CRISPR电化学生物传感器在肿瘤检测中的应用

肿瘤的早期诊断对提高生存率和减轻患者痛苦具有重要意义。对体液中的肿瘤标志物(如ctDNA、miRNA、蛋白质、外泌体等)进行敏感检测是早期肿瘤诊断的重要途径。然而,传统的肿瘤检测方法由于其成本高、时间长以及灵敏度低,已成为肿瘤诊疗领域亟需突破的技术瓶颈。源于细菌的适应性免疫系统的规则成簇间隔短回文重复序列(clustered regularly interspaced short palindromic repeats,CRISPR)及其相关蛋白质(CRISPR-associated protein,Cas)系统,已开发成为一种高效的分子诊断工具。近年来,通过结合便捷、高灵敏、响应速度快的电化学技术,CRISPR/Cas生物传感器在快速检测领域显示出巨大潜力。本文简要介绍了第Ⅱ类CRISPR/Cas系统单效应蛋白的原理及特点,重点综述了基于CRISPR/Cas电化学生物传感器的各种检测技术(包括阻抗法、伏安法、光电化学法和电化学发光法)在肿瘤诊断领域的应用,并讨论了CRISPR/Cas集成电化学生物传感器的优势与局限性、当前的挑战及未来的发展前景。

基于深度卷积神经网络的肝脏肿瘤检测算法研究

利用深度卷积神经网络对肝脏肿瘤进行检测,首先对肝脏肿瘤CT图像进行预处理,然后根据特征像素值对图像进行阈值分割,并对肿瘤区域进行标记,再使用标记好的数据集建立深度卷积神经网络模型进行训练,接着利用训练好的模型对未标记的验证数据集进行预测和验证,最后在测试数据集上测试模型的性能,根据测试结果,对肝脏肿瘤进行检测.通过对深度卷积神经网络算法、分水岭算法和连通域算法的检测结果进行比较,实验结果表明深度卷积神经网络算法在肿瘤检测方面具有最高的准确率和最大的F_(1)分数.说明深度卷积神经网络在肝脏肿瘤检测中具有卓越的性能,能够准确地识别肿瘤并减少误诊和漏诊的可能性.

多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题,提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合,获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征;然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层,提高网络的收敛速度,缓解过拟合的问题;并对损失函数进行改进,采用加权损失函数加强对病灶区域的特征学习;最后结合后处理方法解决假阳脑肿瘤病灶多的问题.实验结果表明:提出的脑肿瘤检测方法可有效进行肿瘤病灶定位;相关性系数、敏感性和特异性三种评价指标分别达到了0.9267、0.9281和0.9977,与二维检测网络相比,提高了4.6%、3.96%和0.04%,较初始的单模态脑肿瘤检测方法提升了13.2%、10.42%和0.12%.

免疫抑制酸性蛋白在肿瘤检测中的临床价值

目的 :观察免疫抑制酸性蛋白 (IAP)在肿瘤检测中的临床价值、与肿瘤进展的关系以及炎症性疾病的影响程度。方法 :采用IAP单向免疫扩散法 ,测定和比较健康人、非炎症性疾病患者、急性感染性疾病患者与各种肿瘤病人的IAP值。结果 :在白血病、食管癌、肺癌以及胃癌等患者血清中IAP值有一定升高 ,异常率以白血病最高 ,为 88.0 % ,食管癌和肺癌次之 ,为 73.3%和 6 8 7% ;晚期胃癌患者随着病程的进展 ,血清IAP水平似有升高趋势 ;急性感染性疾病也可使IAP值明显升高。结论 :IAP可以作为肿瘤检测辅助诊断及预后观察的检测指标 。

CQ-1肿瘤检测仪在肿瘤诊断中的应用价值

目的探讨及验证CQ-1肿瘤检测仪对肿瘤诊断价值。方法应用CQ-1肿瘤检测仪与术中冷冻切片诊断技术对术中新鲜标本进行同时检测,并与石蜡切片比对。结果41例试验结果与冰冻切片诊断完全符合38例,与常规病理诊断完全符合36例。结论肿瘤检测仪可对病变组织多点检测,简便快速、准确率高,能有效地帮助术者实施手术,确认病变范围。临床上与冷冻切片诊断同步应用,可以互相印证和补充诊断,提高诊断准确率,是手术中快速检诊的又一新方法。

