Пайпель диагностика: Пайпель биопсия эндометрия

by alexxlabРазное

Содержание

Пайпель биопсия эндометрия, цены на Пайпель тест в клинике «Линия жизни» в Москве

Запишитесь на приём

Аспирационная биопсия требует опыта и соответствующих навыков как во время процедуры забора тканей, так и при проведении исследования. Гинекологи-репродуктологи Центра «Линия жизни» в совершенстве владеют методом. Пайпель-диагностика проходит по международным стандартам и дает точные результаты.

  • Манипуляцию проводят врачи, для которых она является рутинной, отработанной от и до процедурой
  • Полученные фрагменты слизистой исследуются в нашей собственной лаборатории, качество работы которой подтверждено международным аудитом
  • Когда результаты получены, тактику лечения разрабатывают высококлассные репродуктологи и гинекологи

Что такое пайпель-биопсия?

В современной гинекологической практике это одна из самых распространенных инструментальных методов. Применяется при различных патологиях репродуктивной системы, может использоваться в комплексной диагностике женского бесплодия.

Процедура амбулаторная, как правило, не требует анестезии, занимает всего одну минуту. Чтобы получить фрагменты эндометрия, врач пользуется специальным одноразовым инструментом – пайпелем. Как и методика в целом, он получил название от фамилии изобретателя.

Пайпель – это гибкая трубочка из медицинского пластика. Диаметр инструмента маленький – примерно 3 мм. На конце у пайпеля боковые отверстия, а внутри он похож на шприц – там имеется поршень. Врач вводит пайпель в полость матки пациентки (расширять шеечный канал, как при раздельном диагностическом выскабливании, не требуется). Когда инструмент извлекается наружу, возникает отрицательное давление и в трубку всасываются фрагменты слизистой, выстилающей матку. Пациентка не ощущает этого процесса.

Полученный материал сразу передается в лабораторию, где проводится его исследование. На получения результатов уходит не более недели. Далее следуют расшифровка результатов пайпель-биопсии доктором и разработка дальнейшей тактики.

По достоверности аспирационная биопсия иногда не уступает гистероскопии с диагностическим выскабливанием. При этом она легче переносится пациентками и занимает меньше времени. Цена пайпель-биопсии ниже, чем стоимость РДВ с гистероскопией.

Когда назначается?

  • В рамках комплексной диагностики бесплодия и невынашивания беременности.
  • В качестве подготовительного мероприятия к протоколу ЭКО.
  • Для диагностики гормонозависимых гинекологических заболеваний.
  • Для выявления гиперплазии и рака эндометрия.
  • Для контроля состояния эндометрия в ходе гормональной терапии.
  • Для анализа эндометрия при доброкачественных новообразованиях в матке.

Есть ли показания для пайпель-диагностики или лучше провести гистероскопию с РДВ, решает лечащий врач, исходя из анамнеза и задач.

У аспирационной биопсии есть противопоказания, хотя их совсем мало. Это беременность, инфекционные заболевания и воспалительные процессы во влагалище и/или шейке матки.

Как готовиться к пайпель-диагностике?

Проведение пайпель-теста предполагает минимальную подготовку:

  • гинекологический осмотр,
  • анализы на ВИЧ, сифилис, гепатиты, ИППП,
  • мазок на флору.

За сутки до процедуры нельзя вступать в интимную близость, пользоваться свечами или тампонами. Как-то еще готовиться к диагностическому вмешательству не нужно.

День цикла, подходящий для забора фрагментов эндометрия, определяет врач. Решение зависит от патологии, для диагностики которой необходим пайпель-тест. При бесплодии биопсийный материал обычно берут перед менструацией. При аменорее манипуляция проводится несколько раз.

После пайпель-биопсии

Вскоре после процедуры мы отпускаем пациенток домой или на работу: манипуляция никак не отражается на работоспособности и точно не требует постельного режима. Осложнений можно не бояться. Как правило, последствия если и есть, то ограничиваются легкой болезненностью внизу живота. Она проходит уже на следующий день. Занесение инфекции во время аспирационной биопсии исключено, т.к. используется одноразовый инструмент, который вскрывается непосредственно перед манипуляцией.

Плюсы методики

  • Отсутствие болезненных ощущений у пациенток.
  • Высокая скорость проведения.
  • Минимальный риск повреждений и осложнений.
  • Возможность забора материала для биопсии из любого отдела матки.

В большинстве случаев РДВ с гистероскопией открывает больше диагностических возможностей. Однако иногда нужна именно пайпель-биопсия. Она, например, целесообразна при эндометриозе – когда имеется вероятность распространения патологических очагов. Пациентка должна доверить выбор оптимального метода получения биопсийного материала своему врачу.

В Центре репродукции «Линия жизни» работают гинекологи и репродуктологи с большим практическим опытом в диагностике. Диагностические методы подбираются индивидуально. В любом случае доктор проведет процедуру так, чтобы получить достаточно материала для исследования и доставить вам минимум неприятных ощущений.

Для записи на прием позвоните нам по телефону, отправьте заявку через форму на сайте или напишите в онлайн-чат, и мы перезвоним!

Пайпель-биопсия эндометрия

Заболеваемость раком численно растет год от года. Но появление новых методов диагностики — это возможность проще и быстрее поставить верный диагноз и назначить эффективное лечение. В нашем центре применяется один из таких методов — аспирационная пайпель-биопсия эндометрия. Он позволяет проводить забор внутренней слизистой оболочки матки для дальнейшего гистологического исследования.

Показания к исследованию:

1. Кровотечения у женщин в период менопаузы.

2. Кровотечения при приеме гормональных препаратов.

3. Подозрение на рак эндометрия.

4. Подозрение на эндометриоз.

5. Подозрение на гиперплазию эндометрия.

6. Выявление причин нарушения менструального цикла.

7. Полипы эндометрия.

8. Подозрение на миому матки.

9. Диагностика воспаления слизистой оболочки матки.

10. Подозрение на онкологические процессы в полости матки.

11. Оценка состояния внутренней слизистой оболочки матки при бесплодии.

12. Оценка состояния эндометрия после гормонотерапии.

13. Взятие образца ткани эндометрия для бактериологического исследования.

Подготовка к исследованию

1. Анализ крови на ВИЧ, гепатит, RW.

2. Общий анализ крови.

3. Мазок из влагалища на микрофлору и цитологию.

4. Ультразвуковая диагностика с целью выявления локализации патологического очага.

Методика проведения

Свое название аспирационная биопсия получила по имени изобретателя, создавшего инструмент для исследования. Он представляет собой гибкую пластиковую трубку диаметром 3 мм. Внутри находится поршень. При потягивании поршня вниз происходит засасывание ткани эндометрия в цилиндр, расположенный на конце трубки. Полученный таким способом материал

отдается на гистологическое исследование, результаты можно получить уже через 7 дней после взятия материала.

После проведения процедуры некоторые пациентки испытывали незначительные тянущие боли внизу живота. которые исчезали спустя несколько дней. Иногда могут быть небольшие мажущие выделения. В зависимости от предполагаемого диагноза исследование проводят в разные фазы менструального цикла. Чаще всего аспирационную биопсию назначают на 21-23 день.

Преимущества пайпель-биопсии

1. Не требует пребывания в стационаре.

2. Малоинвазивная процедура.

3. Малоболезненная процедура.

4. Не требует расширения цервикального канала.

5. Выполняется одноразовым инструментом. Это позволяет снизить риск развития инфекционных заболеваний после проведения манипуляции.

6. Получение образца ткани из любого отдела эндометрия.

7. Сохранение работоспособности после проведения манипуляции.

8. Нет риска распространения инфекции или раковых клеток.

              

Противопоказания к проведению

1. Воспалительные заболевания влагалища.

2. Воспалительные заболевания шейки матки (кольпит, эндоцервицит).

3. Беременность.

4. Патология системы гемостаза.


Отзывы

Многие пациентки, котором была назначена аспирационная биопсия эндометрия, считают, что данная манипуляция является одной из самых безопасных и безболезненных. Большинство отзывов были схожими: «пайпель-биопсия эндометрия — больно, но вполне терпимо».  При необходимости пациенткам, у которых снижен болевой порог, применяется местная анестезия, благодаря которой болевые ощущения во время и после манипуляции практически отсутствуют.

Аспирационная биопсия. Пайпель-диагностика — МЦ «Країна Здоров’я»

Аспирационная биопсия эндометрия — это малоинвазивное хирургическое вмешательство, которое пришло на смену более травматичным процедурам исследования состояния матки.

Этот метод широко используется в современной гинекологии для оценки состояния ендометрия.

После гинекологического осмотра и ультразвукового исследования врач может предположить у пациентки патологические изменения внутреннего слоя матки. В этом случае может быть назначено аспирационная биопсия ендометрия.

Это практически безболезненная процедура, которая проводится либо под местной анестезией, или совсем без анестезии, в амбулаторных условиях.

Преимущества:

  • Отсутствие болевого синдрома и низкий уровень травматичности;
  • Проводится амбулаторно;
  • Позволяет получить образец ткани с любой части матки;
  • Минимальный риск инфицирования и развития воспалительных заболеваний — при реализации процедуры не происходит расширение цервикального канала и используются одноразовые инструменты ;
  • После процедуры пациентка не теряет работоспособности, сохраняет хорошое самочуствие.

Для проведения аспирационной биопсии используют гибкую пластмассовую трубку — пайпель.

В диаметре пайпель достигает 3 миллиметра, а на конце имеет боковое отверстие, внутри трубки расположен поршень. Как правило, для проведения процедуры не требуется применение местной анестезии, но иногда этот метод обезболивания выполняется для особо чувствительных пациенток.

Процедура длится около 1 минуты. Через 7-10 дней результаты исследования становятся известны.

После пайпель биопсии эндометрия пациентка хорошо себя чувствует, имеет положительную работоспособность, а потому, сразу может покинуть стены клиники, нет необходимости в госпитализации. Дальнейшую тактику лечения определяет врач уже после полученных результатов гистологического исследования.

