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跨模态引导辅助多模态学习与双重注意用于 MRI 脑肿瘤分级
摘要 — 脑肿瘤是全球最致命的癌症之一，在儿童和老年人中非常常见。早期准确识别肿瘤类型和等级对于选择精准治疗方案起着重要作用。不同序列的磁共振成像 (MRI) 协议为临床医生提供了识别肿瘤区域的重要矛盾信息。然而，由于数据量大且脑肿瘤类型多样，人工评估既耗时又容易出错。因此，MRI 自动脑肿瘤诊断的需求尚未得到满足。我们观察到单模态模型的预测能力有限，其性能在不同模态之间差异很大，而常用的模态融合方法会引入潜在的噪声，导致性能显着下降。为了克服这些挑战，我们提出了一种新的跨模态引导辅助多模态学习，并采用双重注意来解决 MRI 脑肿瘤分级任务。为了平衡模型效率和功效之间的权衡，我们使用 ResNet Mix Convolution 作为特征提取的主干网络。此外，还应用双重注意分别捕获空间和切片维度中的语义相互依赖性。为了促进模态之间的信息交互，我们设计了一个跨模态引导辅助模块，其中主要模态在训练过程中引导其他次要模态，这可以有效地利用不同 MRI 模态的互补信息，同时减轻可能的噪声的影响。在 BraTS2018 和 BraTS2019 数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性，其性能大大优于基于单模态的方法和几种最先进的多模态方法，在两个数据集上的 AUC 分别为 0.985 ± 0.019 和 0.966 ± 0.021。
高温摩擦学性能，其功能分级的星状6/WC金属基质复合涂料由激光导向能量D
摘要：磨损驱动的工具故障是行业中的主要障碍之一。可以通过陶瓷增强金属基质复合材料的表面涂层来解决此问题。但是，最大陶瓷含量受破解的限制。在这项工作中，研究了功能分级的WC-陶瓷颗粒增强的星状6涂层的摩擦学行为。到此为止，研究了在室温和400°C下的耐磨性。此外，摩擦学分析得到了裂纹敏感性和硬度评估的支持，这对于使用陶瓷粒子增强的复合材料的处理至关重要。结果表明，可以使用功能分级的材料来增加最大可允许的WC含量，从而改善摩擦学行为，最著名的是在高温下。此外，在高温磨损测试中观察到了从磨料到氧化磨损的转变。关键字：摩擦，涂料，金属基质复合材料，功能分级的材料，高温，激光定向的能量沉积
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介
非对称自共源共栅和分级通道 SOI nMOSFET 中跨电容的模拟性能比较
区域（对应于 MS 晶体管）电子密度从反转开始并经历耗尽，当它到达轻掺杂区域时，电子密度变为反转。因此，A-SC 上的电子密度行为（从反转到耗尽再回到反转）发生在每个晶体管上，而 GC 发生在整个器件长度上。这解释了 A-SC 器件上的凸起如此突出的原因。
基于 MRI 的阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的深度分级鉴别诊断
阿尔茨海默病和额颞叶痴呆是神经退行性痴呆的常见形式。这两种疾病的临床病程中都存在行为改变和认知障碍，它们的鉴别诊断有时会给医生带来挑战。因此，专门用于这一诊断挑战的精确工具在临床实践中很有价值。然而，目前的结构成像方法主要侧重于每种疾病的检测，而很少侧重于它们的鉴别诊断。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的疾病检测和鉴别诊断方法。我们建议在此应用中使用两种类型的生物标志物：结构分级和结构萎缩。首先，我们建议训练大量 3D U-Nets，以使用结构 MRI 作为输入，在本地确定健康人、阿尔茨海默病患者和额颞叶痴呆患者的解剖模式。该集合的输出是 2 通道疾病坐标图，可以将其转换为临床医生易于解释的 3D 分级图。该双通道疾病坐标图与多层感知器分类器相结合，用于不同的分类任务。其次，我们建议将我们的深度学习框架与基于体积的传统机器学习策略相结合，以提高模型的判别能力和稳健性。经过交叉验证和外部验证，我们基于 3319 个 MRI 的实验表明，与最先进的疾病检测和鉴别诊断方法相比，我们的方法产生了具有竞争力的结果。
标题：使用人工智能标记自由文本手术和超声报告以对小儿阑尾炎进行分级
