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椎体心脏评分机的诊断验证机器学习算法的犬横向X光片
VHS是排除或消除狗心脏病的有用工具（Guglielmini等人。2009）。 当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。 补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。 2016，2020）。 VHS确实具有一定的可变性来源。 两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。 在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。 2015）。 最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。 2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2009）。当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。2016，2020）。VHS确实具有一定的可变性来源。两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。2015）。最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2005）。最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2020，Li等。2020）。计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。2021）。此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。2017）。2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。此外，可以根据狗品种，身体状况和心脏状况进行VHS测量的其他差异来源（Puccinelli等人。2022）。本研究的目的是评估使用简化的Sanchez方法的使用VHS算法的性能与使用Buchanan方法在三位董事会认证的兽医心脏病学家之间分配的1200个X光片相比，使用了1200个X射线照片。
验证机器学习诊断工具用于预测败血症和危害疾病
Akhil Bhargava，硕士 1; Lopez-Espina，M.S。 1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S. 1; Uppike B.S. 1; Niko Kurtzman，医学博士 2;达根的阿隆，医学博士 3; Doodlesack Amanda，医学博士 3; Bryan Stenson，医学博士 3; Deesha Sarma，医学博士 3; Eric Resolution，M.D。 3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士 博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士Akhil Bhargava，硕士1; Lopez-Espina，M.S。1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S.1; Uppike B.S.1; Niko Kurtzman，医学博士2;达根的阿隆，医学博士3; Doodlesack Amanda，医学博士3; Bryan Stenson，医学博士3; Deesha Sarma，医学博士3; Eric Resolution，M.D。3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。3; Episona Aime，医学博士5;总是哈拉劳，医学博士5; Demarco Carmen，医学博士5;弗朗西斯科，医学博士5;达维拉的雨果，医学博士5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。5; Berghea Ramona，医学博士5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士5; Ashok V. Psalming，医学博士6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士7; Iyer，医学博士7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。7; Oke Vikram，医学博士7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士8; Syed的Antheming，M.D。8; Gosai Falg，医学博士8;洗chawla，医学博士8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M ..9;托马斯，医学博士10; Roneil Malkani，医学博士10; Roshni Patel，医学博士10; Mayer's Storage，D.O。10 Ali，M.D。11; Raghavakurup，医学博士11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士11; Sihai Dave Zhao，博士学位12； Ruoqing Zhu PhD，12岁；拉希德·巴希尔（Rashid Bashir），博士13； ，小鲍比·雷迪（Bobby Reddy），小博士和内森（Nathan I. Shapiro）
建立温室气体供应链排放测量、监测、报告和验证机制的国际工作组公告
减少化石燃料能源价值链中的甲烷、二氧化碳和其他温室气体排放对于全球能源脱碳和实现《巴黎协定》的目标至关重要。然而，缺乏可比和可靠的信息来描述天然气交付的温室气体 (GHG) 强度，限制了买家的需求能力和供应商提供温室气体含量较低的天然气的能力，阻碍了市场驱动的减排努力。因此，十二个国家、欧盟委员会和东地中海天然气论坛组成了一个多国工作组，以制定一种基于共识的方法，用于测量、监测、报告和核查 (MMRV) 整个国际供应链（从预生产到最终交付）的温室气体排放，以便提供可比和可靠的信息。
基于沉浸式技术的用户身份验证机制：系统评价
摘要：沉浸式技术是一项革命性的技术进步，可为用户提供无与伦比的沉浸式体验，让他们沉浸在虚拟或虚拟与现实元素混合的世界中。在这种技术中，用户隐私、安全和匿名性至关重要，因为用户经常共享私人和敏感信息。因此，用户身份验证是这些环境中的关键要求。本文对最近发表的基于沉浸式技术的用户身份验证机制研究论文进行了系统的文献综述。在 2023 年 9 月使用 Scopus 进行文献检索后，选择过程确定了 36 篇研究出版物并进行了进一步分析。分析揭示了与沉浸式技术相关的三种主要身份验证类型，与以前的研究一致：基于知识、生物识别和多因素方法。所审查的论文根据这些组进行分类，并仔细检查所使用的方法。据我们所知，这篇系统的文献综述是第一个全面整合沉浸式技术以用于虚拟、增强和混合现实中的用户身份验证的综述。
验证机器学习模型以跨机构检测淀粉样蛋白病理
像建立阿尔茨海默病登记处的联盟 (CERAD) 这样的半定量评分方案是阿尔茨海默病 (AD) 神经病理学实践中最常用的方法。基于机器学习的计算方法最近为全幻灯片图像 (WSI) 生成了定量分数，这些分数与人类衍生的阿尔茨海默病病理半定量分数（例如 CERAD 的分数）高度相关。然而，此类模型的稳健性尚未在不同的队列中进行测试。为了验证以前发布的使用卷积神经网络 (CNN) 的机器学习算法并确定病理异质性是否会改变算法得出的测量值，对来自 Goizueta Emory 阿尔茨海默病中心脑库的 40 个病例进行了评估，这些病例显示了一系列病理诊断（包括有和没有路易体疾病 (LBD) 的 AD，和/或 TDP-43 阳性内含体）和 A β 病理水平。此外，为了提供更深入的表型分析，我们比较了灰质和整个组织中的淀粉样蛋白负担，两者的定量 CNN 评分与 CERAD 样评分显着相关。定量评分还显示出基于 AD 病理的清晰分层，包括有或没有其他诊断（包括 LBD 和 TDP-43 内含物）与没有显着神经变性的病例（对照病例）以及 NIA Reagan 评分标准。具体而言，AD + TDP-43 的伴随诊断组显示核心斑块的 CNN 评分明显高于 AD 组。最后，我们报告说，与关注病理最密集的视野中的计算评分相比，整个组织计算评分与 CERAD 样类别的相关性更好，这是根据 CERAD 指南进行神经病理学评估的实践标准。这些发现共同验证并扩展了 CNN 模型，使其对队列变化具有稳健性，并为未来将机器学习算法纳入神经病理学实践的研究提供了额外的概念验证。