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如果我们知道白质通路从哪里开始、在哪里结束以及在哪里不去，那么通过扩散 MRI 纤维束成像得到的脑连接在解剖学上可以非常准确
1. 范德堡大学成像科学研究所，范德堡大学，美国田纳西州纳什维尔 2. 范德堡大学医学中心放射学和放射科学系，美国田纳西州纳什维尔 3. 法国波尔多大学 CEA 法国国家科学研究院神经退行性疾病研究所 - UMR 5293 神经功能图像组 4. 加拿大舍布鲁克大学舍布鲁克连接成像实验室 (SCIL) 5. 范德堡大学电气工程与计算机科学系，美国田纳西州纳什维尔 6. 亨利 M. 杰克逊基金会，美国马里兰州贝塞斯达 7. 美国马里兰州贝塞斯达国家生物医学成像和生物工程研究所 8. 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心生物医学工程系 * Kurt G Schilling 电子邮件： kurt.g.schilling.1@vumc.org
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
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免责声明此处包含的信息仅供参考。Hang Seng Indexes Company Limited（“ Hang Seng Indexes”）确保了本文所包含的信息的准确性和可靠性，以此。但是，hang seng索引对本文所包含的任何信息的准确性，完整性或可靠性不做任何保证或陈述，并且对任何人或任何责任造成的任何责任（无论是在侵权还是合同中还是其他方式）对任何人或任何损害的任何损害或损害的任何损害或损失所产生的任何损害或损失，无论是否依赖该文档的任何内容，无论是否依赖该文档的任何内容，或者可能会在任何情况下都有任何损害或遗漏的时间，或者在任何情况下都可能会在任何情况下进行任何错误或遗漏。Hang Senghai-Shenzhen-hong kong Automous和电动汽车指数（“指数”）由Hang Seng Indexes出版。Hang Seng索引已与Factset（“ FactSet”）签约，以使用Factset Revere业务行业分类系统（“ RBICS”）数据，该数据构成了用于维护和计算索引的数据的一部分。“ FactSet”和“ RBICS”是事实集的商标，并已获得Hang Seng Indexes使用的许可。该指数不是由事实集拥有，赞助，认可或促进的，事实集并未对基于此类指数或以其他方式依靠此类索引进行任何目的的产品的建议进行任何陈述，并且对于任何目的而言，对于索引或任何值的任何责任或遗漏都不应对任何责任或任何值均承担任何责任。本文包含的信息并不构成Hang Seng指数对任何投资的任何明示或暗示的建议或建议。投资涉及风险。潜在的投资者不应仅根据本文提供的信息做出任何投资决定，并应寻求独立的投资建议，以确保其对自己的投资目标，财务环境和其他特定需求做出任何决定。潜在的投资者还应注意，证券和投资的价值可以下降，并且过去的绩效不一定表明未来的绩效。Hang Seng Indexes是Hang Seng Bank Limited的子公司，该公司是HSBC Holdings plc（“ HSBC Group”）的公司集团的一部分。潜在的利益冲突可能会在Hang Seng指数与其他汇丰集团成员之间产生。为了管理实际或潜在的利益冲突，Hang Seng Indexes制定了识别和管理与创建，提交和管理其指数和/或可能在Hang Seng Indexes和其他HSBC组成员之间产生的与创建，提交和管理有关的利益冲突的政策和程序。为了减少和避免这种利益冲突，Hang Seng指数和其他汇丰集团成员的每个实体都具有独立的管理结构，并且每个实体都独立行动，并以一定的长度行动。
对人工智能（AI）模型在皮肤病学诊断和与皮肤科专家进行比较中的准确性（AI）的评估
生成人工智能（AI）的最新进展已扩大了皮肤病学内诊断支持方面的应用，但其临床准确性需要进行持续的评估。这项研究使用30个数据集，将三种高级AI模型，Chatgpt-4O，Claude 3.5 SONNET和GEMINI 1.5 PRO的诊断性能与经过董事会认证的皮肤科医生的诊断性能进行了比较，使用了30个案例的数据集，其中包含各种皮肤病学条件。AI模型表现出可与专家的诊断准确性相当，有时甚至超出了专家的诊断精度，尤其是在罕见和复杂的情况下。统计分析显示，AI模型和皮肤科医生之间的准确率没有显着差异，表明AI可以作为皮肤病学实践中有价值的补充诊断工具。限制包括较小的样本量和潜在的选择偏差。但是，这些发现强调了AI诊断能力的进展，支持了更大的数据集和各种临床方案的进一步验证，以确认其实际实用性。
深度学习的智能服装，以对日常生活中的睡眠条件进行准确而多功能的监控
