。 原始的U-Net通过采用跳跃结构结合高低层图像信息,在分割任务上表现出良好的效果。然而,在宫颈细胞核边缘区域仍然存在分割不足、过分割及欠分割等问题。为解决这些问题,提出了一种改进型U-Net网络图像分割方法。 首先,引入DenseNet稠密连接到U-Net的编码器部分,以增强其提取复杂高层语义特征的能力。其次,在二元交叉熵损失函数中对宫颈细胞核和背景赋予不同的权重值,使模型更专注于学习细胞核特性。最后,在池化操作过程中为每个像素分配合理的权值,以此减少信息丢失问题。 实验结果显示改进型U-Net网络在分割宫颈细胞核时效果显著提升,并且具有更高的鲁棒性及更低的过分割与欠分割比率。因此可以认为该方法是一种更为有效的图像分割策略。
  • Matlab图像识别代码-SureStart:SureStart
    优质
    基于Matlab的癌细胞图像识别代码-SureStart 是一款利用Matlab开发的高效工具箱,专注于精准检测与分类癌细胞图像,助力医学研究和临床诊断。 第一天(2/8/21):我计划学习一些新的监督学习方法来支持我的研究工作。 这项研究使用了从癌细胞形状特征收集的大量数据集。 目标是构建一个能够利用这些形状特性预测转移行为的模型。 第二天(2/9/21):通过监督学习,我们能用已知标签的数据训练计算机模型。相反地,在无监督学习中,我们可以让算法在没有明确指导的情况下自行发现数据中的模式和结构。值得注意的是,Scikit-learn库主要用于机器学习任务本身,并不负责执行数据准备、处理或可视化等操作。 第三天(21/10/21):张量是数学领域的一种对象,它将标量、向量及矩阵的概念推广到了更高的维度中。例如,它可以是一个单一的向量或者一个单独的矩阵,也可以是一系列向量组成的结构或者是多个相互关联的矩阵。 我发现Python中的代码与我在Matlab上的编码习惯有很大的不同;除非有明确指导提示,否则张量计算可能不会产生有意义的结果输出。 第四天(21/11/21):我已经找到了一些用于研究的数据集。经过调查发现,在癌症检测中通常使用一到三层的神经网络模型。这些层次结构能够帮助我们进行特征的计算和分类工作,比如大小、不规则性以及核与细胞的比例等。 第五天(2/12/21):我开始着手创建一些代码来支持我的研究项目。
  • 航迹方法.docx
    优质
    本文档探讨了利用深度学习技术进行航迹数据关联的新方法,旨在提高复杂环境下的目标识别与跟踪精度。通过分析多种算法模型,提出了一种高效的航迹关联解决方案,为航空、航海等领域提供了新的技术视角和应用可能。 一种深度学习航迹关联方法的研究探讨了利用先进的机器学习技术来提高飞行器轨迹数据的分析与整合效率。该研究通过采用深度神经网络模型对复杂的航空路径进行智能识别,从而实现更精确、高效的航班跟踪系统构建,为现代空中交通管理提供强有力的技术支持。