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World File Search System成像机
儿童牙科人工智能：综述
学院和医院。摘要人工智能 (AI) 是约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年提出的一个术语，指的是机器获取知识并将其应用于执行一系列认知任务的能力，例如语言处理、推理、学习和决策，本质上是模仿人类行为。机器学习 (ML) 是亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel) 于 1959 年创造的一个术语，是人工智能的一个子集，它使系统能够自主学习并从经验中改进，而无需明确编程。ML 有助于开发可以访问数据并自主学习的计算机程序。将 AI 组件整合到成像机中可以减轻工作量并提高效率。儿童牙科受益于人工智能的各种应用，本文概述了这些应用。关键词：人工智能；ML；深度学习；儿童牙科
阅读理解和语言评估
7。将以下事实从文章重写为按时间顺序排列。（7）•培训师用匈牙利语说话 - 狗主人使用的普遍赞美词，例如“好男孩”，“超级”和“做得好”。 •Andics博士和他的同事训练狗进入磁共振成像机。•培训师还尝试了“但是”和“尽管如此”之类的中性词。 •Andics博士在本周发表的《科学杂志》上发表的论文中报道说，狗的大脑的不同部分对单词的含义以及对单词的说法做出了反应。•Andics博士和他的同事设计了一个实验，使用狗来测量狗的大脑是否回应我们说的话，而不是“我们说的话”。•当机器记录大脑活动时，狗必须躺在安全带上。•以正面语气说的正面词促使大脑奖励中心有强大的活动。
科学期刊
这里，我们报告了一种基于单个抗铁蛋白纳米抗体-TRPV1 受体融合蛋白的磁致系统，该系统在暴露于磁场时调节神经元活动。腺相关病毒 (AAV) 介导将 floxed 纳米抗体-TRPV1 递送到腺苷-2a 受体-Cre 驱动器的纹状体中，当放置在磁共振成像机中或靠近经颅磁刺激装置时，会导致运动冻结。功能成像和光纤光度测定证实了对磁场的反应激活。在野生型小鼠的纹状体中表达相同的构建体以及将表达 Cre 的 AAVretro 第二次注射到苍白球中导致相似的电路特异性和运动反应。最后，产生了一个突变来门控氯离子并抑制神经元活动。在 PitX2-Cre 帕金森病小鼠的丘脑底核中表达这种变体导致 c-fos 表达和运动旋转行为减少。这些数据证明磁致结构可以使用临床可用的设备在体内非侵入性地双向调节特定神经回路的活动。
使用基于深度 CNN 的方法预测中风疾病
摘要 — 中风是一种疾病，当血管堵塞或出血时，会中断或减少大脑的血液供应，导致脑细胞开始死亡。它会导致多个器官残疾或意外死亡。中风患者的治愈时间取决于器官的症状和损伤。如果患者及时发现并缓解危险，则多达 80% 的病例可以避免中风。随着医学成像机器学习的进步，早期识别中风的可能性很大，这对诊断和了解这种致命疾病起着至关重要的作用。考虑到上述情况，在本文中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 模型作为一种解决方案，可在早期预测患者中风的概率，以实现最高的效率和准确性。该模型是多层感知器的改进版本，它包括信息、输出层和许多秘密层。预测模型中使用的数据集是医疗保健数据集，它具有 11 个特征，并且只有一个目标类作为结果。因此，我们还应用了一些特征选择方法来提取分类中贡献最大的特征。将模型准确率与其他机器学习模型进行了比较，发现该模型比其他模型更好，准确率达到 95.5%。索引术语 — 中风预测、机器学习方法、数据挖掘、神经网络、CNN
使用基于深度 CNN 的方法预测中风疾病
