XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemClassifier
临床适用微环境分类器作为软组织肉瘤肿瘤缺氧生物标志物的技术开发和验证
背景：软组织肉瘤 (STS) 是罕见的异质性肿瘤，需要生物标志物来指导治疗。我们之前得出了一个预后肿瘤微环境分类器（24 基因缺氧特征）。在这里，我们开发/验证了一种用于临床应用的检测方法。方法：在 28 份前瞻性收集的福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 活检样本中比较了靶向检测 (Taqman 低密度阵列、nanoString) 的技术性能。通过与临床样本中的 HIF- 1 α /CAIX 免疫组织化学 (IHC) 进行比较，对 nanoString 检测进行了生物学验证。曼彻斯特 (n = 165) 和 VORTEX III 期试验 (n = 203) 队列用于临床验证。主要结果是总生存期 (OS)。结果：两种检测均表现出极好的可重复性。 nanoString 检测在体外缺氧条件下检测到 24 个基因特征的上调，而在体内 CAIX 表达高的肿瘤中，16/24 个缺氧基因上调。在曼彻斯特队列（HR 3.05，95% CI 1.54 – 5.19，P = 0.0005）和 VORTEX 队列（HR 2.13，95% CI 1.19 – 3.77，P = 0.009）中，缺氧高肿瘤患者的 OS 较差。在合并队列中，缺氧高肿瘤患者的 OS 独立预后（HR 2.24，95% CI 1.42 – 3.53，P = 0.00096）并与较差的局部无复发生存期相关（HR 2.17，95% CI 1.01 – 4.68，P = 0.04）。结论：本研究全面验证了更适合 FFPE STS 活检的微环境分类。未来用途包括：(1) 选择高风险患者进行围手术期化疗；(2) 生物标志物驱动的缺氧靶向治疗试验。
引文：Shawni Dutta 和 Samir Kumar Bandyopadhyay。“用于脑肿瘤检测的交叉验证 AdaBoost 分类器”。
[19] 分类器。基本上，此实现的目标是提高 DT 分类器的效率。此分类器的学习率为
一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。
研究论文：使用集成迁移学习和量子变分分类器进行脑肿瘤检测的新模型
如果没有正确诊断，脑肿瘤是一种细胞异常增大。早期发现脑肿瘤对于临床实践和生存率至关重要。脑肿瘤有各种形状、大小和特征，治疗方法也各不相同。人工检测肿瘤既困难又耗时，而且容易出错。因此，对计算机诊断系统的需求很大，可以准确检测脑肿瘤。在本研究中，从 inceptionv3 模型中提取深度特征，其中得分向量从 softmax 获取并提供给量子变分分类器 (QVR)，以区分神经胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤。分类后的肿瘤图像已传递到所提出的 Seg 网络，在该网络中对实际感染区域进行分割以分析肿瘤严重程度。已在三个基准数据集（例如 Kaggle、2020-BRATS 和本地收集的图像）上评估了所报告研究的结果。该模型实现了超过 90% 的检测分数，证明了所提出模型的有效性。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
糖尿病预测的改进的增强算法
摘要 - 由于无法有效使用人体的胰岛素，糖尿病正在逐渐增加，这威胁了公共卫生。患有糖尿病患者在早期阶段未被诊断或患有糖尿病患者患心脏病，肾脏疾病，眼睛问题，中风和神经损伤的风险很高，糖尿病诊断对预防至关重要。我们的先进的机器学习算法是通向检测人体是否患有糖尿病的革命性可能性的门户。使用机器学习开发了这种方法，它使用了一十万个数据，也是创建一个新的新型糖尿病预测模型，称为调节的ADA-BOOST（AB），该模型可以准确诊断糖尿病。About 10 different classification methods are applied in this research such as Random forest classifier (RF), logistic regression (LR), decision tree classifier (DT), support vector machine (SVM), Bayesian Classifier (BC) or Naive Bayes Classifier (NB), Bagging Classifier (BG), Stacking Classifier (ST), Moderated Ada-Boost(AB) Classifier, K Neigh- BORS分类器（KN）和人工神经网络（ANN）。至关重要的贡献是使用高参数调整过程为不同模型找出适当的值。我们提出了一个名为主持Ada-Boost（AB）的新的增强模型，该模型是超参数调谐的随机森林模型和ADA-BOOST模型的组合。不同的评估指标，例如准确性，精度，召回，F1分数和其他评估指标，用于评估模型的性能。与其他训练精度为99.95％且测试准确性为98.14％的模型相比，我们提出的新的增强算法（AB）提供了更好的准确性（AB）。
多参数分子分类器可预测对HER2+乳腺癌中没有化学疗法的新辅助Lapatinib加曲妥珠单抗的反应