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里，我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级，几名数据收集者（医学生和研究助理）从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本，并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后，一名儿科医生裁定所有数据，找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告（42.7%）和 32 份手术报告（31.1%）中，98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者（28.2%）的 PAG 被手动错误分配，3 名患者（2.9%）的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中，使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录（包括报告和提取的数据）中的错误分类，速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取，并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
用功能分级材料释放智能药物
功能分级的材料（FGM）具有从一个区域到另一个区域的平稳差异，近年来一直受到越来越多的关注，尤其是在航空航天，汽车和生物医学领域。但是，他们尚未发挥全部潜力。在本文中，我们探讨了在药物输送的背景下，FGM的潜力，在此，独特的材料特征为所需应用提供细化药物释放的潜力。具体来说，我们基于空间变化的药物扩散率开发了从薄膜FGM中释放药物的数学模型。我们证明，取决于扩散率的功能形式（与材料特性有关），可以获得广泛的药物释放曲线。有趣的是，这些释放曲线的形状通常无法从具有恒定扩散率的均匀介质中实现。
通过直接激光金属沉积过程的薄壁316L不锈钢钢丝625的功能分级添加剂制造：表征和评估
摘要：直接激光金属沉积（DLMD）是一种最先进的制造技术，用于在这项研究中制造316L不锈钢/inconel 625功能分级材料（FGM）。对于这些材料在行业中的实际应用，过程参数对几何特征和表面粗糙度的影响需要更多的研究。通过更改每一层中316升不锈钢/inconel 625的比例，该女性FGM是在五层中加上五层制造的。研究了激光功率对几何特性，身高稳定性和表面粗糙度的影响。研究了微观结构分析和微硬度填充。结果表明，尽管有较高的固定速率，但合金元素的分离发生了。还发现，增加激光功率将增加梯度壁的高度，宽度，高度稳定性和表面粗糙度。在最高激光功率（280 W）处，沉积层的最大宽度和高度分别为1.615和6.42 mm。在220 W的激光功率下，将获得最小的表面粗糙度（R a =105μm）和最佳的高度稳定性（0.461 mm）。在225-277 HV范围内的各个部分的各个部分中，显微硬度值将有所不同。
揭示定向能量沉积 316L+WC 分级复合材料与氧化铝的复杂磨损序列
图 2：(a) 316L+20%WC 复合材料的 SEM 显微照片。部分溶解的 WC 碳化物（亮圆圈）均匀分散在增强基质中。(b) (a) 的特写视图，显示了部分溶解的 WC 碳化物（浅灰色）的紧邻区域以及由凝固碳化物组成的网络。(c) (a) 的另一个特写视图，重点关注熔池和 HAZ 之间的过渡及其各自的凝固碳化物。
用于室温钠硫电池的三重功能分级混合 MXenes 中间层
室温钠硫 (RT Na-S) 电池具有高理论能量密度和低成本的特点，最近因潜在的大规模储能应用而受到广泛关注。然而，多硫化钠的穿梭效应仍然是导致循环稳定性差的主要挑战，这阻碍了 RT Na-S 电池的实际应用。在此，设计了一种多功能混合 MXene 中间层以稳定 RT Na-S 电池的循环性能。混合 MXene 中间层包括大尺寸的 Ti 3 C 2 T x 纳米片内层，随后是玻璃纤维 (GF) 隔膜表面的小尺寸 Mo 2 Ti 2 C 3 T x 纳米片外层。大尺寸的 Ti 3 C 2 T x 纳米片内层为可溶性多硫化物提供了有效的物理阻挡和化学限制。小尺寸的 Mo 2 Ti 2 C 3 T x 外层具有出色的多硫化物捕获能力，并加速了多硫化物转化的反应动力学，这是由于其优异的电子电导率、大的比表面积和富含 Mo 的催化表面。因此，采用这种混合 MXene 夹层改性玻璃纤维隔膜的 RT Na-S 电池在 1 C 下在 200 次循环中提供稳定的循环性能，容量保持率提高了 71%。这种独特的结构设计为开发高性能金属硫电池的基于 2D 材料的功能夹层提供了一种新颖的策略。