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多尺度自动调整半监督深度子空间聚类及其在脑肿瘤聚类中的应用
在本文中，我们介绍了一种新颖的多尺度和自动调整的半监督深度子空间聚类（MAS-DSC）算法，旨在解决高维现实世界数据（特别是在医学成像领域）中深度子空间聚类的挑战。传统的深度子空间聚类算法大多是无监督的，其有效利用医学图像中固有的先验知识的能力有限。我们的 MAS-DSC 算法结合了半监督学习框架，使用少量标记数据来指导聚类过程，从而增强了特征表示的判别能力。此外，多尺度特征提取机制旨在适应医学成像数据的复杂性，从而实现更准确的聚类性能。为了解决深度子空间聚类中超参数选择的困难，本文采用贝叶斯优化算法来自适应调整与子空间聚类、先验知识约束和模型损失权重相关的超参数。在ORL、Coil20、Coil100等标准聚类数据集上进行的大量实验验证了MAS-DSC算法的有效性。结果表明，通过多尺度网络结构和贝叶斯超参数优化，MAS-DSC在这些数据集上取得了优异的聚类结果。此外，在脑肿瘤数据集上的测试证明了该算法的鲁棒性，以及其在半监督学习框架下利用先验知识进行高效特征提取和增强聚类性能的能力。
人类中枢神经系统的神经再生...
人类中枢神经系统 (CNS) 中的成熟神经元在受伤后无法再生。这是不同病因的共同点，包括多发性硬化症、脊髓损伤和缺血性中风。再生障碍会导致永久性功能障碍，严重影响患者的生活质量，给全世界带来沉重的社会经济负担。人们付出了巨大的努力来揭示导致这一现象的机制，现在我们知道强大的细胞内和细胞外屏障会阻止轴突修复。这些知识促成了许多临床试验，旨在通过不同的方法促进神经再生。在这里，我们总结了目前对人类中枢神经系统再生不良原因的理解。我们还回顾了迄今为止已转化为临床试验的治疗尝试的结果。
生成对抗网络在基于结构和功能 MRI 的脑部疾病诊断分类中的应用综述
基于结构和功能 MRI（磁共振成像）的机器学习诊断分类一直很有前景，但要发挥其潜力还面临许多障碍。虽然传统的机器学习模型无法捕捉复杂的非线性映射，但深度学习模型往往会过度拟合模型。这是因为神经影像学中存在数据稀缺和类别不平衡的问题；从人类受试者那里获取数据的成本很高，在临床人群中更是如此。由于生成对抗网络 (GAN) 能够通过学习底层分布来增强数据，因此它为这个问题提供了一个潜在的解决方案。在这里，我们提供了 GAN 的方法入门，并回顾了 GAN 在从神经影像数据（例如功能性 MRI）中对精神健康障碍进行分类的应用，并展示了迄今为止取得的进展。我们还强调了尚未解决的方法论和可解释性方面的差距。这为该领域如何向前发展提供了方向。我们认为，由于用户有多种方法可供选择，因此用户与方法开发人员进行互动至关重要，以便后者可以根据用户的需求定制其开发。神经成像领域的方法开发人员和用户之间的这种结合可以丰富该领域。
遇到气候变化的人 - 人类中的健康 -
倡议，包括在联合国气候变化会议期间启动的卫生计划，强调需要低排放和适应临床的医疗保健部门。提出了这项系统的审查，以绘制有关北欧国家的气候变化和健康的现有文献，旨在向利益相关者通报并发展有关气候变化对健康对健康影响的影响。该研究的目标和目标涉及确定现有文档，绘制有关直接和间接后果的文献，并评估该地区预期未来后果的证据。系统审查对于进行风险进行，脆弱性分析和塑造气候韧性策略以解决潜在的健康状况至关重要。计划的互动研究图将对有关气候变化如何影响指定地区人类健康的研究提供全面的概述。完整的报告将有助于对气候变化与公共卫生交集的知识越来越多。
使用限制光谱成像检测临床意义前列腺癌的定量测量效用 开发人工智能生成的，可解释的处理1 在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告 心力衰竭患者的院内死亡率的预测 使用分阶段seq技术对循环肿瘤DNA分析进行分析验证，以检测B细胞恶性肿瘤中的残留疾病 抗治疗癌细胞的计算分析 评估血浆P-TAU217用于检测多样化和异质社区同类群体中淀粉样病理学的评估 在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法 使用飞行时间MRI 测量脑血管系统中的动脉曲折。 初始结果
Mariluz Rojo Domingo * 1,2，Christopher C Conlin，PhD * 3，Roshan A Karunamuni，PhD 2，Courtney Ollison，Courtney Ollison，BS 2，Madison t Baxter，MS 2，MS 2，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Karoline Kallis，Phd 2，Deondre d do，do do do，bs 1,2 Shabaik，医学博士5，Michael E Hahn，医学博士，博士3，Paul M Murphy，医学博士，博士3，Rebecca Rakow-Penner，MD，PhD 3，Anders M Dale，Anders M Dale，Phd 3,6,7，Tyler M Seibert，MD，MD，博士学位1,2,3 *这些作者在1,2,3 *