Пайпель биопсия — аспирационная биопсия эндометрия: цены и описания процедуры в клинике Юнона в Ростове-на-Дону

Среди множества диагностических методик, использующихся в гинекологии, особую популярность приобрела аспирационная биопсия эндометрия, которую также именуют пайпель-биопсией. Она представляет собой взятие биологического материала из матки для проведения гистологического исследования. Этот метод применяется для оценки состояния эндометрия, что дает возможность диагностировать гинекологические заболевания, развивающиеся в результате гормональных нарушений или сбоя менструального цикла.

Показания к назначению

Проведение диагностической процедуры рекомендовано:
  • при бесплодии;
  • патологиях эндометрия;
  • аменорее;
  • гипоменорее;
  • эндометрите;
  • эндометриозе;
  • миоме матки;
  • гиперплазии;
  • гипоплазии слизистой оболочки матки;
  • полипах;
  • кровотечениях, вызванных использованием гормональных контрацептивов либо гормонотерапией;
  • сильных кровотечениях в период перед менопаузой и после ее наступления;
  • подозрении на онкологию;
  • необходимости получить образец для проведения бактериологического анализа;
  • подготовке к экстракорпоральному оплодотворению.
Некоторые репродуктологи направляют на пайпель-биопсию при планировании зачатия и в тех случаях, когда наблюдается невынашивание беременности, если предыдущая беременность сопровождалась угрозой выкидыша либо ее пришлось прервать по медицинским показаниям. Также такая диагностика назначается при проведении гормонотерапии, чтобы проконтролировать состояние эндометрия.

Зачем необходима биопсия

Аспирационная биопсия предоставляет материал для гистологического анализа, который способен обнаружить гормональную недостаточность второй фазы менструального цикла, хронический эндометрит, гиперпластические процессы, рак эндометрия. Также по результатам исследования можно спрогнозировать, а следовательно, предотвратить неразвивающуюся беременность, выкидыш, патологические изменения в плаценте.

Как подготовиться к диагностике

В течение трех дней следует воздерживаться от спринцеваний, сексуальных контактов и использования тампонов. Перед проведением пайпель-биопсии необходимо сдать лабораторные анализы. Желательно также пройти кольпоскопию.

Как проходит процедура

Аспирационную биопсию эндометрия проводят в амбулаторных условиях под местной анестезией. В зависимости от цели диагностики она назначается на определенные дни менструального цикла. Врач через цервикальный канал в полость матки вводит пайпель – так называют специальный гибкий инструмент, который имеет форму цилиндра диаметром 3 мм. Затем он вытягивает поршень наполовину, в результате чего в цилиндре создается отрицательное давление, и в него начинают всасываться частицы эндометриальной ткани. Пайпель извлекают, и полученный биоматериал отправляют в лабораторию на гистологический анализ.

Сделать пайпель биопсию эндометрия в Новосибирске

Пайпель-биопсия, также называемая аспирационной биопсией эндометрия — диагностическая процедура, представляющая собой взятие образца слизистой оболочки матки для дальнейшего исследования. Метод является мало травматичным и позволяет оценить состояние эндометрия и уточнить ранее полученные результаты УЗИ.

В нашей «Клинике НИИТО» в Новосибирске пайпель-биопсия эндометрия проводится при помощи качественного оборудования опытными специалистами. Мы дадим вам полное заключение, которое может быть использовано как для продолжения лечения на базе нашей клиники, так и для обращения в любое другое учреждение.

Ниже вы сможете увидеть наши цены на пайпель-биопсию эндометрия и список наших врачей-гинекологов, которые её могут провести.

Показания для проведения

Процедура представляет собой забор эндометрия путем введения инструмента (тонкого катетера) в матку. Главное отличие от гистероскопии — матку не накачивают раствором, что делает процедуру более быстрой и менее травматичной. Недостатком является невозможность прямого осмотра поверхности органа, что является минусом по сравнению с гистероскопией.

Показанием к проведению пайпель-биопсии эндометрия является:

  • Подозрение на наличие полипов, новообразований и иных патологических изменений эндометрия;
  • Изменение в строении эндометрия;
  • Диагностика эндометрия перед операцией;
  • Хронические воспалительные процессы в матке.

Также пайпель-биопсия является частью обследования при подозрениях на бесплодие и после получения сомнительных результатов УЗИ.

Подготовка

Перед проведением аспирационной биопсии эндометрия необходимо:

  • Соблюдать половой покой;
  • Отказаться от использования любых разновидностей тампонов и спринцевания за 3-5 дней до проведения процедуры;

Также важным является день взятия биопсии — он должен быть в первой половине цикла, после окончания месячных. Обычно врачи подбирают дату проведения операции в зависимости от цели исследования.

Проведение пайпель-биопсии

Проводится аспирационная биопсия амбулаторно, проходит она довольно быстро — обычно вся манипуляция занимает 5-10 минут. В некоторых случаях, когда для проведения биопсии необходима анестезия, врач проводит местное обезболивание.

Восстановление после процедуры

Поскольку пайпель-биопсия эндометрия не является серьезным хирургическим вмешательством, после неё пациент сразу может идти домой. Рекомендуется воздержаться от половых актов и приема горячей ванны, посещения сауны в течение нескольких дней. Обычно полное восстановление занимает 1-2 недели.

После проведения манипуляции полученные образцы будут отправлены в лабораторию, где их обследуют под микроскопом. Полученное заключение будет содержать всю информацию о состоянии эндометрия и укажет на возможное наличие новообразований, полипов, развитие патологических процессов.

показания и противопоказания, преимущества процедуры

Пайпель биопсия – метод исследования тканей эндометрия с помощью специального катетера. В целом, пайпель биопсия это усовершенствованный метод аспирационной биопсии, который позволяет провести забор ткани внутренней слизистой оболочки для гистологического исследования.

Главные преимущества данного метода:


  • низкий риск осложнений
  • повышенная достоверность результатов.
Это особенно важно при проведении онкологических исследований, так как от точности исследования будет зависеть точность поставленного диагноза и назначение дальнейшего лечения.

Показания к проведению пайпель биопсии (пап-теста):


  • подозрения на онкологические заболевания
  • подозрения на гиперплазию эндометрия
  • подозренияна эндометриоз
  • кровотечения во время менопаузы и приеме гормональных препаратов
  • подозрения на миому матки
  • диагностика воспалений слизистой оболочки матки
  • полипы эндометрия
  • при выявлении причин нарушений менструального цикла
  • оценка состояния матки при бесплодии, после гормональной терапии
  • для бактериологического исследования

Как проводится пайпель биопсия?

Особенной подготовки для пациента перед проведением процедуры не требуется, врачи советуют за сутки до не использовать вагинальные мази, свечи, тампоны и лубриканты.
Обезболивание проводится врачом перед началом процедуры.
Поскольку процедура является мало инвазивной и не требует общего наркоза, она может проводится врачом гинекологом в поликлинических условиях.
Пап-тест проводится специальным инструментом похожим на шприц без иглы, при движении поршня внутри шприца ткань затягивается в цилиндр, расположенный в конце трубки, а полученный материал отправляется на исследование.
В зависимости от предварительного диагноза биопсию проводят в разные фазы менструального цикла, чаще всего назначают процедуру на 21-23 день цикла.

После процедуры могут наблюдаться незначительные боли внизу живота и небольшие выделения, при появление ярко выраженных болезненных ощущений необходимо обратиться к врачу.

Преимущества пайпель биопсии:

  • не требует пребывания в стационаре и особой подготовки
  • нет риска распространения раковых клеток и инфекций
  • точность исследования
  • болезненность процедуры минимальна
  • сохранение работоспособности после процедуры
  • возможно проведение у больных с эндокринными заболеваниями, даже при сахарном диабете
Проведение такого исследования перед вступлением в программу ВРТ или ЭКО, а также на стадии планирования беременности позволяет диагностировать патологии на раннем этапе и скорректировать лечение.

Противопоказания к проведению:

  • воспалительные заболевания шейки матки и/или влагалища
  • беременность
  • патология гемостаза

особенности процедуры, кому показана, подготовка к исследованию

Медицинский редактор: заведующая женской консультацией, врач ультразвуковой диагностики Бильченко Вера Валерьевна

Пайпель-биопсия эндометрия — малоинвазивное исследование, которое широко применяется в гинекологии. Этот метод диагностики является безопасной альтернативой традиционной биопсии. Процедура позволяет обнаружить онкологию, воспалительные процессы, установить причины бесплодия, безуспешных программ ЭКО.

В чем заключается исследование?

Пайпель-биопсия эндометрия — забор элементов внутреннего слоя матки с диагностической и исследовательской целью. Процедура проводится с помощью гибкого зонда небольшого диаметра, внутри которого размещается поршень. За счет поршня в зонде создается отрицательное давление, и биоматериал через отверстие поступает в прибор.

На поверхность прибора нанесена сантиметровая шкала для контроля глубины введения зонда. Каждый прибор помещается в индивидуальную стерильную упаковку.


К несомненным преимуществам метода относятся:

  • атравматичность. При заборе биоматериала повреждение стенок матки исключено. Метод не требует расширения цервикального канала, поэтому подходит для нерожавших пациенток. Исследование проводится амбулаторно. Осложнения после процедуры возникают крайне редко;
  • информативность. Во время диагностической процедуры можно получить биоматериал из труднодоступных участков. Последующее изучение взятых образцов под микроскопом позволяет определить точный клеточный состав эндометрия. Метод способен выявить атипичные клетки, свойственные злокачественным процессам, воспалительные заболевания, гормональные нарушения. Кроме этого, исследование позволяет выявить одни из причин бесплодия, связанные с патологией эндометрия, оценить результаты гормонотерапии;
  • безболезненность. Во время диагностики женщина не чувствует болевых ощущений. Исследование проводится под местной анестезией.

Когда назначается диагностическая процедура?

Исследование может проводиться с различной диагностической целью. Рассмотрим при каких патологиях и нарушениях оно необходимо.

