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信任管理指南：母亲出生的胎儿染色的母亲出生的新生婴儿
Term Definition NNUHFT Norfolk and Norwich University Hospital Foundation Trust NICU Neonatal Intensive Care Unit MAS Meconium Aspiration Syndrome NICE National Institute of Health and Care Excellence INO Inhaled nitric oxide ECMO Extra-corporeal membrane oxygenation FBC Full Blood Count CRP C-Reactive Protein PPHN Persistent pulmonary Hypertension of the Newborn PEEP Positive End Expiratory Pressures猫儿童急性运输服务CFM脑功能监测CXR胸部X射线ABG动脉血液HFNC高流量鼻插管
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。
人工智能驱动的 COVID-19 放射图像评估
人工智能 (AI) 方法在 COVID-19 感染的诊断和预后方面具有巨大潜力。快速识别 COVID-19 及其在个体患者中的严重程度有望更好地控制个体和整体疾病。科学界对使用影像生物标志物来改善 COVID-19 的检测和管理表现出浓厚兴趣。基于 AI 的模型等探索性工具可能有助于解释复杂的生物学机制，并更好地理解潜在的病理生理过程。本综述重点介绍基于 AI 的 COVID-19 研究，包括胸部 X 光 (CXR) 和计算机断层扫描 (CT) 成像模式及其相关挑战。显式放射组学、深度学习方法以及结合深度学习和显式放射组学的混合方法有可能增强放射图像在当前 COVID-19 大流行中协助临床医生的能力和实用性。本综述的目的是：首先，概述 COVID-19 AI 分析工作流程，包括数据采集、特征选择、分割方法、特征提取以及适用于基于 AI 的 COVID-19 研究的多变量模型开发和验证。其次，讨论了基于 AI 的 COVID-19 分析的现有局限性，强调了可以进行的潜在改进。最后，总结了 AI 和放射组学方法的影响及其相关的临床结果。在本综述中，详细阐述了包括基于 AI 的 COVID-19 特征识别关键步骤的流程。样本量、非标准成像协议、分割、公共 COVID-19 数据库的可用性、成像和临床信息的结合以及全面的临床验证仍然是主要的局限性和挑战。我们得出结论，基于 AI 的 CXR 和 CT 图像评估具有作为 COVID-19 诊断、随访和预后的可行途径的巨大潜力。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
在临床环境中部署和验证用于检测异常胸部X光片的人工智能系统
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ICMR标准治疗工作流程（STW）肺癌
ALK：肿瘤淋巴瘤激酶EBUS：支撑型超声PFT：肺功能测试SMLND：系统淋巴结解剖ATT：抗结核疗法EGFR EGFR：表皮生长因子受体PN2：病理学node t，n，n，m：n，m：m：n，m：tumor（t） NACT扫描术：新辅助化学疗法RFA：射频消融TKI：酪氨酸激酶抑制剂COPD COPD：慢性阻塞性肺疾病NGS：下一代测序ROS：ROS Proto-Codogene：ROS Proto-Cogene 1 CT SBRT：立体定向身体放射疗法
护理学院免疫记录
步骤 1 - 日期：结果：步骤 2 - 日期：结果：*一旦学生有了有记录的两步皮肤测试，任何进一步的筛查都只需要一步最近的 TST（过去 6 个月内：☐是☐否（如果否 - 进行两步 TST）阳性 TST：：☐是☐否胸部 X 光（阳性结果后需要）：：☐是☐否*以前 TST 呈阳性的学生应提交阳性 TST 的文件、TST 阳性后进行的胸部 X 光检查以及任何后续措施的文件。除非有特定的医学指征，否则不需要重复 CXR：除非有特定的医学指征，否则不需要进一步的跟进。如果没有以前 TST 阳性的文件，则应重复 TST，除非存在禁忌症。如果没有以前的 x 光报告，应重复 x 光检查。医疗保健专业人员记录学生是否可以安全地参加医疗机构实习： ☐ 是 ☐ 否
使用人工智能 (AI) 深度卷积神经网络自动检测肺癌：叙述性文献综述
共计 648 篇文章由两位在肺部重症监护和医院医学领域拥有 10 多年经验的资深医生挑选出来。用于搜索和挑选文章的数据库是 PubMed/MEDLINE、EMBASE、Cochrane 图书馆、Google Scholar、Web of science、IEEEXplore 和 DBLP。所选文章的年份范围为 2008 年至 2019 年之间。从 648 篇文章中挑选出 4 篇，纳入标准如下：1) 18-65 岁，2) CT 胸部扫描，2) 肺结节，3) 肺癌，3) 深度学习，4) 集成和 5) 经典方法。本叙述性评论中使用的排除标准包括：1) 年龄超过 65 岁，2) 正电子发射断层扫描 (PET) 混合扫描，3) 胸部 X 光 (CXR) 和 4) 基因组学。模型性能结果指标通过敏感性、特异性、准确性、受试者工作特征 (ROC) 曲线和曲线下面积 (AUC) 进行测量和评估。
护理免疫学院记录
Step 1 – Date: Result: Step 2 – Date: Result: (Step 2 must be 1 – 4 weeks after Step 1) *Once a student has a documented two-step skin test, any further screening requires only a one-step Recent TST (within last 6 months: ☐ Yes ☐ No ( If No – perform 2-step TST) Positive TST: : ☐ Yes ☐ No Chest X-ray (required following positive result): : ☐ Yes ☐ No *Students with a previous positive TST应提交正面TST的正面X射线X射线，并提交任何后续措施的胸部X射线除非存在特定的医疗指示，否则不指示重复CXR：除非存在特定的医疗指示，否则不需要进一步随访。如果不可用的先前正面TST的文档，则应重复进行TST，除非存在禁忌症。如果没有以前的X射线报告，则应重复X射线。医疗保健专业人员可以记录学生是否可以安全参加医疗机构实践：☐是否
人工智能与肺癌
肺癌筛查 (LCS) 试验表明，诊断早期肺癌 (LC) 具有降低高危人群死亡率的潜力。2011 年，国家肺癌筛查试验 (NLST) 表明，CT 在检测早期 LC 方面优于胸部 X 线摄影 (CXR)。1 在接下来的十年中，几项欧洲试验报告了类似的结果，尽管人群较少、资格标准和 LCS 算法各不相同。 2 迄今为止，欧洲的 LCS 试验表明：(i) 高风险分析至关重要，3 (ii) 肺结节体积测量可带来高收益，4,5 (iii) 延长 LCS 可提高疗效，6 (iv) 低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 阴性后可考虑每两年进行一次检查以节省成本和辐射负担，4,5,7 和 (v) 与男性相比，女性的 LC 死亡率降低幅度更高。8,9 这些结论支持向欧洲人群更广泛地推广 LCS。