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使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
泌尿科伤害，伴随心脏病学
Khyadi Magometovna Barkinkhoeva，I.M. Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。 barkinkhoeva2003@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0007-6800-2175 Karina Bekhanovna Didaeva，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，俄罗斯，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯。 karinna.di@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0005-0124-3826 Mekhin Shakhinovna Alieva，Pirogov Russian National Research Hecrese University，莫斯科夫，莫斯科夫，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，11797，117997，俄罗斯，俄罗斯俄罗斯国家研究医科大学，1号。 mehin200198@gmail.com。 https://orcid.org/0009-0001-4854-0861 Elizaveta dmitrievna Luzhina，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯1号。 liza.luzhina.99@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0000-7147-9547 Patima Zaurovna Omarova，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，莫斯科，11799，11799，11797，俄罗斯，俄罗斯。 vrm0409@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0005-8063-7881 Ella vitalevna pogozheva, pirogov Russian nationarch Medical University, 1 Ostrovitianov Str., Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, 117997, Russia. tveritina.lla.v@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0007-4211-8372 Amaliya Ilgarovna Namazova，I.M. Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。 amaliya899@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-0843-408X回收：11/20/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：// http：//doi.org/10.5281/zenodo。 14910805 div>Khyadi Magometovna Barkinkhoeva，I.M.Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。barkinkhoeva2003@mail.ru。https://orcid.org/0009-0007-6800-2175 Karina Bekhanovna Didaeva，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，俄罗斯，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯。 karinna.di@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0005-0124-3826 Mekhin Shakhinovna Alieva，Pirogov Russian National Research Hecrese University，莫斯科夫，莫斯科夫，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，11797，117997，俄罗斯，俄罗斯俄罗斯国家研究医科大学，1号。 mehin200198@gmail.com。 https://orcid.org/0009-0001-4854-0861 Elizaveta dmitrievna Luzhina，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯1号。 liza.luzhina.99@mail.ru。 https://orcid.org/0009-0000-7147-9547 Patima Zaurovna Omarova，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，莫斯科，11799，11799，11797，俄罗斯，俄罗斯。 vrm0409@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0005-8063-7881 Ella vitalevna pogozheva, pirogov Russian nationarch Medical University, 1 Ostrovitianov Str., Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, 117997, Russia. tveritina.lla.v@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0007-4211-8372 Amaliya Ilgarovna Namazova，I.M. Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。 amaliya899@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-0843-408X回收：11/20/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：// http：//doi.org/10.5281/zenodo。 14910805 div>https://orcid.org/0009-0007-6800-2175 Karina Bekhanovna Didaeva，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，俄罗斯，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯。karinna.di@mail.ru。https://orcid.org/0009-0005-0124-3826 Mekhin Shakhinovna Alieva，Pirogov Russian National Research Hecrese University，莫斯科夫，莫斯科夫，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，11797，117997，俄罗斯，俄罗斯俄罗斯国家研究医科大学，1号。mehin200198@gmail.com。https://orcid.org/0009-0001-4854-0861 Elizaveta dmitrievna Luzhina，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，莫斯科，117997，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯1号。