1.   Бесплодие, неудачное ЭКО.

Состояние эндометрия играет первостепенную роль в наступлении беременности. Процесс успешного закрепления эмбриона в матке зависит от рецептивности эндометрия — структурно-функциональных характеристик.

В зависимости от фазы менструального цикла структура и толщина эндометрия меняются. Наибольшей зрелости он достигает в период имплантационного окна, создавая благоприятные условия для закрепления эмбриона в матке.

Забор образца эндометрия в предполагаемое время имплантационного окна и его дальнейшее иммуногистохимическое исследование позволяют оценить рецептивность эндометрия, снижение которой часто приводит к репродуктивным потерям, невозможности забеременеть, безуспешным программам ЭКО.

Кроме этого пайпель-биопсия проводится при подозрении на:

  • ановуляторные циклы, при которых отсутствует овуляция и фаза развития желтого тела;
  • воспалительные и гиперпластические процессы, которые могут быть источником бесплодия.

2.   Кровотечения непонятного генеза, сбой менструального цикла.

Исследование может назначаться при кровотечениях непонятного происхождения: между менструациями, в период менопаузы.

Также диагностическая процедура проводится женщинам с редкими и частыми менструациями, изменением объема менструальной кровопотери в сторону увеличения/уменьшения. Показанием для диагностики является аменорея — отсутствие менструаций на протяжении полугода и более.

Причиной нестабильного менструального цикла, непонятных кровотечений могут быть воспалительные и гиперпластические процессы, эндометриоз, гормональные нарушения. Пайпель-биопсия эндометрия позволяет точно установить причину патологических симптомов.

3.   Подозрение на онкологию эндометрия или другие злокачественные процессы в матке.

Рак эндометрия — одно из самых распространенных злокачественных заболеваний у женщин. Наиболее часто патология возникает во время климактерического периода. Гистологический анализ биоптата (материал, взятый путем биопсии) позволяет не только обнаружить раковую опухоль, но также определить степень ее озлокачествления, чувствительность к гормонотерапии.

4.   Подозрение на эндометриоз.

Заболевание характеризуется проникновением клеток внутреннего слоя матки за пределы органа. Как правило, патология возникает у женщин репродуктивного возраста. Существует много методов диагностики эндометриоза, и пайпель-биопсия — один из них.

5.   Полипы эндометрия.

Полип относится к доброкачественным образованиям. Однако любая доброкачественная опухоль при определенных условиях может перерождаться в злокачественную. Например, аденоматозный полип эндометрия считается предраком в связи с тем, что его клетки способны быстро делиться.

Биопсия проводится в том случае, если нужна дифференциальная диагностика полипа. Исследование биоптата позволяет исключить вероятность злокачественного перерождения опухоли.


6.   Подозрение на гиперплазию эндометрия.

При патологии наблюдается утолщение эндометрия и определенные изменения в его структуре. Заподозрить проблему можно во время УЗИ, однако для постановки точного диагноза требуется проведение пайпель-биопсии. Кроме этого, исследование позволяет понять: атипичная гиперплазия или нет. Атипичная гиперплазия сопровождается изменением строения и формы клеток и является предопухолевым состоянием.

7.   Подозрение на хронический эндометрит.

Заболевание представляет собой воспалительный процесс, протекающий в эндометрии. При хронической форме патология приводит к нерегулярным менструациям, бесплодию, невынашиванию беременности и другим последствиям.

При подозрении на эндометрит проводится анализ биоптата на маркеры CD138 и CD56, которые появляются при данной патологии.

8.   Контроль состояния эндометрия после оперативных вмешательств.

Забор элементов эндометрия может понадобиться после выскабливания и других хирургических вмешательств на матке. Биопсия позволяет оценить, насколько хорошо восстановилась внутренний слой матки после операции.

Когда исследование запрещено?

Пайпель-биопсия имеет небольшой перечень противопоказания. Процедура не выполняется при:

  • беременности;
  • острых воспалениях любой локализации;
  • нарушении свертываемости крови;
  • тяжелой анемии.

На какой день цикла проводится исследование?

В зависимости от диагностических целей исследование может проводиться в различные дни менструального цикла. Подробная информация представлена в таблице ⇓⇓⇓

 

Цель диагностики

Рекомендованный период менструального цикла для забора биоматериала

Подозрение на онкологические процессы в матке

Любые дни, кроме периода менструации

Полипы, эндометрит

Период после окончания менструации

Кровотечения непонятного генеза

Во время кровотечений непонятного происхождения. Важно выполнить забор биоматериала в период, когда наблюдаются патологические признаки

Обильные менструации

5–10 дни цикла

Поиск причин бесплодия, неудачных программ ЭКО

Предполагаемый период имплантационного окна

Подозрение на ановуляторный цикл

Накануне менструального кровотечения

Диагностика состояния эндометрия у женщин в период менопаузы, не связанная с выявлением причин непонятных кровотечений

В любой день

Отслеживание результатов гормональной терапии

Вторая фаза цикла

Подготовительный этап

Перед исследованием женщина проходит тщательное обследование, которое может в себя включать:

  • клинический анализ крови;
  • исследование крови на ВИЧ-инфекцию, RW, гепатит В и С;
  • коагулограмму;
  • цитологическое и микроскопическое исследование гинекологических мазков.

В период цикла, в котором планируется биопсия, нужно отказаться от гормонотерапии, способной исказить результаты исследования. Также за неделю до исследования важно прекратить прием препаратов, разжижающих кровь. Подобные лекарственные средства могут спровоцировать кровотечение во время процедуры.

Если исследование будет проводиться во вторую фазу цикла, то после окончания менструации нужно предохраняться во время интимной близости. Контрацепция необходима для исключения беременности на момент проведения биопсии.

За несколько дней до процедуры рекомендуется отказаться от половых контактов, использования вагинальных суппозиториев, спринцеваний.

Исследование проводится на полный мочевой пузырь.

Как проводится процедура?

Забор биоматериала выполняется на гинекологическом кресле. Зонд вводится через цервикальный канал в полость матки. Для повышения точности диагностики забор биоматериала проводится с разных мест слизистой оболочки матки. Продолжительность процедуры — около 10 минут.

Биоптат отправляют в лабораторию, где он будет подвержен специальному окрашиванию и микроскопическому исследованию.

Что ждет женщину после процедуры?

После забора биоматериала могут наблюдаться невыраженные кровянистые выделения из влагалища, тянущие боли внизу живота. Как правило, такие осложнения проходят самостоятельно через 3–5 дней.

Через неделю после процедуры женщине нужно посетить акушера-гинеколога для гинекологического осмотра. Обычно к этому времени уже готовы результаты биопсии. Врач объяснит результаты анализов и при необходимости назначит нужное лечение.

Состояние трубопровода Dx — НАЙТИ

Анализ начального туберкулеза

Abbott Laboratorie …

RiView-TB

Advenio TecnoSys

BreathTest

Avisa Pharma Inc.

T-Cell Immune Prof …

Бектон-Дикинсон

Genedrive МТБ

ПЛК Genedrive

Low-cost Easy to U…

Несколько

InSilixa HYDRA-1k

InSilixa, Inc.

Системный проект TBDx …

Keck Graduate Inst …

NANO4Pathogen

Nano4Global

BioNanoPore

NanoLogix, Inc.

Детектор туберкулеза NS-POC

NanoSynth

QFT-прогноз

Qiagen

Подпись QIA-TB

Qiagen

Алкотестер

ТБ

Rapid Biosensor Sy…

ТБ Поток

Salus Discovery, L …

Сканоген

Scanogen, Inc.

NA-NOSE

Breathtec Biomedic…

MtB Drug Resistanc …

Omniome, Inc.

Маркер хозяина крови …

Несколько

MTB-антигены POC a…

Несколько

вкДНК крови / мочи …

Несколько

Высокая чувствительность T …

Глобальный товар

Молекулярные бактерии…

LifeArc / Universi …

TruArray MDR-TB

Akonni Biosystems…

TruArray XDR-TB

Akonni Biosystems …

PoC

Бионер

FluoroType MTBXDR…

Hain Lifescience G …

RTT ТБ

Lophius Bioscience…

Rapi на базе LabChip …

MicoBiomed

UltraFast LabChip…

MicoBiomed

Q-POC TB / MDR TB

QuantuMDx

ТБ MultiTest

SelfDiagnostics De…

INFINITI MDR-TB

АвтоГеномика

AccuPower XDR-TB R…

Бионер

INNO-LiPA Rif.ТБ

Fuji-Rebio Европа

Анализ ID-FISH

Технология ID-FISH…

AdvanSure MDR-TB G …

LG Life Sciences

PrimeSuite TB

Вакцины Longhorn…

QMAC DST

QuantaMatrix, Inc.

Aeonose для TB

Компания eNose

Обнаружение VereMTB…

Veredus Laboratori …

TB Resistance Modu…

Диагностика аутоиммунных заболеваний …

AccuPower TB и MDR R …

Бионер

Противотуберкулезный препарат…

CapitalBio Technol …

OMNIgene SPUTUM

ДНК Genotek, Inc.

FluoroType MTB VER …

Hain Lifescience G …

PrimeStore MTM

Вакцины Longhorn…

Truenat MTB

Диагностика Molbio

Truenat МТБ РИФ Dx

Диагностика Molbio

LAM-ELISA

Otsuka Pharmaceuti…

МТБ лекарственно-устойчивый …

QuanDx

Платформа Mycolor TK…

Салюбрис

Анализы Anyplex для …

Seegene, Inc.

VersaTREK

Thermo Fisher

Sensititre MYCOTB…

Thermo Fisher

MolecuTech REBA MD …

YD Диагностика

MeltPro MTB (MDR-T…

Zeesan Biotech

RealTime MTB RIF / I…

Abbott Laboratorie …

BD MAX MDR-TB

Бектон-Дикинсон

MGIT-Bedaquiline & D…

Бектон-Дикинсон

Qure Рентген грудной клетки…

Qure.ai

CAD4TB

Система визуализации Delft …

FluoroType MTBDR V…

Hain Lifescience G …

Определить TB LAM A…

Alere Inc.