差异在公平分类中的混杂作用
在不同训练的模型之间预测的差异是公平二进制分类中的重要，爆炸率不足的错误源。实际上，某些数据示例的差异是如此之大，以至于决策可以有效任意。为了调查这个问题，我们采用了一种实验方法，并做出了四个总体贡献。WE：1）定义一个称为自矛盾的度量，源自差异，我们将其用作衡量和降低任意性的代理； 2）开发一种结合算法，即预测是任意的时弃权分类的； 3）对公平二进制分类中方差（相对于自愿和任意性）的作用（相对于自愿和任意性）的作用进行最大的实证研究；以及4）释放一种工具包，该工具包使《美国房屋抵押贷款披露法》（HMDA）数据集易于用于未来的研究。总的来说，我们的实验揭示了关于基准数据集上结论的可靠性的令人震惊的见解。在考虑预测中存在的任意性数量时，最公平的二进制分类台 - 在我们甚至尝试采用任何公平干预措施之前。这一发现质疑了常见算法公平方法的实际实用性，进而表明我们应该重新考虑如何选择如何测量二进制分类中的公平性。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
ImageNet 预训练深度学习模型与 DINOv2 在医学影像分类中的对比分析
摘要 — 医学图像分析经常遇到数据稀缺的挑战。迁移学习在解决此问题的同时还节省了计算资源，是一种有效的方法。最近出现了一些基础模型，例如使用视觉变换器架构的 DINOv2，这为该领域开辟了新的机遇，并引起了人们的极大兴趣。但是，DINOv2 在临床数据上的表现仍需验证。在本文中，我们使用三种临床脑 MRI 数据模式执行了神经胶质瘤分级任务。我们在迁移学习环境中比较了各种预训练深度学习模型（包括基于 ImageNet 和 DINOv2 的模型）的性能。我们的重点是了解冻结机制对性能的影响。我们还在其他三种类型的公共数据集上验证了我们的发现：胸部 X 光检查、眼底 X 光检查和皮肤镜检查。我们的研究结果表明，在我们的临床数据集中，DINOv2 的性能不如基于 ImageNet 的预训练模型，而在公共数据集中，DINOv2 通常优于其他模型，尤其是在使用冻结机制时。在不同任务中，不同大小的 DINOv2 模型的性能相似。总之，DINOv2 适用于医学图像分类任务，特别是对于类似于自然图像的数据。然而，它的有效性可能会因与 MRI 等自然图像有显著差异的数据而有所不同。此外，采用较小版本的模型就足以完成医疗任务，从而节省资源。我们的代码可在 https://github.com/GuanghuiFU/medical dino eval 获得。
研究论文 随机森林算法在 CancerLips 数据分类中的有效性评估
摘要：唇癌虽然较少被讨论，但仍然是肿瘤学领域的一个重大问题。早期发现和诊断对于改善患者的治疗效果至关重要。这项研究评估了 RandomForest 算法对 CancerLips 数据集进行分类的有效性，该数据集是使用 Canny 分割方法处理并使用 Hu 矩描述的唇部图像集合。使用 5 倍交叉验证方法，该算法的平均准确率约为 70.96%。结果凸显了机器学习技术（特别是 RandomForest）在辅助唇癌检测方面的潜力。然而，预处理方法和特征提取的选择在确定结果方面起着至关重要的作用。这项研究强调了进一步研究的必要性，重点是算法优化和与其他数据集或特征提取方法的比较，以提高医学成像的诊断精度。
开发无菌鸟类中的preen腺细菌组
已经发现鸟类的腺腺包含细菌，可能起重要的功能作用。主机可以从环境（水平传输）和父母来源（垂直传输）中获取微生物。这种垂直传输可能会发生既定前（在OVO）和既有后（来自与父母的直接接触）。到目前为止，随着时间的流逝，普林腺细菌的发展以及垂直和水平传播在Preen腺细菌组组装中的作用知之甚少。尽管交叉促进实验已经阐明了水平和垂直传播在preen腺细菌群发育中的作用，但使用无菌鸟类的使用可以使我们能够更好地理解这些过程。我们已经从无细菌的麻雀（Passer fimderus）小鸡那里收集了preen腺组织。简要地，将屋子麻雀饲养到第7天或第14天，使用3种不同的治疗方法：1。免费细菌2。无菌 +接种父母粪便材料3。通过分析这些雏鸡的preen腺细菌组而提出的父母，我们旨在更好地了解preen腺微生物组的发展，以及孵化前和孵化后的垂直传播在Preen腺微生物组的发展中的作用。