睡眠障碍很普遍，并且会影响数百万的健康和生产力。传统的睡眠监控系统是复杂的，每天使用不便。我们的研究介绍了一种智能服装，该服装集成了应变传感器阵列和深度学习，以便在舒适的环境中准确监视睡眠方式。这种耐用，伪像 - 弹性和定位 - 免费诊断E-纺织品可以以高准确性和适应性为六个健康，副健康和不健康的睡眠状态分类，从而使其比现有的可穿戴技术取得了重大进步。凭借这些独特的功能，提出的解决方案标志着睡眠医学和消费者健康方面的一步，通过提供对睡眠健康的持续不感知的监测，最终改善对睡眠障碍的理解和管理。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
具有可扩展注释工具和高准确模型的阿尔茨海默氏病病理的可推广预测
4美国纽约纽约州西奈山的伊坎医学院NASH神经科学系。5位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。 6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941585位于美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系。6纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。 7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。 8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941586纽约西奈山的伊坎医学院阿尔茨海默氏病研究中心。7 JJ Peters VA医疗中心-Mirecc，布朗克斯，纽约，美国。8病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。 9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941588病理学系，伊坎医学院，美国纽约，纽约，美国纽约。9，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州941589，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，神经和生理学系，加利福尼亚州94158
基于知识的机制模型可准确预测 EGFR 突变肺腺癌中吉非替尼的病情进展
肺腺癌 (LUAD) 与晚期低存活率相关。尽管靶向疗法的发展已经改善了具有已识别的特定基因改变（例如表皮生长因子受体基因 (EGFR) 上的激活突变）的 LUAD 患者的预后，但肿瘤耐药性的出现最终会发生在所有患者中，这推动了新疗法的开发。在本文中，我们提出了 In Silico EGFR 突变型 LUAD (ISELA) 模型，该模型将 LUAD 患者的个体特征（包括肿瘤遗传异质性）与第一代 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂吉非替尼作用下的肿瘤大小演变和肿瘤随时间的进展联系起来。该转化机制模型收集了有关 LUAD 的广泛知识，并在多个尺度上进行了校准，包括体外、人肿瘤异种移植小鼠和人类，重现了 90% 以上的已识别实验数据。此外，该模型的覆盖率为 98.5%，负对数秩检验为 99.4%，准确重现了 Lux-Lung 7 临床试验中的进展时间，该试验在校准中未使用，因此支持该模型具有较高的预测价值。这种基于知识的机制模型可以成为开发针对 EGFR 突变 LUAD 的新疗法的宝贵工具，为生成合成对照组奠定基础。
使用随机森林回归的数据驱动方法准确评估电动汽车电池的健康状态
摘要 - 需要准确评估电动汽车 (EV) 电池的健康状态 (SoH)，以管理其性能、安全性和使用寿命。本研究旨在提出一种使用随机森林回归 (RFR) 模型的数据驱动方法来准确预测 SoH。该方法基于历史电池性能数据来训练 RFR 模型，该模型对于捕获输入特征和 SoH 指标之间的复杂非线性关系特别有用。基于模型的方法需要电化学模型，而数据驱动的方法通常依赖于广泛的实验室测试，而我们的方法展示了一种计算高效、灵活且准确的方法，该方法适用于多种电池类型和用例。它使用电压、电流、温度和充电/放电速率等关键特征作为预测因子，从而可以全面检查当前和以前的电池行为。该模型已根据各种基准数据集进行了评估，并显示出高水平的准确性和稳健性。
基于图像的可解释人工智能准确识别1
13 Krizhevsky A，Sutskever I，Hinton GE。具有深卷积280神经网络的Imagenet分类。在：第281届神经281信息处理系统国际会议论文集 - 第1卷。Curran Associates Inc。：Red Hook，NY，282 USA，2012年，第1097–1105页。283