Xpert MTB / RIF Ultr…

Цефеида

Тест Loopamp MTBC

Eiken Chemical Co ….

Система BACTEC MGIT

Бектон-Дикинсон

BACT / ALERT 3D

Biomérieux

GenoType MTBDRsl V…

Hain Lifescience G …

GenoType MTBDRsl V …

Hain Lifescience G …

GenoType MTBDRplus …

Hain Lifescience G …

GenoType MTBDRplus…

Hain Lifescience G …

Светодиодная микроскопия

Несколько

Культ микобактерий…

Несколько

Diagnostics For All Inc — анализ продуктовой линейки, обновление 2019 г .: HepQuant LLC, Bioscan Inc и Bio Compression Systems Inc — ResearchAndMarkets.com

ДУБЛИН — (БИЗНЕС-ПРОВОД) — Профиль компании «Диагностика для All Inc — Анализ продуктовой линейки, обновление за 2019 год» был добавлен в предложение ResearchAndMarkets.com .

Резюме

Diagnostics For All Inc (DFA) — компания, занимающаяся разработкой лекарственных препаратов, которая занимается разработкой и коммерциализацией новых технологий и практических диагностических устройств для диагностических компаний. Компания использует технологию узорчатой ​​бумаги для создания электрохимических клинических химических анализов, иммуноанализов, анализов и молекулярной диагностики.Его бумажная технология с рисунком позволяет использовать диагностические устройства для поддержания здоровья животных и человека. DFA управляет проектами по поддержке мелких фермеров, обнаружению нуклеиновых кислот, функции печени, детскому питанию и иммунитету, среди прочего. Компания также разрабатывает бумажные микрофлюидные устройства на основе амплификации нуклеиновых кислот и иммуноанализа. В рамках проекта поддержки мелких фермеров разрабатываются такие методы диагностики, как определение порчи молока и определение охоты крупного рогатого скота. Штаб-квартира DFA находится в Салеме, Массачусетс, США.

Этот отчет является источником данных, анализа и полезной информации о портфеле продуктов компании.В отчете представлена ​​основная информация о компании, ее основных продуктах и ​​брендах.

Отчет расширяет возможности принятия решений и помогает создавать эффективные стратегии противодействия для получения конкурентного преимущества.

Область применения:

  • В отчете представлен подробный профиль компании с информацией об описании бизнеса, ключевых фактах о компании, основных продуктах и ​​услугах, основных конкурентах, ключевых сотрудниках, местах расположения и дочерних компаниях, а также о последних событиях.
  • В отчете анализируются все продукты конвейера, разрабатываемые для компании Diagnostics For All Inc.
  • В отчете представлен анализ трубопроводов по всей трубопроводной продукции компании (по типу оборудования, по признакам, по стадии разработки и по статусу испытаний).
  • Отчет включает подробную информацию о каждом продукте трубопровода с информацией о территории трубопровода, стадии разработки, классе устройства, нормативном уровне, индикации (ях), применении (ях) и предполагаемой дате запуска.
  • В отчете представлено подробное описание разрабатываемых продуктов, их технические характеристики и функции.
  • Отчет также охватывает текущие клинические испытания (где применимо) с информацией о названии испытания, цели испытания, спонсоре, дизайне испытания, статусе и фазе испытания, предполагаемой дате начала и окончания.

Причины купить :

  • Разрабатывайте бизнес-стратегии, понимая тенденции и разработки, определяющие рынок медицинских устройств и технологический ландшафт.
  • Проектируйте и разрабатывайте стратегии развития продукта, маркетинга и продаж, понимая портфель конкурентов.
  • Сформулировать эффективные стратегии исследований и разработок
  • Разработка стратегии выхода на рынок и расширения рынка
  • Используйте возможности внутреннего и внешнего лицензирования, идентифицируя продукты, которые, скорее всего, обеспечат стабильную прибыль.
  • Эффективно планируйте слияния и поглощения, определяя ключевых игроков наиболее многообещающего трубопровода.
  • Выявление новых игроков с потенциально сильным портфелем продуктов и создание эффективных контр-стратегий для получения конкурентного преимущества
  • Разработайте стратегии конкуренции, определив статус и вероятный запуск продуктов конкурентов, изучив клинические испытания, стадии и стадии разработки и т. Д.
  • Определите, поймите и извлеките выгоду из следующих ценных продуктов, которые ваш конкурент добавит в свой портфель.

Ключевые темы:

  • Обзор компании Diagnostics For All Inc.
  • Снимок состояния компании Diagnostics For All Inc.
  • Диагностика для всех продуктов Inc Pipeline и обзор текущих клинических испытаний
  • Diagnostics For All Inc — Обзор анализа трубопроводов
  • Diagnostics For All Inc — Основные факты
  • Diagnostics For All Inc — основные продукты и услуги
  • Диагностика всех трубопроводных продуктов Inc по стадиям разработки
  • Бумажное диагностическое устройство — анемия
  • Бумажный диагностический прибор — гипертонические расстройства
  • Микрожидкостное устройство на бумажной основе — Brucella Abortus
  • Микрожидкостное устройство на бумажной основе — Эбола
  • Микрожидкостное устройство на бумажной основе — гепатит B
  • Микрожидкостное устройство на бумажной основе — гепатит C
  • Микрожидкостное устройство на бумажной основе — ВИЧ
  • Бумажный микрофлюидный тест — сифилис
  • Диагностический анализ в месте оказания медицинской помощи — оценка иммунитета
  • Медицинское диагностическое устройство — диабет
  • Устройство для диагностики на месте — малярия
  • Diagnostics For All Inc — ключевые конкуренты
  • Diagnostics For All Inc — ключевые сотрудники
  • Diagnostics For All Inc — офисы и дочерние компании
  • Головной офис
  • Недавние улучшения
  • Диагностика для All Inc, последние разработки
  • 22 июля 2015 г .: Ученый DFA получил грант на разработку диагностического теста на гепатит B
  • 22 июля 2015 г .: Ученый DFA получил грант на разработку диагностического теста на сифилис
  • 26 января 2015 г .: «Диагностика для всех» назначает в Совет директоров Фрэн Хеллер, бывшего старшего исполнительного директора Bristol-Myers Squibb.
  • 16 декабря 2014 г .: Губернатор Центра наук о жизни Массачусетса Патрик объявляет о гранте в размере 1 млн долларов на финансирование исследований и разработок диагностических тестов на Эболу.
  • 19 сентября 2012 г .: BIDMC и DFA создают первый недорогой бумажный тест на функцию печени по месту оказания медицинской помощи
  • Приложение
  • Методология
  • об авторе
  • Связаться с нами
  • Отказ от ответственности

упомянутая компания

  • HepQuant Llc
  • Глобальная центральная лаборатория ACM
  • Биоскан Инк
  • CIS Biotech Inc
  • Bio Compression Systems Inc.
  • ООО «АнализаДкс»

Для получения дополнительной информации о профиле компании посетите https: // www.researchchandmarkets.com/r/fft4mj

Диагностические тесты по болезни Альцгеймера — Оценка медицинских устройств, 2020 г.

1 Содержание
1.1 Список таблиц
1.2 Список рисунков

2 Введение
2.1 Обзор по болезни Альцгеймера

3 продукта в разработке
3.1 Alzheimer Продукты по стадиям разработки
3.2 Альцгеймер — трубопроводные продукты по территориям
3.3 Альцгеймер — трубопроводные продукты по регулирующим путям
3.4 Болезнь Альцгеймера — трубопроводные продукты по предполагаемой дате утверждения
3.5 Альцгеймер — текущие клинические испытания

4 Альцгеймер — трубопроводные продукты в стадии разработки компаниями
4.1 Компании, связанные с болезнью Альцгеймера — трубопроводные продукты по стадиям разработки
4.2 Альцгеймер — трубопроводные продукты по стадиям разработки

5 Компании, занимающиеся болезнью Альцгеймера, и обзор продукции

6 Болезнь Альцгеймера — последние разработки
7. Приложение
7.1 Методология
7.2 Об издателе
7.3 Связаться с
7.4 Заявление об отказе от ответственности

Список таблиц
Таблица 1: Альцгеймер — трубопроводные продукты по стадиям разработки
Таблица 2: Альцгеймер — трубопроводные продукты по территории
Таблица 3: Альцгеймер — трубопроводные продукты по нормативным путям
Таблица 4: Альцгеймер — трубопроводные продукты по предполагаемой дате утверждения
Таблица 5: Альцгеймер — текущие клинические испытания
Таблица 6: Альцгеймер — трубопроводные продукты по стадиям разработки
Таблица 7: Альцгеймер — трубопроводные продукты по стадиям разработки
Таблица 8: Обзор продуктов и текущих клинических испытаний AC Immune SA
Таблица 9: Диагностический тест на основе Абета — Болезнь Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 10: Диагностический тест на основе Абета — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 11: pTau- Диагностический тест на основе болезни Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 12: Диагностический тест на основе pTau — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 13: Обзор продуктов Acobiom Pipeline и текущих клинических испытаний
Таблица 14: Сопутствующий диагностический тест — болезнь Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 15: Сопутствующий диагностический тест — болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 16: Диагностический / прогностический анализ — Болезнь Альцгеймера — Статус продукта
17: Диагностический / прогностический анализ — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 18: Обзор продуктов и текущих клинических испытаний Acumen Pharmaceuticals Inc
Таблица 19: Сопутствующий диагностический анализ сверхвысокой чувствительности — Статус продукта
Таблица 20: Сопутствующий диагностический анализ сверхвысокой чувствительности Анализ — Описание продукта
Таблица 21: Обзор продуктов Adlyfe Inc Pipeline и текущих клинических испытаний
Таблица 22: Диагностический анализ — Болезнь Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 23: Диагностический анализ — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 24: Продукты Admit Therapeutics SL Pipeline Обзор и текущих клинических испытаний
Таблица 2 5: Диагностический тест — Болезнь Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 26: Диагностический тест — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта
Таблица 27: Линия продуктов ADx NeuroSciences NV и обзор текущих клинических испытаний
Таблица 28: Тест на биомаркеры ADDL — Статус продукта
Таблица 29: Тест на биомаркеры ADDL — Описание продукта
Таблица 30: Анализ биомаркеров — Высокая чувствительность к соотношению амилоидов — Статус продукта
Таблица 31: Анализ биомаркеров — Высокая чувствительность к соотношению амилоидов — Описание продукта
Таблица 32: Анализ биомаркеров — Изоформы P-тау — Статус продукта
Таблица 33: Анализ биомаркеров — Изоформы тау-белка — Описание продукта
Таблица 34: Анализ биомаркеров — Изоформы тау-белка — Статус продукта
Таблица 35: Анализ биомаркеров — Изоформы тау-белка — Описание продукта
Таблица 36: Тест биомаркеров бета-амилоида на основе крови — Статус продукта
Таблица 37: Тест на амилоидный бета-биомаркер на основе крови — Описание продукта
Таблица 38: GLOB.Тест на биомаркер P3N Aß — статус продукта
Таблица 39: GLOB. Тест на биомаркер P3N Aß — Описание продукта
Таблица 40: Тест NfL — Болезнь Альцгеймера — Статус продукта
Таблица 41: Тест NfL — Болезнь Альцгеймера — Описание продукта