利益冲突C. Gutierrez报告持有Genetex股票。C. de Angelis报告了Roche，Eli Lilly，Gsk，Novartis，Pfizer，Astrazeneca的个人费用（作为顾问和/或发言局）；和从诺华给该机构的研究赠款。H. Nitta是Roche的雇员。M. Kapadia是Roche的雇员，并报告了Roche Stock。A. Forero-Torres是Seagen的雇员。I. E. Krop报告在Bristol Myers Squibb，Daiichi Sankyo，Macrogenics，Genentech/Roche，Seagen，Seagen，Astrazeneca的顾问委员会上报告；诺华和默克的数据监测委员会；从Genentech/Roche，Pfizer，Macrogenics研究机构的资助。R. Nanda报告在阿斯利康，超越，富士，吉利德，吉利德，无穷大，iteos Therapeutics，Merck，Obi Pharma，Obi Pharma，Oncosec，Oncosec，Seagen，Seagen；以及来自Arvinas，Astrazeneca，Celgene，Corcept Therapeutics，Genentech/Roche，Gilead/Immunomedics，Merck，Obi Pharma，Obi Pharma，Oncosec，Oncosec，pfizer，pfizer，seagen，seagen，seagen，suegen，sun pharma，taiho的研究资金。M. P. Goetz是Erivan K. Haub家庭癌症研究教授，以纪念Richard F. Emslander，M.D。并报告了从研究到实践，临床教育联盟，Medscape的CME活动的个人费用；作为小组成员的个人费用，进行了全面健康会议的小组讨论；担任Curio Science的主持人的个人费用；从Arc Therapeutics，Astrazeneca，Biovica，Biotheranotics，Blueprint药物，Eagle Pharmaceuticals，Lilly，Novartis，Pfizer，Sanofi Genzyme，Sermonix向Mayo诊所咨询费用；以及从辉瑞（Pfizer），讲道者（Sermonix）向梅奥诊所（Mayo Clinic）进行研究资助。J.S.J.S.J. R. Nangia报告报告了Paxman Coolers Ltd. B. Weigelt报告在本研究范围之外重新培养治疗剂的研究资金。Reis-Filho报告收到高盛，贝恩资本，Repare Therapeutics，Paige.ai，Saga Diagnostics和个人的个人/咨询费；科学咨询委员会的成员：VolitionRX，Repare Therapeutics，Paige.ai和personis； Grupo Oncoclinicas董事会成员； Roche Tissue Diagnostics，Daiichi Sankyo，Merck和Astrazeneca的科学咨询委员会的临时成员； Paige.ai中的股票期权；以及在本研究范围之外重新培养治疗剂的库存。A. Prat报告从辉瑞，诺华，罗氏，MSD肿瘤学，莉莉，Daiichi Sankyo，Amgen，Amgen，Guardant Health获得酬金； Amgen，Roche，Novartis，Pfizer，Bristol-Myers Squibb，Boehringer，Puma Biotechnology，Oncolytics Biotech，Daiichi Sankyo，Abbvie，Astrazeneca，Astrazeneca，NanoString Technologies（对机构）咨询; Roche，Novartis，Incyte，Puma Biotechnology向机构进行研究；揭示基因组学的股票和其他所有权权益；在诺华（直系亲属）的工作；专利PCT/EP2016/080056（HER2作为缺乏细胞毒性疗法的双重HER2封锁的反应指标），WO/2018/096191（基于PAM50的化学内分泌评分（CES），基于PAM50的乳腺癌受体，具有阳性激素受体，具有即时的阳性激素受体，具有复发性及其复发剂的阳性风险）和HERS2DXDXDXDXDXDXDXDXDXDX。 Daiichi Sankyo的旅行和住宿费用；以及与Oncolyticts和Pseptomyc S.L.的其他关系C. K. Osborne报告了持有Genetex股票并参与阿斯利康咨询委员会的参与。R. Schiff收到/已从阿斯利康，葛兰素史克，PUMA Biotechnology Inc和Gilead Sciences（向机构）那里获得了研究资金； Eli Lilly的临时咨询委员会成员；过去的咨询/咨询委员会成员；沃尔特·克鲁沃（Wolters Kluwer）/uptodate（通过机构）的特许权使用费。M.辉瑞的研究资金。J. Veeraraghavan，C。Gutierrez，J。S。Reis-Filho，S。G。Hilsenbeck，A。Prat，A。Prat，C。K。Osborne，R。Schiff，R。Schiff，M。F。Rimawi在未决的专利申请中也是＃PCT/US21/70543（由乳房癌症治疗的方法）和预测的方法，并在培训中进行了预测和预测。所有其余的作者都没有宣布利益冲突
Bionne任务概述在Bioasq 2024
摘要在本文中，我们在Clef 2024介绍了自动幽默分析（Joker）实验室的工作。小丑实验室的目的是研究幽默的自动处理，其中包括诸如检索，分类和解释各种形式的幽默文本等任务。我们的任务涉及将幽默文本分类为不同类型的不同类型，我们采用了两种不同的方法。这些方法涉及BERT（变压器架构）和传统的机器学习模型（例如随机森林分类器）的使用。在这两种模型中，伯特的精度得分较高，为0.6731。从中，我们得出的结论是，伯特在大多数自然语言过程中都更好。我们展示了有关培训数据的实验，并且在即将出版的页面中介绍了所提供的测试数据集的结果。
用于临床研究的 T1 加权脑部 MRI 扫描的自动质量控制：方法比较和质量预测分类器的设计
不均匀对比度评分 (ICR) 优化 WM 段内的全局标准偏差，并通过最小问题对比度进行缩放；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 均方根分辨率 (RES) 体素大小的均方根值；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 加权平均图像质量评分 (IQR)