摘要 — 中风是一种疾病，当血管堵塞或出血时，会中断或减少大脑的血液供应，导致脑细胞开始死亡。它会导致多个器官残疾或意外死亡。中风患者的治愈时间取决于器官的症状和损伤。如果患者及时发现并缓解危险，则多达 80% 的病例可以避免中风。随着医学成像机器学习的进步，早期识别中风的可能性很大，这对诊断和了解这种致命疾病起着至关重要的作用。考虑到上述情况，在本文中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 模型作为一种解决方案，可在早期预测患者中风的概率，以实现最高的效率和准确性。该模型是多层感知器的改进版本，它包括信息、输出层和许多秘密层。预测模型中使用的数据集是医疗保健数据集，它具有 11 个特征，并且只有一个目标类作为结果。因此，我们还应用了一些特征选择方法来提取分类中贡献最大的特征。将模型准确率与其他机器学习模型进行了比较，发现该模型比其他模型更好，准确率达到 95.5%。索引术语 — 中风预测、机器学习方法、数据挖掘、神经网络、CNN
评估用于检测的人工智能 (AI) 系统……
摘要。背景：尽管已经开发了采用人工智能（AI）系统的计算机辅助检测（CAD）软件，旨在协助结核病（TB）分类、筛查和诊断，但其在结核病筛查中的临床表现仍然未知。目的：评估 CAD 软件在试点主动结核病筛查项目中对胸部 X 光片图像检测结核病的性能。方法：使用采用人工智能的 CAD 软件方案筛查参与者的胸部 X 光片图像并产生结核病阳性病例的概率分数。通过几个绩效评估指标（包括 ROC 曲线下面积 (AUC)、特异性、敏感性和阳性预测值）将 CAD 生成的结核病检测分数与现场和高级放射科医生进行比较。使用 Pycharm CE 和 SPSS 统计软件包进行数据分析。结果：在 2,543 名参与者中，从该筛查试点计划中确定了 8 名结核病患者。当将最终诊断作为基本事实时，基于 AI 的 CAD 系统的表现优于现场 (AUC = 0.740) 和高级放射科医生 (AUC = 0.805)，无论是使用 30% (AUC = 0.978) 还是 50% (AUC = 0.859) 的阈值。结论：基于 AI 的 CAD 软件在 30% 的阈值下成功检测出本研究中确定的所有结核病患者。这表明使用配备胸部 X 光成像机的医疗车上的 CAD 软件进行大规模结核病筛查是可行的，并且易于访问。
文章信息 发布日期 2024 年 10 月 12 日 Doi: 10.54878/f8bv6y60 关键词 赋权、神经领导力、SCARF 模型、信任、组织领导力
摘要 赋权是一个概念，它表达了个人参与社会和工作生活的自我决定。赋权有两种类型：在个人层面，赋权基于诸如拥有选择、新机会和体验新情况等原则；在组织心理层面，赋权基于通过给予他们完成工作所需的时间来帮助主体从边缘化中恢复，这是与个人成长相关的组织行动。赋权是一个适应过程，需要具有清晰和精确方案的特定组织模型。神经领导力在这种背景下找到了空间，提供了关于领导者如何通过改进管理流程来帮助他的团队的宝贵知识，采用了 David Rock 的地位-确定性-自主性-相关性-公平性（SCARF）模型。该模型基于五条公理，领导者应该在工作场所应用这五条公理，以最好地发挥人们的赋权。让我们详细看看它们表示什么：地位：指个人威望，促进地位的是学习，例如让合作者参与进来并委托他们完成越来越艰巨的任务。确定性：代表着产生更大安全感和幸福感的确定性，领导者必须敢于与团队分享信息，始终给予反馈，让人们感觉更有参与感。自主性：自主性产生信任和责任感，相反，控制会在人脑中产生防御行为。关系：我们是关系型生物，虽然我们生活在社交时代，但我们对关系的需求日益增长，健康的关系可以产生接受和信任。公平性：公平，在公平、公正和正义的意义上被认为是有益的，改善沟通可以促进公平。在一项实验中，志愿者玩一款名为 Cyberball 的电脑游戏，同时他们的大脑接受功能性磁共振成像机的扫描。值得注意的是，在未参与游戏的人中，大脑中负责疼痛的同一区域被激活。结论鉴于此，不和谐的管理者会在大脑中引发负面反应，导致不信任，而了解这种动态的领导者可以让人们更多地参与工作，产生更大的信任，这与催产素（称为信任激素）有关。如果管理得当，通过应用 SCARF 模型，可能会发生重大而公平的组织变革。