Список цифр
Рисунок 1: Альцгеймер — трубопроводные продукты по стадиям разработки
Рисунок 2: болезнь Альцгеймера — трубопроводные продукты по территории
Рисунок 3: болезнь Альцгеймера — трубопроводные продукты по регулирующему пути
Рисунок 4: болезнь Альцгеймера — трубопроводные продукты по предполагаемой дате утверждения
Рисунок 5: болезнь Альцгеймера — текущие клинические испытания

Novartis Pipeline | Novartis

Заявление об отказе от ответственности

Эта информация была фактически точной на дату публикации.Novartis не берет на себя обязательств обновлять информацию для отражения последующих событий. Читатели не должны полагаться на информацию на этой странице как на актуальную или точную после даты ее публикации. Для получения последней информации о трубопроводе Novartis читатели должны посетить разделы «Новости» и «Инвесторы» на нашем веб-сайте. Эта информация представляет собой прогнозные заявления, касающиеся бизнеса Novartis AG, включая явные или подразумеваемые обсуждения относительно потенциальных новых продуктов, потенциальных новых указаний на существующие продукты или относительно потенциальных будущих доходов от любых таких продуктов.Такие прогнозные заявления отражают текущие взгляды Novartis AG на будущие события и включают известные и неизвестные риски, неопределенности и другие факторы, которые могут привести к тому, что фактические результаты будут существенно отличаться от любых будущих результатов, показателей или достижений, выраженных или подразумеваемых такими заявлениями. . Не может быть никаких гарантий, что какие-либо новые продукты будут одобрены для продажи на каком-либо рынке, или что любые новые показания будут одобрены для существующих продуктов на любом рынке, или что такие продукты принесут какой-либо конкретный уровень доходов.

В частности, на ожидания руководства могут повлиять, среди прочего, факторы неопределенности, связанные с разработкой новых фармацевтических продуктов; неожиданные результаты клинических испытаний, включая дополнительный анализ существующих клинических данных или неожиданные новые клинические данные; неожиданные регулирующие действия или задержки или государственное регулирование в целом; способность Novartis Group получить или поддерживать патент или другую защиту интеллектуальной собственности, включая неопределенности, связанные с судебным процессом в США; конкуренция в целом; государственное, промышленное и общественное ценообразование и другое политическое давление; а также другие риски и факторы, указанные в текущей Форме 20-F Novartis AG, хранящейся в Комиссии по ценным бумагам и биржам США.Если один или несколько из этих рисков или неопределенностей материализуются, или если лежащие в основе предположения окажутся неверными, фактические результаты могут существенно отличаться от описанных в настоящем документе, как предполагалось, предполагалось, оценивалось или ожидалось.

Ларри В. Амсел, доктор медицины | Колумбийский университет, факультет психиатрии

Ларри В. Амсел, доктор медицины | Колумбийский университет, факультет психиатрии

Перейти к оповещению на сайте. перейти к содержанию

Обзор

Академические назначения

  • Доцент кафедры клинической психиатрии

Исследования

1.Лечение посттравматического стрессового расстройства и других последствий травмы

2. Эффективное распространение доказательных методов лечения в психиатрии

3. Применение теории игр и теории принятия решений в психиатрии, включая формальное математическое моделирование

Научные интересы

  • Поведенческая экономика и психиатрия
  • Эпидемиология дефицита решений
  • Дефицит решения при тревожных расстройствах

Избранные публикации

Выбранный Справочный лист

Публикации по математическому моделированию в психиатрии

  1. Амсел Л. , Манн Дж. Дж.Оценка суицидального риска и подход к суицидальному процессу. в Кес ван Херинген (редактор) «Понимание суицидального поведения: подход к исследованию, лечению и профилактике суицидального процесса». 2001.
  2. Амсел, Л. . И Пайпел, А. Использование теории принятия решений и теории игр для моделирования суицидального поведения. Общество принятия медицинских решений, 23-е ежегодное собрание, 2001 г.
    Первая психиатрическая теория принятия решений / Модель самоубийства по теории игр
  3. Амсел Л , Пайпел А.Модель суицидального поведения по теории игр. АПА Аннотация. 2002.
  4. Амсел Л . Директор симпозиума: Симпозиум по применению теории принятия решений и теории игр в психиатрии. Документ представлен на: Ежегодном собрании APA 2003, 2003.
    Первый симпозиум APA по математической психиатрии
    Первая модель, предполагающая, что аномалии принятия решений являются центральными для психических расстройств
  5. Galanter, CA, Amsel, L. , Pappadopulus, E., Gollwitzer, P., Оттинген, Г., и Йенсен, П. Пилотное вмешательство по изменению поведения врача. АПА Аннотация. NR120, 2004,
  6. Амсель Л. , Пайпел А., Маршалл Р. Теория игр, модель суицидального поведения. Доклад представлен на: 12-й Международной конференции по основам и приложениям теории полезности, риска и принятия решений, 2006 г .; Рим, Италия.
  7. Маршалл Р.Д., Брайант Р.А., Амсел Л. , Сух Э.Дж., Кук Дж. М., Нерия Ю. Психология постоянной угрозы: оценка относительного риска, теракты 11 сентября и опасения, связанные с терроризмом.Американский психолог. 2007; 62 (4): 304.
    Первый подход теории принятия психиатрических решений к посттравматическому стрессу
  8. Амсель Л. , Пайпел А. На пути к математической психиатрии — моделирование теории игр ОКР. Документ представлен на: Ежегодном собрании Общества вынесения суждений и принятия решений, 2008 г .; Чикаго, Иллинойс.
    Первая психиатрическая теория принятия решений / Модель теории игр ОКР
  9. Амсел Л . К математической психиатрии: модели нейроэкономики и теории игр ОКР.Документ представлен на: Американской ассоциации тревожных расстройств, 30-я ежегодная конференция, 2010 г .; Балтимор, Мэриленд.
  10. Amsel L «» На пути к математической психиатрии: рациональное моделирование обсессивно-компульсивного повторения (OCR) с помощью решений и теории игр «. Общество нейроэкономики, 8-е Ежегодное собрание, Эванстон, Иллинойс: 2010
  11. Амсель L «К математической психиатрии: уравнение голода». Общество нейроэкономики, 9-е ежегодное собрание, Эванстон, Иллинойс: 2011
    Первая психиатрическая теория принятия решений / модель теории игр анорексии — предсказанная аномалия дисконтирования задержки
  12. Пипель, А., и Амсель, L . Что плохого в рациональном самоубийстве. Философия 2011, 39 (1): 111-123.
    Первое обсуждение суицидальной этики, основанное на теории принятия решений
  13. Jensen PS, Goldman E, Offord D, Costello EJ, Friedman R, Huff B, Crowe M, Amsel L , Bennett K, Bird H. Упущенные и недооцененные: «Знаки действий» для выявления детей с неудовлетворенными потребностями в области психического здоровья. Педиатрия. 2011; 128 (5): 970-979.
  14. Амсел LV , Хантер Н., Ким С., Фодор К. Э., Марковиц Дж.Побуждает ли исследование, посвященное травмам, пациентов с психотическими симптомами обращаться за лечением? Психиатрические услуги. 2012.
  15. Амсел Л . К математической психиатрии — сравнение трех вычислительных моделей ОКР: байесовской, марковской и теоретико-игровой. Доклад представлен на: конференции по вычислительной психиатрии, 2013 г .; Майами, Флорида.
    Первая марковская модель OCD
  16. Амсел Л . К психиатрической теории игр: самосигнальные модели функциональных психопатологий.25-я международная конференция по теории игр. Стоуни-Брук, штат Нью-Йорк; 2014.
    Первая психиатрическая модель самосигнальной игровой теории ОКР — первая психиатрическая презентация на Major Game Conference
  17. Амзель, L ., Харбо, С., Хальберштам, А., (2014). Нечего бояться, кроме миндалины: применение достижений в психоневрологии страха в государственной политике. Разум и общество,
  18. He X, Geronazzo-Alman L, Lee S, Amsel L , Wang Z, Musa G, Duarte CS, Doan T, Hirsch J, Hoven C.Аномалии белого вещества у подростков с семейной историей расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Документ представлен на: 21-м ежегодном совещании Организации по картированию мозга человека; 14-18 июня 2015 г .; Гавайи, США
  19. Qiao J, Wang Z, Geronazzo-Alman L, Amsel L, , Duarte C и др. Активность мозга позволяет классифицировать подростков с семейными расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ, и без них. Границы нейробиологии человека. 2015; 9: 219.
  20. Амсел Л . Эволюция математической психиатрии: последствия для объединения DSM-5 и критериев исследовательской области (RDoC) с использованием теории поведенческих игр.Документ представлен на симпозиуме ежегодного собрания Американской психиатрической ассоциации, 2015 г .; Торонто, Канада.
  21. . Амсел Л . Директор симпозиума: Эволюция математической психиатрии: последствия для объединения DSM-5 и критериев исследовательской области (RDoC) с использованием теории поведенческих игр. Документ представлен на симпозиуме ежегодного собрания Американской психиатрической ассоциации, 2015 г .; Торонто, Канада.
  22. Амсел LV , Гриффит Е.Ю. Межвременная непрерывность идентичности: модель, основанная на ОКР.Документ представлен на: Общество философии и психологии Университета Дьюка, 2015 г .; Дарем, Северная Каролина
  23. Амсель Л. , Гриффит Е.Ю. Использование теории принятия решений и теории игр для моделирования сложной скорби. Плакат, представленный на симпозиуме исследований «Вычислительная психиатрия и неврология — перепрограммирование мозга на здоровье» (Центр здоровья мозга) 2016 г. Амзель, Л. и Манн, Дж. Дж. Дж. (2000). Нейробиология самоубийства. Глава в Оксфордском учебнике психиатрии, Oxford University Press.
    Первая психиатрическая теория принятия решений / теория игр Модель сложного горя