liza.luzhina.99@mail.ru。https://orcid.org/0009-0000-7147-9547 Patima Zaurovna Omarova，Pirogov俄罗斯国家研究医科大学，莫斯科省1号，莫斯科，11799，11799，11797，俄罗斯，俄罗斯。vrm0409@yandex.ru。https://orcid.org/0009-0005-8063-7881 Ella vitalevna pogozheva, pirogov Russian nationarch Medical University, 1 Ostrovitianov Str., Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, 117997, Russia. tveritina.lla.v@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0007-4211-8372 Amaliya Ilgarovna Namazova，I.M. Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。 amaliya899@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-0843-408X回收：11/20/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：// http：//doi.org/10.5281/zenodo。 14910805 div>https://orcid.org/0009-0005-8063-7881 Ella vitalevna pogozheva, pirogov Russian nationarch Medical University, 1 Ostrovitianov Str., Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, Moscove, 117997, Russia.tveritina.lla.v@yandex.ru。https://orcid.org/0009-0007-4211-8372 Amaliya Ilgarovna Namazova，I.M. Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。 amaliya899@yandex.ru。 https://orcid.org/0009-0000-0843-408X回收：11/20/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：// http：//doi.org/10.5281/zenodo。 14910805 div>https://orcid.org/0009-0007-4211-8372 Amaliya Ilgarovna Namazova，I.M.Sechenov First Moscow医科大学，2/4 Bolshaya Pirogogovskaya Str。，莫斯科，119991，俄罗斯。amaliya899@yandex.ru。https://orcid.org/0009-0000-0843-408X回收：11/20/20/2024接受：02/19/2025发布：03/12/2025 doi：http：// http：//doi.org/10.5281/zenodo。14910805 div>
关于泌尿科人工智能的前100篇文章
在医学领域，人工智能（AI）迅速变得突出，其对泌尿科的影响是深远的。与传统方法相比，经过验证和优化的AI可导致更快，更个性化，高效和专注的搜索（1）。AI领域继续迅速发展。患者的关系以及患者的结果正在改善（2）。AI有效地处理大量数据的能力，结合向电子患者记录的转变，导致越来越大的“大数据”集。将来，AI将能够分析和检测新颖的诊断和治疗模式（3）。当前的计算机科学进步已经导致了多个高度复杂的非医疗过程的研究和自动优化。如果正确应用，AI模型的开发可以导致对患者相关数据的更有效的处理和分析，以及对泌尿科患者的优化诊断和治疗（4）。
Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11
近年来，工业大数据和人工智能（AI）技术的快速发展彻底改变了工业格局。工业系统，例如制造，能源，运输和物流，已经变得越来越复杂，产生了大量数据[1-3]。这些大数据包括广泛的数据源，包括传感器数据，生产日志和维护记录，这些数据源具有宝贵的见解[4-6]。此外，可以应用基于机器的AI技术来从这些大数据中提取有意义的见解[7]。例如，深度学习允许机器解释和理解多感官信息，这些信息可用于质量控制，缺陷检测和工业系统中的对象识别。转移学习可以通过转移从相似系统中学到的知识来改善预测性维护模型，异常检测和故障诊断。强化学习使机器能够从反复试验中学习，从而适合在工业系统中的优化问题[8-10]。因此，工业大数据和人工智能的整合可以实现智能的感知，维护和决策优化，推动企业的智能升级并提高生产力和质量。本期特刊旨在将来自学术界和行业的研究人员和从业人员汇集在一起，以探索工业大数据以及AI驱动的智能感知，操作以及工业系统中的决策优化方面的最新进步。在2023年11月13日至2024年10月31日开放的计算机，材料和连续图中此特刊的提交内容，并在上述研究领域中包含11条未偿还的论文。
美国泌尿科疾病：2024 年度数据报告
• 2012 年至 2021 年期间，紧急性尿路感染患者中服用抗毒蕈碱药物的比例从 49% 下降至 34%，而服用 β-3 肾上腺素能激动剂的比例从 0.2% 上升至 17%。抗毒蕈碱药物仍然是此类患者最常用的处方药。
国家质量议程和泌尿科实践策略
优先级：解决健康差异并促进泌尿外科的公平护理，AUA致力于理解并最终消除泌尿外科护理的差异。这涉及确定获得护理，治疗结果和患者经验的差异，并实施解决和减少这些差异的策略。作为质量优先级，AUA将寻找促进泌尿科护理公平的方法，例如明确强调临床指导文件中已知差异。解决此问题的关键机会包括关注获得泌尿外科护理的公平，减少前列腺癌筛查和结果的差异以及促进泌尿外科实践中的文化能力。此优先级是交叉切割，在每个其他个人优先领域都有特定的机会和应用。
人工智能在妇泌尿科的应用
Mertihan Kurdo ğlu 毕业于哈塞特佩大学医学院医学系（英语）。2001 年至 2005 年，他在加齐大学医学院妇产科完成了妇产科专业学习。2006 年，他在 Çankırı 州立医院担任专家。2007 年至 2014 年，他在 Van Yüzüncü Yıl 大学医学院妇产科工作。2014 年至 2016 年，他在加齐大学医学院妇产科工作，在此期间，他被加齐大学派往美国德克萨斯州加尔维斯顿德克萨斯大学医学分校妇产科微创妇科和研究部，并接受了机器人手术副教授的培训。 Gökhan Sami Kılıç 教授。他在国内外期刊上发表了 150 多篇科学论文，引用次数超过 2100 次，并在国内外教科书中撰写了 7 个章节。他曾担任 Van Medical Journal 编辑委员会成员、Turkish Journal of Obstetrics and Gynecology 编辑和 Eastern Journal of Medicine 主编。目前，他与 Arash Khaki 教授共同担任 International Journal of Women's Health and Reproductive Sciences 的主编。
Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11 有关工业大数据和人工智能的特刊... 用石墨烯血小板纳米 - 粉状材料增强了苯乙烯丁二烯橡胶纳米 - 含量的机械和电性能
简介：人工生成智能（AGI）和大语言模型（LLMS）在医疗保健方面引起了极大的关注，并具有改变我们生活和泌尿科的各个方面的巨大希望，这也不例外。材料和方法：我们对电子数据库进行了全面的文献搜索，并包括讨论AGI和LLMS医疗保健中的文章。此外，我们还将与Chatgpt和GPT-4互动的经验与实际情况报告和案例构造相互作用。结果：我们的评论重点介绍了这些技术在泌尿外科中的潜在应用和可能的影响，在鉴别诊断，优先考虑治疗方案以及促进研究，外科医生和患者教育方面对这些技术的影响和影响。在当前的发展阶段，我们认识到需要并发验证和连续