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研究文章 Qure.ai 自动分类器针对各种类型结核病患者的大型注释数据库的性能
在结核病肆虐的地区，缺乏训练有素的放射科医生来快速处理 CXR 一直是一个挑战，影响及时诊断和患者监测。结核病患者肺部注释图像的缺乏阻碍了将面向数据的算法应用于研究和临床实践的尝试。结核病门户计划数据库 (TBPP，https://TBPortals.niaid.nih.gov) 是一个全球合作项目，整理了大量最危险、难以治愈的耐药结核病 (DR-TB) 患者病例。TBPP 拥有 1,179 例 (83%) 耐药结核病患者病例，是一个独特的集合，非常适合作为深度学习分类器的试验场。截至 2019 年 1 月，TBPP 数据库包含 1,538 张 CXR，其中 346 张（22.5%）由放射科医生注释，104 张（6.7%）由肺科医生注释，剩下 1,088 张（70.7%）没有注释。Qure.ai qXR 人工智能自动 CXR 解释工具在 TBPP 数据库中 346 张放射科医生注释的 CXR 上进行了盲测。Qure.ai qXR 对空腔、结节、胸腔积液、肺门淋巴结肿大的 CXR 预测与人类专家注释成功匹配。此外，我们还测试了 12 个 Qure.ai 分类器，以确定它们是否与治疗成功率相关（治疗医生提供的信息）。发现十个描述符具有重要意义：异常 CXR（p = 0.0005）、胸腔积液（p = 0.048）、结节（p = 0.0004）、肺门淋巴结肿大（p = 0.0038）、空洞（p = 0.0002）、不透明度（p = 0.0006）、肺扩张（p = 0.0074）、实变（p = 0.0004）、结核病指标（p = < .0001）和纤维化（p = < .0001）。我们得出结论，应用全自动 Qure.ai CXR 分析工具可用于快速、准确、统一、大规模的 CXR 注释辅助，因为它即使对于未用于初始训练的 DR-TB 病例也表现良好。在 TBPP 等不同数据集上测试人工智能算法（包括机器学习和深度学习分类器）对于临床采用的医疗数据分析自动助手至关重要。
北方各州发展了这种类型的经济。
华盛顿特区禁止奴隶贸易，解决得克萨斯州边境问题，其余被征用的领土实行人民主权 8. 1850 年的《逃亡奴隶法案》 9. 弗雷德里克·道格拉斯 10. 哈里特·比彻·斯托的《汤姆叔叔的小屋》 11. 堪萨斯-内布拉斯加法案 12. 它允许一个州的人民决定一个州是否
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。