Публикации, НЕ относящиеся к математическим моделям

  1. Amsel, L ., Placidi, G., Hendin, H., O’Neill, M. & Mann, J.J. (2001). Образовательное вмешательство, основанное на фактических данных, для улучшения оценки и профилактических услуг для офицеров, подверженных риску суицидального поведения. Дональд С. Шихан (редактор) Самоубийство и правоохранительные органы. Департамент юстиции Департамент юстиции.
  2. Амсель, L . И Манн, Дж. Дж. (2001). Оценка суицидального риска и подход к суицидальному процессу. Глава в Kees van Heeringen (редактор). Понимание суицидального поведения: подход к исследованию и лечению суицидального процесса.
  3. Амсель, L . И Манн, Дж. Дж. (2001). Нейробиология самоубийства. Глава в Оксфордском учебнике психиатрии, Oxford University Press.
  4. Амсель, L . И Маршалл Р. (2003). Клиническое ведение субсиндромальных психологических последствий террористических атак 11 сентября.In Coates, S.W., Rosenthal, J. и Schechter, D.S. (Eds.) 11 сентября: Trauma and Human Bonds, The Analytic Press. Хиллсдейл, штат Нью-Джерси.
  5. Galanter, C.A., Amsel, L, ., Pappadopulus, E., Gollwitzer, P., Oettingen, G., Jensen, P. (2004). Пилотное вмешательство по изменению поведения врача. Американская психиатрическая ассоциация, Аннотация. NR120, 2004, с.45.
  6. Манн, Дж. Дж., Карриер, Д., Стэнли, Б., Окендо, М. А., Амсел, Л.В. и Эллис, С.П. (2005). Могут ли биологические тесты помочь в прогнозировании суицида при расстройствах настроения? Международный журнал нейропсихофармакологии, 9 (4), 465-474.PMID: 15967058
  7. Амсел, Л. ., Сух, Э. Дж., Маршалл, Р. и Нерия, Ю. (2006). Обучение терапевтов практике доказательной психотерапии после 11 сентября. В Yuval Neria, Raz Gross, Randall Marshall и Ezra Susser (Eds.). 9/11: Психическое здоровье после террористических атак, Cambridge University Press. Кембридж Великобритания.
  8. Пайпел, А. и Амсел, Л. . Что плохого в рациональном самоубийстве. Философия 2011, 39 (1): 111-123.
  9. Амсел, Л.В ., Хантер, Н., Ким, С., Фодор, К.Е. и Марковиц, Дж.К. Побуждает ли исследование, посвященное травме, пациентов с психотическими симптомами обращаться за лечением? Psychiatric Serv. 2012, 63 (4): 386-389.
  10. Амзель, L ., Харбо, С., Хальберштам, А., (2014). Нечего бояться, кроме миндалины: применение достижений нейропсихиатрии страха к государственной политике. Разум и общество, DOI: 10.1007 / s11299-014-0149-5
  11. Вопросы для самопроверки DSM-5 для авторов: тестовые вопросы для диагностических критериев Под редакцией Muskin PR.American Psychiatric Publishing, 2014 г.,
  12. Автор: Учебное пособие к Американскому издательскому учебнику психиатрических расстройств по расстройствам личности — 2-е издание Под редакцией Маскина П.Р. American Psychiatric Publishing 2015

Для получения полного списка публикаций посетите PubMed.gov

В начало

Настройка вашей модели NLU

Как выбрать конвейер #

В Rasa с открытым исходным кодом входящие сообщения обрабатываются последовательностью компонентов.Эти компоненты выполняются один за другим в так называемом конвейере обработки , определенном в вашем файле config.yml . Выбор конвейера NLU позволяет вам настроить вашу модель и настроить ее для вашего набора данных.

Для начала вы можете позволить Предлагаемая функция конфигурации выберите конвейер по умолчанию для вас. Просто укажите для своего бота язык в файле config.yml и оставьте ключ для конвейера . нет или пусто.

Скопируйте

language: fr # ваш двухбуквенный код языка

pipeline:

# намеренно оставлен пустым

Разумные стартовые конвейеры #

Если вы начинаете с нуля, часто бывает полезно начать с предварительно обученных встраиваний слов.Предварительно обученные вложения слов полезны, поскольку они уже содержат какие-то лингвистические знания. Например, если у вас есть предложение типа «Я хочу купить яблоки» в ваших тренировочных данных, и Раса просят предсказать намерение «получить груши», ваша модель уже знает, что слова «яблоки» и «груши» очень похожи. Это особенно полезно, если у вас недостаточно данных для обучения.

Если вы начинаете работу с одним из языков, поддерживаемых spaCy, мы рекомендуем следующий конвейер:

Скопируйте

язык: «fr» # ваш двухбуквенный код языка

конвейер:

- имя: SpacyNLP

- имя: SpacyTokenizer

- имя: SpacyFeaturizer

- имя: RegexFeaturizer

- имя: LexicalSyntacticFeaturizer

- имя: CountVectorsFeaturizer

- имя: CountVectorsFeaturizer

анализатор: "char_wb"

min_ngram: 1

max_ngram9Iass7:

EntitySynonymMapper

- имя: ResponseSelector

эпох: 100

Он использует SpacyFeaturizer, который предоставляет предварительно обученные вложения слов (см. языковые модели).

Если вы не используете какие-либо предварительно обученные встраивания слов в своем конвейере, вы не привязаны к определенному языку и можете обучить вашу модель более конкретной предметной области.

Если для вашего языка нет встраиваемых слов или у вас очень специфическая терминология, мы рекомендуем использовать следующий конвейер:

Скопируйте

язык: «fr» # ваш двухбуквенный код языка

конвейер:

- имя: WhitespaceTokenizer

- имя: RegexFeaturizer

- имя: LexicalSyntacticFeaturizer

ctors -

- имя: CountVectorsFeaturizer

анализатор: "char_wb"

min_ngram: 1

max_ngram: 4

- имя: DIETClassifier

эпох: 100

- имя: EntitySapper2 - EntitySapper 100

Этот конвейер использует CountVectorsFeaturizer для обучения только на предоставленных вами обучающих данных.Этот конвейер может обрабатывать любой язык, в котором слова разделенные пробелами. Если это не относится к вашему языку, ознакомьтесь с альтернативами WhitespaceTokenizer.

Жизненный цикл компонента #

Каждый компонент обрабатывает ввод и / или создает вывод. Порядок компонентов определяется порядок, в котором они перечислены в файле config.yml ; вывод компонента может использоваться любым другим компонентом, который идет после него в конвейере. Некоторые компоненты предоставляют только информацию, используемую другими компонентами. в стадии разработки.Другие компоненты производят выходных атрибутов , которые возвращаются после обработка закончена.

Например, для предложения «Я ищу китайскую еду» вывод будет:

Копировать

{

«текст»: «Я ищу китайскую еду»,

«сущности»: [

{

«начало»: 8,

«конец»: 15,

«значение»: «китайский»,

«объект»: «кухня»,

«экстрактор»: «DIETClassifier»,

«уверенность»: 0.864

}

],

«намерение»: {«доверие»: 0,6485910
0309, «имя»: «restaurant_search»},

«намерение_ранжирование»: [

{«доверие»: 0,6485910
0309, «имя»: "restaurant_search"},

{"уверенность": 0,1416153159565678, "имя": "подтверждение"}

]

}

Создается как комбинация результатов различных компонентов в следующем конвейере:

Копия

pipeline:

- имя: WhitespaceTokenizer

- имя: RegexFeaturizer

- имя: LexicalSyntacticFeaturizer

- имя: CountVectorsFeaturizer

:

000:

000_example_

_0007

- имя: DIETClassifier

- имя: EntitySynonymMapper

- имя: ResponseSelector

Например, сущностей Атрибут здесь создается компонентом DIETClassifier .

Каждый компонент может реализовывать несколько методов из базового класса Component ; в конвейере эти разные методы будут вызываться в определенном порядке. Предположим, мы добавили следующий конвейер в наш config.yml :

Копировать

pipeline:

- имя: «Компонент A»

- имя: «Компонент B»

- имя: «Последний компонент»

Изображение ниже показан порядок вызовов во время обучения этого конвейера:

Жизненный цикл компонента

Перед тем, как первый компонент будет создан с помощью функции create , так с именем создается контекст (который является не чем иным, как python dict).Этот контекст используется для передачи информации между компонентами. Например, один компонент может вычислять векторы признаков для обучающих данных, хранить что в контексте и другой компонент может получить эту функцию векторы из контекста и классификация намерений.

Изначально контекст заполняется всеми значениями конфигурации. Стрелки на изображении покажите порядок вызовов и визуализируйте путь пройденного контекст. После того, как все компоненты обучены и сохраняются, final словарь контекста используется для сохранения метаданных модели.

