XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System断层扫描
自由形式的机器人光学相干断层扫描超出光学领域的
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年5月23日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.21.595073 doi：biorxiv Preprint
计算机断层扫描（CT），心脏，冠状动脉钙评分（75571）L35761
CT冠状动脉钙评分的最常见诊断（这不符合Medicare A和B部分的医疗必要性） * Z13.6遭遇心血管疾病的筛查 *注意：请参阅Medicare涵盖的诊断和付款规则的完整列表：完整的覆盖范围指示和局限性：https：//www.cms.gov/medicare-coverage-database/view/lcd.aspx?lcdid = 35121上述CMS和WPS-GHA指南的最新目前为：10/01/2024。
病例报告：IgG4 相关疾病的心脏变化双能量计算机断层扫描
患者为一名 63 岁男性，因腹痛入院。实验室检查显示 IgG4（19.3 g/L）升高，接近正常上限的 8 倍。腹部 CT 显示胰腺肿块及腹主动脉及胆道系统周围软组织病变。在完成一系列检查和多学科讨论后，根据 2019 年 ACR/EULAR IgG4-RD 分类标准 ( 2 ) 的纳入标准，患者累计评分为 38 分，诊断为 IgG4-RD。患者既往史包括高血压、II 型糖尿病、冠状动脉疾病伴稳定型心绞痛以及因创伤行脾切除术。通过 DECT（SOMATOM Drive，西门子医疗，德国福希海姆）和 Syngo 进行冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA)。在工作站上，在专业工程师的指导下使用“CT冠状动脉”“CT双能量”和“CT心脏功能”工具进行测量，手动绘制圆形感兴趣区域（ROI），确保基于多平面三维重建的ROI位于病变中心，观察者内和观察者间组内相关效率（ICC）分别为0.90和0.96。基于深度学习的冠状动脉CT血管造影（FFR CT）血流储备分数测量由科亚医疗独立核心实验室进行（ 3 ）。CCTA显示多条冠状动脉中度至重度狭窄病变（图1B~D）；左前降支 (LAD) 病变最严重，狭窄程度为 75%–99%，对角支狭窄程度为 90%，左回旋支 (LCX) 狭窄程度为 75%–90%，右冠状动脉 (RCA) 狭窄程度为 50%–90%，这些病变均经侵入性冠状动脉造影 (ICA) 证实（图 1F–H）。有趣的是，该患者的三支血管周围既有非钙化斑块，也有大量肿瘤样病变（图 1A）。后者病变可能是由 IgG4-RD 引起的，但在 ICA 期间被忽视了。众所周知，IgG4-RD 引起的动脉周围炎主要影响外膜，而内膜和中层受累较少（1）。但非钙化斑块主要位于管腔内，因为它最初发生在冠状动脉内膜。近端LAD内的斑块与冠状动脉周围的IgG4相关浸润更容易区分；因此我们选择该区域来测量两个病变（图1I）。近端LAD内的肿瘤样病变在平扫图像（管电压100keV）中的平均CT衰减值为38HU，与位于同一张CT轴位图像上的纤维脂肪斑块（45HU）相同。在延迟增强阶段，非钙化斑块的平均CT衰减为64HU，而肿瘤样病变为100HU。结合它们的增强特征，进一步可确定非钙化斑块及IgG4相关浸润物。首先，比较LAD不同病变的碘密度。动脉期肿瘤样病变比非钙化斑块摄取更多的碘，且差距随时间延长而扩大（图1I、N）。绝对碘和标准化碘
振动光谱法用于创伤性脑损伤分类计算机断层扫描优先级和住院治疗
摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而，只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本，并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者，特别是轻度 TBI 患者，有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检，该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具，以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者（所有严重程度）与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查，将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色（敏感性 = 96.4%，特异性 = 98.0%），并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明，该测试能够识别五分之四的 CT 异常，并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
桥接纳米和微观X射线断层扫描，用于利用人工智能
