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基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据 抑郁症中食物奖励的期待钝了
Chonghua Xue 1 , 2 , ∗ , ∗ , Sahana S. Kowshik 1 , 3 1 † , Brigid C. Dwyer 6 † , Chad W. Farris 8 † Asim Z. Mian 6 † , Daniel L. Murman 10 † , Sarah A. O'Shea 11 † Setty 6 † , Juan E. Small 13 † , Arun Swaminan 14 † 3 ‡
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据
1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。数据是平均值±SD，如果未另有说明。缩写：HCP =健康对照参与者，MDD =重度抑郁症，Homa-ir =胰岛素抵抗的稳态模型评估，Tyg =甘油三酸酯 - 葡萄糖指数，BDI = BECK的抑郁症库存，Shaps = Shaps = Snaph-Hamilton-Hamilton愉悦尺度。
回顾人工智能在心肌病表型鉴别诊断中的应用
1 大学医院信托 (A.O.U.) 放射科），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； riccardocau00@gmail.com (R.C.); fra.pisu1@gmail.com（F.P.）2 美国加利福尼亚州罗斯维尔 AtheroPoin™ 中风监测和诊断部，邮编 95661； jsuri@comcast.net 3 大学医院公司心脏病学系（A.O.U.），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； rmontisci@unica.it 4 都灵大学放射学系，意大利都灵 10129； m.gatti@unito.it 5 IRCCS SynLab SDN S.p.A., 80143 那不勒斯，意大利； mannellilorenzo@yahoo.it 6 浙江省人民医院，杭州医学院附属人民医院放射科，杭州 310014； gong.xy@vip.163.com * 通讯地址：lucasaba@tiscali.it;电话。：+39-328-086-1848；传真：+39-070-485-980
通过血液生物标志物进行中风鉴别诊断的机器学习方法
摘要 — 中风是指血凝块阻塞大脑某个区域的血液供应（缺血性中风）或动脉破裂或出血（出血性中风）。中风后寻求医疗救治可能会增加存活机会并减少长期脑损伤。神经影像学有助于确定治疗对象和治疗方式，尽管它成本高昂、并非总是可行，并且可能有禁忌症。这些限制导致这些再灌注治疗未得到充分利用。使用能够持续区分缺血性中风和脑出血的血液生物标志物组可能非常有益且易于部署。因此，本研究描述了一种加速和改善中风诊断的系统。使用四种机器学习算法：支持向量机 (SVM)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、K 最近邻 (KNN) 和决策树 (DT)，我们旨在找到有希望用于鉴别中风诊断的血液生物标志物候选物。我们创建了一个两阶段二元分类器模型，将中风组与正常组进行分类，然后将分配给中风组的实例分为缺血性组和出血性组。根据我们的数据，我们的研究结果表明，在区分埃及患者的中风方面，SVM 比 ANN、ANFIS 和 DT 更好。最重要的血液特征是绝对 (ABS) 中性粒细胞、肌酸磷酸激酶 (CPK)、中性粒细胞/中性粒细胞和白细胞 (WBC) 计数/白细胞实验室测试，这些测试可作为中风诊断的关键和重要指征。所选特征和两阶段二元分类器以更高的准确度进行区分（缺血性和出血性患者）。这种识别和分类脑中风的方法准确、易于使用且经济高效。
利用捕获离子的亚稳态进行实验量子通道鉴别