Doing Multi-Intent Classification #

Вы можете использовать многоцелевую классификацию для прогнозирования нескольких намерений (например, check_balances + transfer_money ) или для моделирования иерархической структуры намерений (например, обратная связь + положительный результат больше похож на feedback + отрицательный , чем болтовня ).

Для многоцелевой классификации вам необходимо использовать DIETClassifier в своем конвейере. Вам также необходимо определить эти флаги в любом используемом токенизаторе:

  • intent_tokenization_flag : установите для него значение True , чтобы метки намерений были токенизированы.

  • intent_split_symbol : задайте строку-разделитель, которая разделяет метки намерений. В данном случае + , по умолчанию _ .

Вот пример конфигурации:

Копировать

язык: "en"

pipeline:

- name: "WhitespaceTokenizer"

intent_tokenization_flag: True

intent_split_symbol: 9000Vectors

name:

- name: "DIETClassifier"

Когда использовать Multi-Intents #

Допустим, у вас есть бот для финансовых услуг, и у вас есть примеры намерений check_balances и transfer_money :

Копировать

nlu:

- intent: check_balances

примеры: |

- Сколько у меня денег?

- каков остаток на моем счете?

- намерение: transfer_money

примеры: |

- Я хочу перевести деньги на свой сберегательный счет

- перевести деньги

Однако ваш бот получает входящие сообщения, подобные этому, которые объединяют оба намерения:

Пользователь: Сколько у меня денег? Я хочу перевести часть на сбережения.

Пользователь хочет знать баланс для перевода денег

Если вы видите достаточно этих примеров, вы можете создать новое намерение с несколькими намерениями check_balances + transfer_money и добавить к нему входящие примеры, например:

Скопируйте

nlu:

- намерение: check_balances + transfer_money

примеры: |

- Сколько у меня денег? Я хочу перевести часть на сбережения.

- Какой остаток на моем счете? Мне нужно передать некоторые, поэтому я хочу знать, сколько у меня

Модель не будет предсказывать какую-либо комбинацию намерений, для которых примеры явно не указаны в данных обучения.Поскольку учет каждой возможной комбинации намерений приведет к комбинаторному взрыву количества намерений, вам следует добавлять только те комбинации намерений, для которых вы видите достаточно примеров, поступающих от реальных пользователей.

Как использовать множественные намерения для управления диалогом #

Классификация с несколькими намерениями предназначена для помощи в последующей задаче прогнозирования действий после с несколькими намерениями. Есть два дополнительных способа использования множественных намерений в данных обучения диалогов:

1) Добавление обычных историй или правил для мульти-намерений.Например, учитывая следующие два правила для каждого индивидуального намерения:

Копировать

правила:

- правило: проверить баланс счета

шагов:

- намерение: check_balances

- действие: action_check_balances

- правило: перевести деньги

шагов:

- намерение: transfer_money

- действие: action_transfer_money

Вы можете добавить еще одно правило для мульти-намерения, которое задает последовательность действий для удовлетворения обоих намерений:

Копировать

rules:

- правило: проверить остатки и перевести деньги

шаги:

- намерение: check_balances + transfer_money

- действие: action_check_balances

- действие: action_transfer_money

2) Разрешить политике машинного обучения обобщить сценарий с несколькими намерениями из историй с одним намерением .

При использовании множественного намерения для политик машинного обучения это намерение используется с использованием мульти-горячего кодирования. Это означает, что функция check_balances + transfer_money будет совпадать с характеристикой каждого отдельного намерения. Политики машинного обучения (например, TEDPolicy) могут затем делать прогнозы на основе множественных намерений, даже если они явно не появляются ни в каких историях. Однако обычно он действует так, как если бы присутствовал только один из индивидуальных намерений, поэтому всегда полезно написать конкретную историю или правило, относящееся к делу с несколькими намерениями.

Сравнение конвейеров #

Rasa предоставляет инструменты для непосредственного сравнения производительности нескольких конвейеров с вашими данными. См. Сравнение конвейеров NLU для получения дополнительной информации.

Выбор правильных компонентов #

Есть компоненты для извлечения сущностей, для классификации намерений, выбора ответа, предварительная обработка и другие. Если вы хотите добавить свой собственный компонент, например, для проверки орфографии или для сделайте анализ настроений, ознакомьтесь с пользовательскими компонентами NLU.

Конвейер обычно состоит из трех основных частей:

Токенизация #

Вы можете обрабатывать языки с разделением пробелами (т.е. слова разделены пробелами). с WhitespaceTokenizer. Если в вашем языке нет пробелов, вам следует использовать другой токенизатор. Мы поддерживаем несколько различных токенизаторов, или вы можете создайте свой собственный токенизатор.

Некоторым компонентам, находящимся дальше по конвейеру, может потребоваться специальный токенизатор. Вы можете найти эти требования на отдельных компонентах ' требуется параметр .Если требуемый компонент отсутствует внутри конвейера, будет выброшена ошибка.

Featurization #

Вам необходимо решить, использовать ли компоненты, которые обеспечивают предварительно обученные встраивания слов или нет. Рекомендуем в случаях небольших объемов обучающих данных, чтобы начать с предварительно обученных встраиваний слов. Как только у вас будет больший объем данных и убедитесь, что наиболее релевантные слова будут в ваших данных и, следовательно, будут иметь встраивание слов, контролируемое встраивания, которые узнают значения слов непосредственно из ваших обучающих данных, могут сделать вашу модель более конкретной для вашей области.Если вы не можете найти предварительно обученную модель для своего языка, вам следует использовать контролируемые вложения.

Предварительно обученные вложения #

Преимущество использования предварительно обученных встраиваний слов в вашем конвейере заключается в том, что если у вас есть обучающий пример, например: «Я хочу купить яблоки», и Расу просят предсказать намерение «получить груши», ваша модель уже знает, что слова «яблоки» и «груши» очень похожи. Это особенно полезно, если у вас недостаточно данных для обучения. Мы поддерживаем несколько компонентов, которые обеспечивают встраивание предварительно обученных слов:

  1. MitieFeaturizer

  2. SpacyFeaturizer

  3. ConveRTFeaturizer

  4. LanguageModelFeaturizer

  5. LanguageModelFeaturizer 0 English порекомендуйте ваш учебный файл LanguageModelFeaturizer 0 English .Преимущество ConveRTFeaturizer заключается в том, что он не обрабатывает каждое слово пользовательского сообщения независимо, а создает контекстное векторное представление для всего предложения. Например, если вы есть обучающий пример, например: «Могу ли я заказать машину?», и Раса просят предсказать намерение для «Мне нужна поездка из мое место », поскольку контекстное векторное представление для обоих примеров уже очень похоже, намерение классифицировано для обоих весьма вероятно будет то же самое. Это также полезно, если у вас недостаточно данных для обучения.

    Альтернативой ConveRTFeaturizer является LanguageModelFeaturizer, который использует предварительно обученный язык. такие модели, как BERT, GPT-2 и т. д., для извлечения аналогичных контекстных векторных представлений для полного предложения. Видеть HFTransformersNLP для получения полного списка поддерживаемых языковых моделей.

    Если ваши данные обучения не на английском языке, вы также можете использовать другой вариант языковой модели, которая предварительно обучен языку, соответствующему вашим данным обучения. Например, существуют китайский ( bert-base-chinese ) и японский ( bert-base-japanese ) варианты модели BERT.Полный список различных вариантов эти языковые модели доступны в официальная документация библиотеки Transformers.

    spacynlp также обеспечивает встраивание слов на многих разных языках, так что вы можете использовать это как другую альтернативу, в зависимости от языка ваших данных обучения.

    Контролируемые вложения #

    Если вы не используете какие-либо предварительно обученные вложения слов внутри своего конвейера, вы не привязаны к определенному языку и можете обучить вашу модель более конкретной предметной области.Например, в общеанглийском языке слово «баланс» близко относится к «симметрии», но сильно отличается от слова «наличные». В банковской сфере «баланс» и «наличность» тесно связаны связанных, и вы хотите, чтобы ваша модель запечатлела это. Вы должны использовать только элементы из категории разреженных функций, например CountVectorsFeaturizer, RegexFeaturizer или LexicalSyntacticFeaturizer, если вы не хотите использовать предварительно обученные вложения слов.

    Классификация намерений / Селекторы ответов #

    В зависимости от ваших данных вы можете захотеть выполнить только классификацию намерений, распознавание сущностей или выбор ответа.Или вы можете объединить несколько из этих задач. Мы поддерживаем несколько компонентов для каждой из задач. Мы рекомендуем использовать DIETClassifier для классификации намерений и распознавания сущностей. и ResponseSelector для выбора ответа.

    По умолчанию все эти компоненты используют все доступные функции, созданные в конвейере. Однако иногда имеет смысл ограничить функции, которые используются конкретным компонентом. Например, ResponseSelector, скорее всего, будет работать лучше, если нет функций из Используются RegexFeaturizer или LexicalSyntacticFeaturizer.Для этого вы можете сделать следующее: Задайте псевдоним для каждого средства определения характеристик в конвейере с помощью параметра псевдоним . По умолчанию в качестве псевдонима устанавливается полное имя класса featurizer, например, RegexFeaturizer . Затем вы можете указать, например, в ResponseSelector с помощью параметра featurizers , какие функции из какие особенности следует использовать. Если вы не установите опцию featurizers , будут использованы все доступные функции.

    Вот пример файла конфигурации, в котором DIETClassifier использует все доступные функции и ResponseSelector просто использует функции из ConveRTFeaturizer и CountVectorsFeaturizer .

