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深度学习的自动纤维结构组织分割在乳腺磁共振成像筛选
摘要。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。 当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。 的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。 为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。 结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。 我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。 这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。 我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。
玛丽·R·哈维尔（Mary R. Harville）总裁兼首席执行官，2023年7月20日
（1）公司不得用于任何目的，包括但不限于广告，促进，进行彩票或作为彩票的基础。（2）公司不得批准和经营任何赌场或类似赌博机构，也不应批准或操作任何使用扑克牌，骰子，多米诺骨牌，老虎机，轮盘轮，轮盘轮或赢家在体育比赛结果确定的赢家的游戏。
基于PSO的MR图像分割用于脑肿瘤...
抽象的脑肿瘤分割是对医疗保健中诊断和治疗计划很重要的重要步骤。大脑MRI图像是根据建议的方法在收集数据并准备进一步分析之前先进行预处理的。建议的研究介绍了一种新策略，该策略使用以生物启发的粒子群优化（PSO）算法来分割脑肿瘤图像。为了提高准确性和可靠性，可以调整分割模型的参数。标准措施等标准度量，例如精度，精度，灵敏度，jaccard索引，骰子系数，特异性，用于绩效评估，以衡量建议的基于PSO的分割方法的有效性。建议方法的总体准确性为98.5％。随后的绩效分析分别为骰子得分系数，Jaccard指数，精度，灵敏度和特异性的91.95％，87.01％，92.36％，90％和99.7％的结果提供了更好的结果。因此，此方法对于放射科医生来说可能是有用的工具，可以支持它们诊断大脑中的肿瘤。关键字 - 脑肿瘤，群智能，粒子群优化，磁共振图像。
深度学习的工作流程，用于自动提取心脏纤维化中心脏计算机断层扫描上心房和心外膜脂肪组织的自动提取
抽象背景：计算机断层扫描（CT）图像上左心房（LA）和心外膜脂肪组织（EAT）体积的术前估计与心房颤动（AF）复发的风险增加有关。我们旨在设计一个基于学习的工作流程，以提供对心房，心包和饮食的可靠自动分割，并为未来在AF管理中的应用提供。方法：本研究招募了157例AF患者，他们在2015年1月至2017年12月在台北退伍军人综合医院之间接受了首次导管的消融。LA，右心庭（RA）和心包的三维（3D）U-NET模型用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。 我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。 在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。 结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。 3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。 我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。 结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
引用Gortworst，I。（2023）。语言和光明会：关于
1根据关于光明会的阴谋论。，例如本文2罗比森（Robison）中提到的消息来源，约翰。证明了对欧洲所有宗教和政府的阴谋的证据，在自由泥瓦匠，光明会和阅读社会的秘密会议上进行，1798年。Barruel，Augustine，AbbéBarruel和Robert Clifford。 回忆录说明了雅各布史的历史：斯坦利·雅基（Stanley L. Jaki）的介绍，1995年。 Morse，Jedidiah。 讲道[ps。 xi。 3]表现出目前的危险，以及美国公民的责任，1799年。 耶鲁大学，蒂莫西·德怀特（Timothy Dwight）的总裁。 在当前危机中的美国人的职责，在论述中进行了说明[Rev. xvi。 15]，等等，1798年。 3 Marrs，吉姆。 光明会：劫持世界的秘密社会，2017年。 骰子，马克。 光明会：事实与小说。 抵抗宣言，2009年。 Springmeier，弗里茨。 光明会的血统。 大使之家，2002年。 Marrs，Texe W. Hell's Mirror：Illuminati Builders的全球帝国，2017年。Barruel，Augustine，AbbéBarruel和Robert Clifford。回忆录说明了雅各布史的历史：斯坦利·雅基（Stanley L. Jaki）的介绍，1995年。Morse，Jedidiah。 讲道[ps。 xi。 3]表现出目前的危险，以及美国公民的责任，1799年。 耶鲁大学，蒂莫西·德怀特（Timothy Dwight）的总裁。 在当前危机中的美国人的职责，在论述中进行了说明[Rev. xvi。 15]，等等，1798年。 3 Marrs，吉姆。 光明会：劫持世界的秘密社会，2017年。 骰子，马克。 光明会：事实与小说。 抵抗宣言，2009年。 Springmeier，弗里茨。 光明会的血统。 大使之家，2002年。 