非正交态的不可区分性是量子力学的标志之一，它既是障碍也是资源。过去几十年来，人们对量子态鉴别 [1-9] 及其应用 [10-12] 进行了大量的理论和实验研究。量子信道鉴别 [13] 是一个相关且内容更丰富的课题，它要复杂得多 [14]，许多信道可以明确区分，即使类似状态无法区分 [15,16]。这些理论思想为激动人心的大类信道实验探测打开了大门，包括广泛使用的相移键控 (PSK) 和幅移键控 (ASK) 信道，它们以载波信号的相位或幅度调制方式对数据进行经典编码。这些协议具有自然的量子类似物，其中使用半经典有限长度协议 [1,17] 无法无误地区分信道。与二进制信道区分相比，区分多个量子信道需要更大的希尔伯特空间和更复杂的量子门序列，而原子系统可以很好地满足这些需求。原子系统中的长相干时间[18 – 20]、高保真度单量子比特门[19,21]以及许多长寿命状态的自然存在[22]使它们对量子协议很有吸引力。更诱人的是，原子提供了高维亚稳态流形，用于在单个原子内编码量子位或多个量子位[22 – 29]，这对于区分多个信道很有用。此外，原子系统非常适合电磁传感和通信，一个例子是里德堡原子在电磁传感和通信中的巧妙应用。
影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。
口蹄疫疫苗配套毒株鉴别报告
1. 疫苗效力受疫苗效力、抗原匹配和接种方案的影响。因此，抗原匹配较差的情况可以通过高效疫苗和在适当间隔内注射多剂疫苗来弥补。因此，如果疫苗的效力足够高，并且按照最大化宿主抗体反应的方案进行接种，那么根据血清学测定，与野外分离株抗原匹配较弱的疫苗仍可以提供一定的保护 (Brehm, 2008)。
对比增强超声检查的定量分析在良性和恶性骨盆肿瘤的鉴别诊断中的临床价值
是女性最常见的十大癌症之一（1）。其中，卵巢癌被认为是“沉默的杀手”，因为大多数患者的症状很少或在晚期阶段被诊断出（III和IV）（2,3）。因此，早期发现，诊断和治疗对于总体上对这种疾病和妇女健康的管理至关重要。传统的超声检查和多普勒超声检查在检查较小的病变方面的用途有限，改善恶性肿瘤的早期诊断对于增强治疗的功效至关重要。对比增强的超声检查（CEU）已被广泛应用于肝脏，甲状腺，乳腺癌和肾脏疾病的诊断中，由于其高敏感性和特异性，其肿瘤的诊断价值一直被一致识别（4-7）。然而，到目前为止，只有少数研究对骨盆肿瘤的鉴别诊断进行了定性或定量分析。此外，良性和恶性病变中有定量指数的交叉，每个指数缺乏均匀的标准（8,9）。定性分析也容易受到相当大的主观和操作差异的影响，这限制了其临床应用（10）。在这项研究中，对鉴定良性和恶性骨盆肿瘤病变的多个指标进行了全面的定量分析。总体而言，这项研究的发现有可能提高CEU的诊断准确性，并可以作为肿瘤临床管理的更可靠的参考。我们按照明星报告清单介绍本文（可在https：// qims。amegroups.com/article/view/10.21037/qims-23-582/rc）。
使用可解释的 MRI 机器学习算法 MUQUBIA 对神经退行性痴呆症进行鉴别诊断
基于生物标志物对最常见痴呆症形式的鉴别诊断变得越来越重要。机器学习 (ML) 可能能够应对这一挑战。本研究的目的是开发和解释一种 ML 算法，该算法能够根据社会人口统计学、临床和磁共振成像 (MRI) 变量区分阿尔茨海默氏痴呆、额颞叶痴呆、路易体痴呆和认知正常对照受试者。包括来自 5 个数据库的 506 名受试者。使用 FreeSurfer、LPA 和 TRACULA 处理 MRI 图像以获得脑体积和厚度、白质病变和扩散指标。MRI 指标与临床和人口统计数据结合使用，以基于称为 MUQUBIA（脑白质生物标记物多模态量化）的支持向量机模型进行鉴别诊断。年龄、性别、临床痴呆评分 (CDR) 痴呆分期工具和 19 个成像特征构成了最佳的判别特征集。该预测模型在测试组中的总体曲线下面积为 98%，总体精度 (88%)、召回率 (88%) 和 F1 分数 (88%) 较高，在神经病理学评估患者子集中的标签排名平均精度得分 (0.95) 较高。MUQUBIA 的结果通过 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法进行解释。MUQUBIA 算法使用具有成本效益的临床和 MRI 信息成功地对各种痴呆症进行了良好的分类，并且通过独立验证，有可能协助医生进行临床诊断。