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认知症の早期诊断と治疗
在药物发育临床试验中使用Lewy身体诊断痴呆症的共识指南。滴虫剂geriatr cogn Disord2016 ；41：55-67。 ６）Matsunaga S，Kishi T，
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
人工智能在肺癌病理诊断中的应用
参考文献 1 ． Coudray N, Ocampo PS, Sakellaropoulos T, Narula N, Snuderl M, Fenyö D 等。使用深度学习对非小细胞肺癌组织病理学图像进行分类和突变预测。自然医学。2018；24：1559-1567。 2 ． de Haan K, Zhang Y, Zuckerman JE, Liu T, Sisk AE, Diaz MFP 等。基于深度学习将 H&E 染色组织转化为特殊染色。自然通讯。2021；12：4884。 3 ． Gertych A, Swiderska-Chadaj Z, Ma Z, Ing N, Markiewicz T, Cierniak S 等。卷积神经网络可以准确区分数字幻灯片中肺腺癌的四种组织学生长模式。 Sci Rep. 2019;9:1483. 4． Kapil A, Meier A, Zuraw A, Steele KE, Rebelatto MC, Schmidt G 等.深度半监督生成学习用于非小细胞肺癌组织针吸活检肿瘤比例自动评分. Sci Rep. 2018;8:17343.
根据硅死亡的表面条件的断球测试...
抽象研究了厚度和表面研磨条件对厚度低于100 µm的Si晶片的断裂强度的影响。通过球断裂强度测量每个晶片的大约330个模具（尺寸：4 mm×4 mm）。为了对骨折强度的统计分析，从Weibull图中确定了比例因子。断裂器断裂强度随着sil-icon死亡厚度的降低而增加。对于不同表面条件的硅死亡，断裂，地面（＃4800）和地面（＃320砂砾）标本的硅断裂强度很高。概率断裂强度（即比例因子）随着硅死亡的表面粗糙度的降低而增加。（2013年5月27日收到； 2013年6月7日修订； 2013年6月17日接受）
2杆开发1简介3探针...
YBCO探针安装在LN 2冷的STM系统中。获得了有关隧道电流特征的初步结果。在高V范围内观察到隧道电流的急剧增加，并且在低V范围内也获得了类似SIS的I-V曲线。