Marrs，Texe W. Hell's Mirror：Illuminati Builders的全球帝国，2017年。Morse，Jedidiah。讲道[ps。xi。3]表现出目前的危险，以及美国公民的责任，1799年。耶鲁大学，蒂莫西·德怀特（Timothy Dwight）的总裁。在当前危机中的美国人的职责，在论述中进行了说明[Rev.xvi。15]，等等，1798年。3 Marrs，吉姆。 光明会：劫持世界的秘密社会，2017年。 骰子，马克。 光明会：事实与小说。 抵抗宣言，2009年。 Springmeier，弗里茨。 光明会的血统。 大使之家，2002年。 Marrs，Texe W. Hell's Mirror：Illuminati Builders的全球帝国，2017年。3 Marrs，吉姆。光明会：劫持世界的秘密社会，2017年。骰子，马克。光明会：事实与小说。抵抗宣言，2009年。Springmeier，弗里茨。光明会的血统。大使之家，2002年。Marrs，Texe W. Hell's Mirror：Illuminati Builders的全球帝国，2017年。
策略元素 - 游戏设计
• 这类权衡在带有骰子、纸牌或其他随机机制的棋盘游戏中很常见。• 玩家通常可以选择采取更安全但奖励较少的行动，或者采取冒险但成功时奖励较多而失败时受到惩罚的行动。• 在这些游戏中，通常落后的玩家倾向于冒更多风险以赶上，而领先的玩家则倾向于谨慎行事以保持领先。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。胸肌分割是乳腺磁共振成像（MRI）的各种计算机辅助应用中的关键步骤。由于胸部和乳房区域之间的伪影和同质性，胸肌边界估计并不是一项琐碎的任务。在本文中，提出了一种基于深度学习的全自动分割方法，以准确描述轴向乳房MR图像中的胸肌边界。提出的方法涉及两个主要步骤：胸肌分割和边界估计。对于胸肌分割，基于U-NET结构的模型用于从输入图像中分离胸肌。接下来，通过候选点检测和轮廓分割来估计胸肌边界。使用两个Real-World数据集，我们自己的私人数据集和一个公开可用的数据集对所提出的方法进行了定量评估。第一个数据集包括12名患者乳房MR图像，第二个数据集由80名患者乳房MR图像组成。所提出的方法在第一个数据集中达到了95％的骰子得分，第二个数据集的骰子得分为89％。在大规模定量乳房MR图像上评估该方法的高分割性能表达了其在将来的乳腺癌临床应用中的潜在适用性。
将动态MRI的深度学习膀胱分割的损失函数结合起来
摘要 - 植物遗传疾病主要影响妇女，并成为一个公共卫生问题，尽管他们的病理生理学仍然知之甚少。作为主要的器官经历了针对病理学的运动和变形，动态MRI是现在的放射科医生的金标准。器官边界，器官形状的受试者间变异性和病理畸形使得段难以执行。为了开发一个朝着病理分级的成像软件，器官边界的MRI分割的准确性是一个关键标准。自动方法尚未足够准确，无法替代强制性的手动分割步骤。已经开发了使用完全卷积神经网络（FCN）的自动分割方法，但通常用于训练的损耗功能通常不足以适合器官边界检测。我们提出了一个专门用于器官边界检测的损失函数，以增强训练，从而提高结果准确性。使用基线U-NET体系结构[1]对Dynamic 2D MRI的膀胱分割进行了评估该方法。结果表明，与广泛使用的骰子损失相比，我们的边界损失函数以及骰子损失的使用优于现有方法，并提高了分割精度。索引项 - 图像分割，完全卷积的网络，混合损失，距离损失，动态MRI，骨盆
糖尿病年度报告2023
2023对于爱尔兰糖尿病来说是繁忙的一年，因为它再次希望通过诸如健康意识展览，青少年活动日，家庭周末，夏季野餐和圣诞节派对以及骰子以及骰子以及骰子以及骰子（我们的年度医疗保健专业人士）等活动重新启动糖尿病社区。我们继续为糖尿病患者及其家人提供代码计划和教育网络研讨会继续我们的虚拟教育计划。我们还继续通过热线，每月电子杂志，会员杂志以及我们的各种社交媒体平台来支持成千上万的人。也开始开发我们的情感健康计划，此外，我们还开始重新开发网站。新的宣传运动已成功发挥，鼓励患有糖尿病的人要求进行测试以评估其心力衰竭风险，我们的测试运动重新启动，以提高对1型糖尿病症状的认识以及我们的返校意识运动，以支持并为学生提供1型糖尿病的糖尿病，以便为回到学校提供1型糖尿病。也许，最重要的倡议是我们有史以来的首次调查，强调了爱尔兰糖尿病患者的生活经历。对500多名糖尿病患者，父母和看护者的调查的结果提供了非常有价值的信息，以帮助我们定义他们的需求，并为改善公共服务提供的努力，更好，更快地获得所有人的护理，糖尿病技术和药物。倡导再次成为爱尔兰糖尿病的主要优先事项。我们继续寻求政府及其公职人员对糖尿病的更好认识，我们不断努力取得改进，从而使糖尿病社区受益。糖尿病爱尔兰于2023年夏季推出了2024年预算的提交，该提议提议建立工作人员以制定一项为期10年的国家糖尿病战略，并改善了连续葡萄糖监测（CGM）的访问权限。建立糖尿病工作队以制定10年的国家糖尿病战略将为糖尿病及其家人的最佳护理提供愿景，领导和指导。它将使HSE招募必要的员工，以改善糖尿病患者的健康和生活质量，并降低可避免的糖尿病并发症健康服务的长期成本。我们非常希望我们能在不久的将来看到这一点。在审查了与CGM系统有关的证据之后，接受HIQA的建议接受HIQA建议，并告知HSE关于是否应将对爱尔兰医疗保健系统中CGM系统的报销是否应扩展到与1型1型糖尿病的其他成人人群相扩展到2023年12月> 2023年12月。最值得注意的建议是，经过5年的倡导，自由式自由泳的年龄障碍之后，根据临床需求为所有患有1型糖尿病的人提供了该系统的访问权。对于2型糖尿病患者而言，对CGM的访问仍然是一个持续的问题，我们将继续倡导这一问题。我们在科克和都柏林的爱尔兰糖尿病护理中心仍然非常忙于大量参加并在每个中心成功接受治疗。以及提供足病，糖尿病性视网膜筛查和咨询服务，也是寻求支持和信息的人们的绝佳资源，包括最近被诊断为糖尿病的许多方面的人，以及那些已经诊断出来的人，以及那些经过多年生活的糖尿病，并且需要一些额外的支持以更有效地管理自己的病情。