1纳米工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚，美国92093，美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes（LRCS） Electrochimique de l'Energie（RS2E），CNRS 3459，Hub de l'Energie，80039，法国Amiens，Amiens，4个国家可再生能源实验室，15013年，丹佛West Parkway，Golden，Golden，Golden，Golden，Golden，Colorado 80401，美国，美国，美国50401年，美国50401年，美国综合大学。和工程，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州，美国92093，美国7 Alistore-Eri欧洲研究所，CNRS FR 3104，Hub de l'Energie，80039法国阿米恩斯，法国80039，法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France，75005 Paris，France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093，美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心（SPEC） *相应的作者：jdoux@eng.ucsd.edu），shmeng@ucsd.edu（Y。S. M.）关键字：特征，断层扫描，建模，机器学习，人工智能，内部内实验，相关显微镜
使用计算机断层扫描估算家猫（Felis Catus）中的内族量
在驯化过程中，大多数哺乳动物都观察到大脑和内部体积大小的变化。然而，尽管将驯养物种与野生亲戚进行比较，但很少有研究重点关注驯养品种之间的差异，尤其是在猫中。在这项研究中，我们使用从计算机断层扫描（CT）图像获得的虚拟内媒体估算了两种不同的家猫品种（Felis Catus）的内族体积。我们的分析没有揭示英国毛道和苏格兰褶皱在内政量上之间的任何显着差异。此外，我们发现了先前使用珠方法从家猫获得的体积的相似结果。尽管这些结果仅代表了整个CAT繁殖多样性的有限样本，但我们希望它们将有助于我们对驯化过程中大脑体积的宏观进化变化的理解。
放牧的质地断层扫描和有机半导体设备阵列的弥散反射层摄影
有机半导体（OSC）的薄膜已通过放牧的宽角X射线散射（GIWAXS）进行了广泛的研究，这是一种有效且高度敏感的方法，此外，它避免了过度的辐射损害。[1,2]放牧 - 赋形散射通过将X射线束的穿透力限制在命令角度低于基板临界角度时，通过将X射线束的穿透限制在底物中，从而降低了底物的背景信号。然而，放牧的含量地理 - 试验对空间分辨的测量构成了挑战，因为梁足迹沿着样品沿平行于光束的方向沿样品延伸。即使使用20μm的X射线微束宽度限制扫描μ吉瓦克斯来探测20μmx6000μm的散射面积，也就是说，与
急性卒中患者的灌注计算机断层扫描 (PCT) | 临床审查标准
背景急性中风是美国第三大致死原因，也是第三大花费最多的成人疾病。缺血性中风是最常见的类型，出血性中风更为严重。患有颅内动脉阻塞的急性缺血性中风患者预后较差，24 小时内病情恶化的可能性较高。当脑动脉闭塞时，脑组织的核心会迅速坏死。梗塞核心周围是一片脑组织，该区域灌注不足，但由于侧支血流的存在，不会很快坏死。该区域称为缺血半暗带，其命运取决于缺血性大脑的快速再灌注。缺血半暗带的存在和范围与时间有关，并且可能因患者而异。 90-100% 的脑幕上动脉闭塞患者在卒中后 3 小时内出现缺血性半暗影，但只有 75-80% 的患者在卒中后 6 小时仍可能存在半暗影组织。因此，快速诊断、区分卒中类型以及确定缺血程度和持续时间对于选择治疗策略都至关重要（Wintermark 2005、Muir 2005、Brunser 2009）。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
显微镜集成的光学相干断层扫描，用于人工智能检测体内人脑肿瘤
目的已经表明，光学相干断层扫描（OCT）可以识别脑肿瘤组织，并且可以用于术中诊断。然而，关于其在人体内设置中使用的证据有限，尤其是在其残留脑肿瘤检测（RTD）的适用性和准确性方面。因此，检查了一个显微镜集成的OCT系统，以确定使用自动扫描分析切除后RTD的体内可行性。方法在18名脑肿瘤患者的切除边缘扫描健康和患病的大脑，并为其在术中组织分类方面的信息价值而投资。活检是在这些位置进行的，并由神经病理学家标记为进一步的分析为地面真理。获得了光学八个特性，比较并用于与机器学习分离。此外，还将两种人工智能辅助方法用于扫描分类，并检查了所有方法的RTD准确性并与标准技术进行了比较。导致体内OCT组织扫描是可行的，易于整合到手术工作流程中。在比较扫描的白质与扫描的肿瘤浸润水平的增加（P <0.001）的比较中，测量的后散射光信号强度，信号衰减和信号均匀性在比较较高的肿瘤值（85％）方面显着独特（85％），以检测肿瘤脑部与支撑矢量分离中的疾病脑部检测。将皮质灰质与肿瘤组织区分开来，在体内在技术上不可行。一种神经元网络方法在检测肿瘤边缘的患病大脑的检测中达到了82％的精度和自动编码器的准确性85％。在体内对人脑的体内扫描的结论已被证明包含对近路内的RTD的重要价值，支持了以前讨论过的ext Vivo Oct oct脑肿瘤扫描的内容，并具有补充当前目前的术中方法为此目的，尤其是在决定从进一步重新恢复默认效果的情况下撤回了surgery的结束。