人工神经网络在消化道肿瘤检测和诊断中的应用进展

作为一种人工智能形式,人工神经网络具有自适应性、并行处理能力和非线性处理优点,广泛用于肿瘤早期检测和诊断。介绍了人工神经网络的工作原理和特点,综述了人工神经网络在消化道肿瘤检测和诊断中的应用研究进展,并就其发展作出评述。

基于边缘几何特征的乳腺X线图像中微小肿瘤检测方法

乳腺癌是女性高发恶性疾病,乳腺X线图像是乳腺癌诊断的主要依据。目前乳腺X线图像中微小肿瘤检测方法的肿瘤边缘特征提取效果不佳,导致检测结果假阳性过高,影响病患的诊断与治疗,故研究基于边缘几何特征的乳腺X线图像中微小肿瘤检测方法。根据形态学原理,对乳腺X线图像进行增强处理。采用HOG特征提取方法获取乳腺微小肿瘤的边缘几何特征,并构建肿瘤边缘几何特征稀疏表示字典。使用边缘字典与差影技术,完成微小肿瘤检测。实验结果表明,与传统的检测方法相比,此方法可有效降低检测假阳性个数,能够提高微小肿瘤检测精度。因此,说明本文方法具有较高的可行性。

基于自体荧光诊断技术的早期肿瘤检测系统的研究

激光诱导的自体荧光诊断技术具有灵敏度高、无痛无创、能发现早期肿瘤的微弱荧光并确定肿瘤边界等优点。本文详细介绍了以自体荧光诊断技术为基础的早期肿瘤检测系统的设计思路、结构组成、工作原理及实际试验内容,并对自体荧光诊断技术与常规早期肿瘤诊断手段如电子染色、碘染色、美蓝染色等进行了比较。

CQ-1肿瘤检测仪在良恶性鼻咽肿瘤判断中的初步应用

Cameron等发现每千克干燥的正常组织单价阳离子数量在138-196mmol之间，而恶性肿瘤细胞Na＋高达451mmol。近年来，国内外多家医院在试用微电流检测仪检测大体标本，试验结果表明，恶性肿瘤其微电流值超过30μA，良性病变不超过30μA。国产CQ-1肿瘤微电流检测仪，是依据人体良恶性肿瘤中阳离子浓度不同、恶性肿瘤内Na＋浓度显著增加的理论设计而成。

人工神经网络在肿瘤检测和诊断中的应用研究进展

人工神经网络具有自适应性、并行处理能力和非线性处理优点,广泛用于肿瘤早期检测和诊断。本文概述人工神经网络的工作原理和特点,综述人工神经网络在肿瘤影像学诊断、病理学诊断、基因芯片和蛋白质芯片检测技术中的研究进展,并评述它们今后发展。

人组织激肽释放酶基因家族与胃肠道肿瘤检测

激肽释放酶是人体激肽释放酶一激肽系统（kallikreinkinin system）的主要成分，是一种丝氨酸蛋白酶，能够使激肽原释放出激肽，它具有很高的生理学活性．在人体组织中起着十分重要的生理作用。激肽释放酶分为组织激肽释放酶（TK）和血浆激肽释放酶（PK）两大类，这两种酶在分子量、底物特异性、免疫学特征、基因结构和释放出的激肽种类等方面均有显著的不同。

纳米金在肿瘤检测及放射治疗中的应用

简述纳米金探针的组装和检测原理,总结了纳米金探针在肿瘤细胞检测、医学成像和放射治疗中的应用进展,并对其在今后的应用发展前景进行了展望。

基于深度学习的肺部肿瘤检测方法

随着现代计算机技术的发展与应用,计算机辅助诊断系统在医学影像分析领域的地位变得愈发重要。其技术的关键在于病灶的定位与分类。由于图像的特征提取十分复杂,若应用传统机器学习方法,则需对图像作大量的预处理。文中提出一种基于深度学习的肺部肿瘤检测方法,运用卷积神经网络对患者肺部肿瘤图像进行特征提取。结合区域建议网络预测肿瘤在图片中可能存在的位置,同时生成建议框。利用学习好的特征对目标区域进行分类并微调建议框的位置。该方法无需人工设计目标特征,通过卷积神经网络学习到的特征更加具有代表性,且能够较好地预测肿瘤的位置。在NLST以及Kaggle的数据集上对该方法进行了评估。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和效率。

基于方向特征显著性计算的MRI脑图像肿瘤检测

本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为医生提供可靠的辅助诊断和临床参考.

