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多模态对基于深度学习的结构性心脏病检测有帮助吗？
经胸膜超声心动图（TTE）是诊断结构性心脏病（SHD）的首选方式（成员等，2021）。尽管低风险和非侵入性，但由于诊断管理和非临床因素，例如竞争经济激励措施，TTE在美国通常会被低估（Papolos等人。，2016年）。相比之下，电气二元图（ECGS）和胸部X射线（CXR）是医院环境中最常见的成像形式之一。是通过通过CXR通过ECG和解剖结构捕获电生理学的动机，我们研究了第12条潜在的心电图中的模态的组合，胸部射线照相术，后视图，胸部射线照相术以及含有型号的受试者的表格数据，来自电子健康记录（EHR）的主体人口统计学（EHR）的最佳ecg con-ecg的最佳人数，对模型看不见。
由靶向SKP2研究文章基于多替验分段和基于机器学习的方法，将Covid-19与病毒性肺炎区分开
冠状病毒疾病（Covid-19）造成了前所未有的破坏和全球数百万生命的丧生。传染性和死亡总是对医生和医疗保健支持系统构成挑战。使用逆转录聚合酶链反应和其他方法的临床诊断评估目前正在使用。te胸部X射线（CXR）和CTIMAGE被有效地用于筛选目的，这些目的可以提供有关感染影响的局部区域的相关数据。在这些湍流时期，使用CXR和CTC进行自动筛查和诊断的一步至关重要。te主要目标是探测一种简单的基于阈值的分割方法，以识别CXR图像中可能的感染区域，并研究基于强度的小波变换（基于小波）和基于法律的纹理特征，并具有统计措施。使用随机森林（RF）的进一步选择策略，然后选择用于创建机器学习的特征（ML）代表，并使用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）从病毒性肺炎（VP）中进行不同的covid-19。te结果清楚地表明，基于强度和WT的特征在两种病理中有所不同，这些病理与使用SVM和RF分类器训练的组合特征更好地不同。分类性能度量诸如曲线（AUC）下的面积为0.97，使用RF模型的0.9分类精度为0.9，这清楚地表明，实施的方法可用于表征COVID-19和病毒性肺炎。
2023 年 ART 临床指南 - 知识中心
所有开始接受 ART 治疗或已经接受 ART 治疗且尚未接受结核病预防治疗 (TPT) 的患者都应考虑接受 TPT。在开始 TPT 之前，应通过临床评估和结核病检测排除活动性结核病。如果患者无症状，且 TB GeneXpert 结果良好，则无需推迟开始 TPT。可以在同一天开始 TPT 和 ART。在开始 TPT 之前不需要进行结核菌素皮肤试验 (TST)。结核病检测策略会因年龄而异，因为年幼的儿童无法自发咳出痰液。因此，对于没有症状的健康儿童，痰液检测和 CXR 都不是开始 TPT 的必要条件。对于可以自发咳出的儿童（通常 > 25 公斤），应尝试进行痰液检测，但如果他们身体健康（无症状）且无法咳出痰液，则应开始 TPT，即使没有 CXR 或痰液检测可用。
儿童和青少年结核病的诊断和管理 初级卫生保健工作者桌上指南
儿童和青少年结核病的随访和监测 36 治疗中断 37 治疗反应不佳 38 接触者筛查和管理 39 结核病预防治疗 40 预防性治疗的挑战 41 儿童耐药结核病 42 感染艾滋病毒的儿童和青少年 43 感染艾滋病毒的儿童和青少年结核病诊断 43 感染艾滋病毒的儿童和青少年结核病管理 44 结核病妇女所生婴儿的管理 45 卡介苗接种 45 国家结核病规划管理问题 46 感染预防和控制 47 定义和区别 48 资源材料 49 附录 1：需要住院治疗和/或进一步检查的指征 50 附录 2：有或无 CXR 结果的临床特征评分 51 附录 3：CXR 上的严重程度分类 52 附录 4：接触者筛查和管理指南 53
设计一个计算机辅助的诊断系统，用于心脏全面检测和放射学报告一代
抽象的胸部X射线（CXR）是用于心理评估的常规诊断工具，具有高度的成本效益和多功能性。然而，随着放射科医生评估的扫描数量越来越多，它们可能会遇到疲劳，这可能会阻碍诊断的准确性并减缓报告的生成。我们描述了计算机辅助诊断（CAD）管道启动计算机视觉（CV）和自然语言程序（NLP），该诊断（NLP）对公开可用的模拟物数据集进行了培训。我们执行图像质量评估，查看标签，基于分割的心脏肿大严重性策略，并将严重性分类的输出用于基于大语言模型的报告生成。四位认证的放射科医生评估了CAD管道的产出准确性。Across the dataset composed of 377,100 CXR images and 227,827 free-text radiology re- ports, our system identified 0.18% of cases with mixed- sex mentions, 0.02% of poor quality images (F1=0.81), and 0.28% of wrongly labelled views (accuracy 99.4%), furthermore it assigned views for 4.18% of images which have unlabelled views.对于二元心脏肥大的分类，我们实现了95.2％精度的最新性能。评估报告的语义和放射科医生的正确性的放射科医生协议为0.62（严格的协议）和0.85（放松的同意），类似于0.55（严格）和0.93（宽松）的放射科医生-CAD协议（放松）。未来的改进围绕着改进的文本生成和为其他分歧的CV工具开发。我们的工作发现并纠正了对模拟CXR数据集的几个不正确或缺失的元数据注释，并且我们的CAD系统的性能表明与人类的放射性人士相当。
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。
人工智能/成像技术海报展示
