XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System骨龄
使用 X 射线手部图像进行基于人工智能的年龄估计
骨龄评估有多种用途。它可以帮助儿科医生预测生长、青春期开始、识别疾病，并评估缺乏适当身份证明的人是否是未成年人。这是一个耗时的过程，也容易出现观察者内差异，从而导致许多问题。本论文尝试通过使用不同的物体检测方法来检测和分割对评估具有解剖学重要性的骨骼，并使用这些分割的骨骼来训练深度学习模型来预测骨龄，从而改善和加快骨龄评估。使用了一个包含 12811 张婴儿至 19 岁人群的 X 射线手部图像的数据集。在第一个研究问题中，我们比较了三种最先进的物体检测模型的性能：Mask R-CNN、Yolo 和 RetinaNet。我们选择了性能最佳的模型 Yolo，以分割数据集中指骨的所有生长板。我们继续使用分割和未分割的数据集训练四种不同的预训练模型：Xception、InceptionV3、VGG19 和 ResNet152，并比较了性能。我们使用未分割和分割的数据集都取得了良好的结果，尽管使用未分割的数据集的性能略好。分析表明，通过增加腕骨、骨骺和骨干的生长板检测，我们可能能够使用分割数据集实现更高的准确率。性能最佳的模型是 Xception，使用未分割的数据集实现了 1.007 年的平均误差，使用分割的数据集实现了 1.193 年的平均误差。
ROS 对牵张成骨过程中骨重塑的影响
细胞内氧化应激，特别是通过活性氧 (ROS)，在牵张成骨 (DO) 过程中的骨骼重塑中起着关键作用，DO 是一种广泛用于骨骼修复和再生的骨科技术。本研究旨在阐明 ROS 在促进骨形成和骨吸收方面的双重作用，重点研究其对成骨细胞和破骨细胞活动的影响。利用体外和体内模型，我们测量了 DO 不同阶段（潜伏期、牵张和巩固）的 ROS 水平，并分析了它们对细胞功能和信号通路的影响。结果表明，牵张阶段的中等 ROS 水平可增强成骨细胞分化和骨矿化，而过度的氧化应激则促进破骨细胞活动和骨吸收。组织学和生化分析表明，ROS 不仅影响 Wnt/β-catenin 和 NF- κB 通路，而且还与炎症和血管生成过程相互作用，进一步影响骨愈合结果。这些发现强调了维持最佳 ROS 平衡以最大程度提高治疗效果和减少 DO 并发症的重要性。此外，该研究还强调了抗氧化剂疗法调节 ROS 水平的潜力，为改善骨再生的临床结果提供了新策略。这项研究弥补了对骨生物学氧化应激理解的关键空白，并为有针对性的干预措施以增强骨骼愈合铺平了道路。
蜻蜓骨分析
本报告介绍了卵子股骨（大腿骨）的结构特征（明显和秘密）。绵羊模型通常在骨骼研究中使用，因为它与人类相似1。成熟的母羊的体重在50-80千克之间变化，后腿关节的大小约为人类同源关节的2/3。股骨是后肢骨骼的近端部分；它与骨盆近端表达，并与胫骨和the骨远端表达。静止绵羊中股骨的取向是屈曲（倾向于腹部），因此与通常在人类中通常观察到的股骨方向不同。卵股骨通常也比成年人类股骨短两倍。本报告中分析的右股骨是从当地的屠夫那里获得的，它起源于完全生长的动物，但品种和性别未知。样品的尺寸约为200毫米，轴区域（隔膜）的直径为20 mm，在近端和远端末端的最大尺寸（phickyses）的最大尺寸中约为40 mm。大多数动物的同源骨骼元素通常共享相同的“设计计划”，并且可以轻松地识别其解剖学特征。下面说明了该股骨的主要解剖标志。请注意，可以在人类或其他哺乳动物的股骨上识别相同的地标。
骨矿物质密度测量
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。提交的索赔医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。
骨移植替代品
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的索赔为未伴随的服务范围的服务所提交的索赔
儿科放射学中的自主人工智能
摘要背景 自主人工智能 (AI) 骨龄评定系统 (BoneXpert) 旨在用于临床放射学实践，作为一种 AI 替代工具，完全取代放射科医生。目的本研究旨在调查该工具在临床实践中的使用情况。放射科医生是否更倾向于使用 BoneXpert 来协助而不是取代自己，以及这样做节省了多少时间？材料和方法我们向已经使用该软件的欧洲各科室的 282 名放射科医生发送了一份包含八个多项选择题的调查问卷。结果 97 名 (34%) 受访者来自 18 个国家。他们的回答显示，在安装自动化方法之前，83 名 (86%) 的受访者每次骨龄评定花费超过 2 分钟；安装后，这一比例下降到 20 名 (21%) 。只有 17/97 (18%) 的受访者使用 BoneXpert 完全取代放射科医生；其余的受访者在不同程度上使用它来协助放射科医生。例如，39/97 (40%) 从未推翻自动读数，而 9/97 (9%) 推翻了超过 5% 的自动评级。大多数 58/97 (60%) 的受访者自己检查了 X 光片以排除潜在疾病的特征。结论 BoneXpert 显著缩短了骨龄测定的报告时间。然而，射线分析不仅仅涉及确定骨龄。它还涉及识别异常，因此，放射科医生无法完全被取代。最初为取代放射科医生而开发的 AI 系统可能更适合作为 AI 辅助工具，特别是如果它们尚未经过验证可以自主工作，包括在图像超出有效范围时省略评级的能力。
2022-25 年全龄段策略
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织（附录 2），这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标，我们共同合作分享信息、专业知识和学习，以改变健康和社会护理服务，如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。
胎龄与脑形态计量学的关联
作者分支机构：鹿特丹大学医学中心的儿童和青少年精神病学系，鹿特丹，鹿特丹，荷兰（El Marroun，Zou，Zou，Leeuuwenburg，Muetzel，Muetzel，Tiemeier）；荷兰鹿特丹伊拉斯是医学中心鹿特丹大学医学中心儿科系（埃尔·马伦）；荷兰鹿特丹伊拉斯mus大学社会和行为科学学院心理学，教育和儿童研究系（El Marroun）；荷兰鹿特丹伊拉斯m医学中心鹿特丹大学医学中心妇产科系（Steegers）；荷兰鹿特丹伊拉斯must尔鹿特丹大学医学中心新生儿学系儿科系（Reiss）；荷兰鹿特丹Erasmus医学中心鹿特丹大学医学中心精神病学系（库什纳）；马萨诸塞州波士顿（Tiemeier）的哈佛T. H. Chan公共卫生学院社会和行为科学系（Tiemeier）。
纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。