德国PanTum Detect泛肿瘤检测技术进入我国临床验证研究

近日,由中山大学肿瘤防治中心团队领衔的《PanTum Detect技术检测外周血APO10及TKTL1在我国人群中筛查高发恶性肿瘤的效果研究》项目正式启动。在项目启动仪式上,中山大学肿瘤防治中心副院长曾木圣、广东省健康管理学会常务副会长廖振尔、广东省健康管理学会副会长兼秘书长冉炜以及技术合作机构IMB(HONG KONG)LIMITED董事长张春光分别就恶性肿瘤的防治现状及PanTum Detect技术的意义等进行阐述。中山大学肿瘤防治中心防癌体检健康管理中心主任刘宇英就该临床研究做了项目方案介绍。

脑部肿瘤检测的综述

随着人类寿命的增长,越来越多的人患有脑肿瘤疾病,因此脑肿瘤检测的更是越来越重要。磁共振图像（MIR）通常作为一种医疗技术来帮助技术人员对人脑的内部结构进行诊断。磁共振图像对全身各系统疾病的诊断都有非常有帮助,尤其是早期肿瘤的诊断更是有很大的价值。但是对人脑磁共振图像的精确分割以及对良性肿瘤与恶性肿瘤的准确分类便成了一个至关重要的任务。毫无疑问这项任务极具挑战性,因为肿瘤的判断需要从其形状、尺寸大小、灰度级等各个方面来考虑。所以这篇文章将重点阐述当前的专家和学者所使用的方法以及比较他们方法中的优点缺点。

蛋白质芯片技术在肿瘤检测中的应用

蛋白质芯片技术在肿瘤研究领域中进展最快。随着肿瘤细胞的发生，肿瘤患者体内某些蛋白质会发牛上调或下调，或声生新的与肿瘤关联的异常蛋白，而蛋白质芯片技术可以描绘出患者体液中所有蛋白质表达情况。根据正常与异常的蛋白质表达谱的差异，从而建立肿瘤的指纹谱，指纹谱的优点是不受任何单个肿瘤标志物的特异性灵敏度的限制，可以及早地反映肿瘤的发生、发展状况。对肿瘤的早期诊断、病情监测、

叶酸受体介导靶向肿瘤检测技术用于宫颈癌快速筛查的临床应用研究

目的探究叶酸受体介导靶向肿瘤检测技术（FRD）在宫颈癌筛查中的临床应用价值。方法随机选取妇科门诊患者3358例，分为叶酸受体介导靶向肿瘤检测技术组（FRD组，n=2105）和液基薄层细胞技术组（TCT组，n=1253），FRD／TCT检测结果阳性者行阴道镜检查并取活检，于FRD／TCT检测阴性人群中随机抽取10％作为对照并行阴道镜评估，以病理诊断为金标准评价FRD在宫颈癌筛查中的价值。结果FRD检测阳性者为234例，检出率为11．12％；TCT检测阳性者为162例，检出率为12．93％；以CINII为病理阳性分界，FRD组活检病例共422例，FRD敏感性82．83％，特异度52．94％，阳性预测值35．04％，阴性预测值90．96％；TCT组活检病例271例，TCT敏感性76．00％，特异度46．43％，阳性预测值35．19％，阴性预测值83．49％。两种检测方法所得数据特异度，阳性预测值，阴性预测值比较，差异无统计学意义（P〉0．05），2组敏感性比较，差异有统计学意义（P〈0．05）。结论FRD是一种简单的宫颈染色技术，操作简单，诊断时效高。与TCT相比，检测敏感性更高，适合推广应用。

新型生物标志物在肿瘤检测中的应用研究

肿瘤是全球范围内主要的健康威胁之一,因此早期肿瘤检测具有重要意义。传统的肿瘤检测方法存在一定的局限性,例如缺乏准确性、复杂性和侵入性。因此,寻找新型生物标志物以提高肿瘤检测的准确性和效率成为研究的焦点。本文旨在探讨新型生物标志物在肿瘤检测中的应用。首先介绍了生物标志物的定义和作用,并强调了新型生物标志物的特点和优势。其次,说明了发现和鉴定新型生物标志物的不同方法,包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术手段。随后,详细探讨了新型生物标志物在肿瘤检测中的应用。这些应用包括早期肿瘤诊断和筛查、肿瘤类型和亚型的鉴定以及预后评估和治疗反应监测。通过使用新型生物标志物,可以提高肿瘤的早期检测率和诊断准确性,并且有助于个体化治疗方案的制定。