AI/成像技术海报展示 085 使用自主深度学习算法诊断正常胸部X光片 Tom Dyer Behold.ai 背景：深度学习 (DL) 算法在协助放射科管理能力和提高诊断准确性方面表现出巨大潜力。胸部X光片 (CXR) 是频繁且复杂的诊断成像测试，其中很大一部分报告为正常。目的：评估 DL 算法在主动临床路径中作为成人正面胸部 X光片全自动诊断排除测试识别正常性的适用性。材料和方法：这项多中心研究包括来自 4 个不同 NHS 机构的 3,887 张 CXR。在本研究之前开发并训练了一个卷积神经网络 (CNN)，用于将异常分数最低的检查子集分类为高置信度正常 (HCN)。对于每张射线照片，使用两名独立审阅者和一名仲裁员来确定真实情况 (GT)，以防出现差异。结果：DL 算法能够将 15% 的所有检查归类为 HCN，相应的精度为 97.7%。我们发现 0.33% 的检查被错误地归类为 HCN，其中 84.6% 的检查被放射科医生的真实情况确定为边界病例。结论：我们表明，DL 算法可以作为全自动诊断工具实现高精度，用于将 CXR 子集报告为正常。删除 15% 的所有 CXR 有可能显着减少工作量并将放射学资源集中在更复杂的检查上。为了优化性能，应在站点特定地部署算法，并为错误分类提供强大的反馈机制。P086 探索人工智能软件对放射实践的影响——放射技师的分类工具 Richard Tucker；德比大学；Josie King 诺丁汉大学医院 NHS 信托 背景：人工智能 (AI) 一直处于放射学技术进步的前沿，成为支持报告积压的流行工具。放射学中 AI 的重点一直是放射科医生的角色。放射技师整合 AI 的作用才刚刚开始，尚未得到充分探索。本次审计旨在探索 AI 应用对放射技师角色的潜在影响，以及 AI 如何用于临床实践。方法：将预先训练的 AI 程序回顾性地应用于一家信托机构 1 个月内获得的 40 个移动 CXR。1.选择了 20 张图像进行分析，将其匿名化并存储在查看测试台中。要求放射技师 (n=15) 分析没有 AI 覆盖的 CXR，并指出他们认为 CXR 是正常还是异常。相同的放射技师再次查看图像，这次应用了 AI 并提出了相同的问题。结果：这张海报将展示审核结果，并突出显示放射技师给出的答复中的任何重大变化。摘要：将探讨的领域包括放射技师对异常准确性的检测、如果图像异常（由人类或 AI 突出显示）对升级发现的信心，以及放射技师选择升级他们的发现的对象。假设是测试是否可以安全地使用 AI 支持放射技师升级紧急发现，以便更快、更及时地做出决策。Hardy, M. 和 Harvey, H. (2020) 诊断成像中的人工智能：对放射学专业的影响。英国放射学杂志，93(1108)。可从以下网址获取：https://www.birpublications.org/doi/10.1259/bjr.20190840 [2020 年 7 月 22 日访问] 2。Woznita, N.、Nair, A. 和 Hare, S.S. (2020) COVID-19：支持放射技师初步临床评估的病例系列。放射学，26 (3)，第 186-188 页。可从以下网址获取：https://www.radiographyonline.com/article/S1078-8174(20)30054-7/fulltext [2020 年 8 月 6 日访问] P087 探索磁共振胰胆管造影 (MRCP) 中的扩散加权成像 (DWI) 以检测胰胆管癌 Louise Gillespie NHS Scotland 苏格兰政府 (2019) 指出，早期发现癌症可以减少过早死亡并对总体预期寿命产生积极影响。随着癌症在英国越来越受到关注，重要的是要承认任何有助于改善其检测的方法[1]。根据 NICE 指南 (2019)[2]，MRCP 用于癌症途径。MRCP 是一种磁共振成像 (MRI) 检查，用于研究胰胆疾病。
Joseph Adrian L Buensalido等。 ROS1CD74-ROS1融合76％重排和 Stanwell Power Station 您的乳腺癌诊断和治疗 Genelec是新芬兰Arthouse Cinema 的核心 细分报告 农业有益管理实践计划应用程序 税收策略声明和政策 l'épiderme 互联网媒体和服务标准 ESG经济学家
在生病的过程中，她经常患有阻塞性肺炎（请参阅2025年1月23日CXR图6），并接受了抗菌/抗真菌药物治疗，发烧，麻烦的止血性。她的WBC有时还需要较低，需要filgrastim，低血红蛋白需要促红细胞生成素，有时需要输血，以及与劳拉替尼相关的牛皮癣 - 形成皮疹2级（症状；在lorllatinib恢复时延迟并重新恢复该药物时，可以进行症状治疗；在lorllatinib时进行了解决）。
Runit 10 月 24 日 IR 数据.pdf
CXR 参考文献：Ju Gang Nam，“基于深度学习的胸部 X 光片恶性肺结节自动检测算法的开发与验证”，放射学第 290 卷，第 1 期 (2018)：218–228，doi：10.1148/radiol.2018180237 MMG 参考文献：Hyo-Eun Kim，“使用人工智能进行乳房 X 光检查时癌症检测和假阳性召回的变化：一项回顾性、多读者研究”，柳叶刀数字健康第 2 卷，第 3 期 (2020)：e138-e148，doi：/10.1016/S2589-7500(20)30003-0
COVID-19 的放射学发现：人工智能与放射科医生的比较
背景：随着 COVID-19 负担的加重，快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是，在资源匮乏的环境中，训练有素的放射科医生很少。目的：本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法：测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid，一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果：放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%，而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48，放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI，P 值为 0.005。结论：放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。