    Копировать

    язык: "en"

    pipeline:

    - имя: ConveRTTokenizer

    - имя: ConveRTFeaturizer

    псевдоним: "convert"

    - имя: RegexFeaturizer

    ealias:

    псевдоним: Legexaturizer

    псевдоним: "лексико-синтаксический"

    - имя: CountVectorsFeaturizer

    псевдоним: "cvf-word"

    - имя: CountVectorsFeaturizer

    псевдоним: "cvf_ char"

    анализатор: " 1

    max_ngram: 4

    - имя: DIETClassifier

    эпох: 100

    - имя: EntitySynonymMapper

    - имя: ResponseSelector

    featurizers: ["convert", "cvf7-word"] 9000

    Entity Extraction #

    Entity Extraction включает в себя синтаксический анализ пользовательских сообщений на предмет необходимой информации.Раса с открытым исходным кодом предоставляет экстракторы сущностей для настраиваемых сущностей, а также предварительно обученные, такие как даты и местоположения. Вот краткое изложение имеющихся экстракторов и того, для чего их лучше всего использовать:

    9ITractor структура 1368 хорошо для обучения настраиваемых сущностей
    Компонент Требуется Модель Примечания
    DIETClassifier N / A случайное поле N / A поверх трансформатора хорошо для обучения настраиваемых сущностей
    CRFEntityExtractor sklearn-crfsuite условное случайное поле подходит для обучения настраиваемых сущностей
    предоставляет предварительно обученные объекты
    DucklingEntityExtractor бегущий утенок контекстно-свободная грамматика предоставляет предварительно обученные объекты
    MitieEntity
    EntitySynonymMapper существующих сущностей Н / Д сопоставляет известные синонимы

    Повышение производительности #

    Обработка дисбаланса классов

    часто не выполняет алгоритмы класса если есть большой дисбаланс класса, например, если у вас есть много обучающих данных для одних целей и очень мало обучающих данных для других.Чтобы смягчить эту проблему, вы можете использовать стратегию пакетной обработки с балансировкой и . Этот алгоритм гарантирует, что все классы представлены в каждом пакете или, по крайней мере, в как можно больше последующих пакетов, при этом имитируя тот факт, что одни классы проводятся чаще, чем другие. По умолчанию используется сбалансированное дозирование. Чтобы отключить его и использовать классическую стратегию пакетной обработки, включите batch_strategy: последовательность в вашем файле конфигурации.

    Копия

    язык: "en"

    pipeline:

    # -... другие компоненты

    - имя: "DIETClassifier"

    batch_strategy: sequence

    Доступ к диагностическим данным #

    Доступны диагностические данные.

    Чтобы лучше понять, что делают ваши модели, вы можете получить доступ к промежуточным результатам процесса прогнозирования. Для этого вам необходимо получить доступ к полю диагностических_данных сообщения и объекты прогноза, которые содержат информация о весах внимания и другие промежуточные результаты вычисления логического вывода.Вы можете использовать эту информацию для отладки и точной настройки, например с РасаЛитом.

    После обучения модели вы можете получить доступ к диагностическим данным для DIET, учитывая обработанное сообщение, например:

    Скопируйте

    nlu_diagnostic_data = message.as_dict () [DIAGNOSTIC_DATA]

    для имя_компонента, диагностические_данные в nlu_diagnostic_data.items ():

    Внимание_вес = диагностические_данные ["печать 9000" Внимание_вес для {имя_компонента}: ")

    print (Внимание_вес)

    text_transformed = диагностические_данные [" text_transformed "]

    print (f" \ ntext_transformed для {component_name}: ")

    print (text_transformed)

    И вы можете получить доступ к диагностическим данным для TED следующим образом:

    Копировать

    prediction = policy.prediction_action_probabilities (

    GREET_RULE, domain, RegexInterpreter ()

    )

    print (f "{prediction.diagnostic_data.get ('Внимание_weights')}")

    Настройка Tensorflow #

    позволяет настроить параметры среды выполнения TensorF Подмодуль TF Config. Rasa Open Source поддерживает меньшее подмножество этих параметры конфигурации и выполняет соответствующие вызовы подмодуля tf.config . Это меньшее подмножество состоит из конфигураций, которые разработчики часто используют с Rasa Open Source.Все параметры конфигурации указываются с использованием переменных среды, как показано в последующих разделах.

    Детерминированные операции #

    Если вы используете графические процессоры и в ваш конвейер и / или использовать любой из TEDPolicy , UnexpecTEDIntentPolicy , DIETClassifier , или ResponseSelector , обучение и тестирование завершатся неудачно, если вы установите переменную среды TF_DETERMINISTIC_OPS = 1 , потому что нет детерминированных реализаций GPU лежащий в основе tensorflow ops тс.sparse.sparse_dense_matmul , tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits , и tf.math.unsorted_segment ops. Для получения дополнительной информации см. Здесь

    Вы можете увидеть, какие особенности редки здесь, проверив "Тип" featurizer.

    Оптимизация производительности ЦП #

    Мы рекомендуем настраивать эти параметры, только если вы опытный пользователь TensorFlow и понимаете реализация компонентов машинного обучения в вашем конвейере.Эти параметры влияют на то, как выполняются операции под капотом в Tensorflow. Оставить для них значения по умолчанию - нормально.

    В зависимости от операций TensorFlow, которые использует компонент NLU или политика ядра, вы можете использовать многоядерный процессор. параллелизм за счет настройки этих параметров.

    Распараллеливание одной операции #

    Установите TF_INTRA_OP_PARALLELISM_THREADS в качестве переменной среды, чтобы указать максимальное количество потоков, которые можно использовать распараллелить выполнение одной операции.Например, могут выполняться такие операции, как tf.matmul () и tf.reduce_sum . на нескольких потоках, работающих параллельно. Значение по умолчанию для этой переменной - 0 , что означает, что TensorFlow будет выделить один поток на каждое ядро ​​ЦП.

    Распараллеливание нескольких операций #

    Установите TF_INTER_OP_PARALLELISM_THREADS в качестве переменной среды, чтобы указать максимальное количество потоков, которые можно использовать для распараллеливания выполнения нескольких неблокирующих операций .К ним относятся операции, не имеющие направленный путь между ними в графе TensorFlow. Другими словами, вычисление одной операции не влияет на вычисление другой операции. Значение по умолчанию для этой переменной - 0 , что означает, что TensorFlow будет выделять один поток на каждое ядро ​​ЦП.

    Чтобы узнать больше о том, чем эти два варианта отличаются друг от друга, обратитесь к этому поток stackoverflow.

    Оптимизация производительности графического процессора #

    Ограничение роста памяти графического процессора #

    TensorFlow по умолчанию блокирует всю доступную память графического процессора для запущенного процесса.Это может быть ограничением, если вы работаете несколько процессов TensorFlow и хотят распределить между ними память. Чтобы Rasa Open Source не блокировал все доступной памяти графического процессора установите для переменной среды TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH значение True .

    Ограничение доступной абсолютной памяти графического процессора #

    Вы можете ограничить абсолютный объем памяти графического процессора, который может использоваться процессом Rasa с открытым исходным кодом.

    Например, у вас есть два видимых графических процессора ( GPU: 0 и GPU: 1 ), и вы хотите выделить 1024 МБ из первого графического процессора. и 2048 МБ со второго GPU.Вы можете сделать это, установив для переменной среды TF_GPU_MEMORY_ALLOC значение "0: 1024, 1: 2048" .

    NeoantigenID - Personalis

    NeoantigenIDmckinleymedia2020-08-29T05: 11: 19-08: 00

    Используя наш улучшенный экзом и транскриптом, мы применили эти анализы для более глубокого биоинформатического анализа для точного прогнозирования неоантигенов. Одним из интересных приложений является использование неоантигенов в качестве предиктора для определения вероятности ответа на иммунотерапию (Rizvi et al., 2015), но использование этих анализов для разработки персонализированных противораковых вакцин становится все более важным. Хотя для помощи в идентификации неоантигенов были разработаны стандартные исследовательские программы, разработка надежной аналитически проверенной платформы для идентификации неоантигенов, подходящей для клинического применения, является сложной задачей.

    В рамках нашего рабочего процесса по неоантигенам (рис. 4) соматическая ДНК и варианты РНК обрабатываются для идентификации антигена, включая SNV, инделения и события слияния. Важно отметить, что события как в кадре, так и вне кадра точно учитываются при расшифровке стенограммы, что позволяет получить богатый источник предполагаемых неоантигенов-кандидатов.Наш портфель включает оценку потенциально важных критериев, включая предсказание HLA, связывание MHC (класс I и II), иммуногенность, сходство с самим собой и сходство с известными антигенами.

    Далее пептиды оценивают на экспрессию как на уровне гена, так и на уровне вариантов.

    В совокупности платформа ImmunoID NeXT обеспечивает всестороннюю оценку функций, позволяющих идентифицировать и ранжировать потенциально иммуногенные неоантигены.

    Рисунок 4

    NeoantigenID позволяет идентифицировать неоантигены и позволяет оценить:

    • Мутационный ландшафт с неоантигенной нагрузкой и мутационной нагрузкой
    • Пептиды, полученные из SNV, инделей и слияний генов
    • Critical metrics :
      • Экспрессия на уровне генов и вариантов
      • MHC Class I и избранная аффинность связывания класса II
      • Иммуногенность
    Правильное типирование HLA для точного прогнозирования неоантигена

    Дополнительные функции в нашем механизме обнаружения неоантигенов 916 HLA Typing как для класса I, так и для выбранных аллелей класса II и дальнейшее уточнение предсказания пептидов путем включения фазирования в конвейер.

    HLA-типирование - важный компонент процесса прогнозирования неоантигенов. Неправильный набор текста может привести к неточностям в прогнозировании привязки. Чтобы обеспечить точное типирование HLA в ImmunoID NeXT, мы оптимизировали и проверили чрезвычайно точный инструмент. Для этого мы проверили сотни аллелей HLA как в классе I, так и в выбранном классе II, которые ранее были типированы с помощью методов ПЦР клинической степени. Мы провели слепую клиническую валидацию с 19 ортогонально типизированными образцами, включающими> 300 аллелей HLA, достигнув высокой согласованности.

    Таблица 1: Результаты ввода HLA

    Локус HLA Количество звонков Номер в соглашении Согласование
    Класс I 112
    Класс II 222 211 95%
    Класс I + II 334 322 96,4%
    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *