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眼科中的人工智能和深度学习
基于深度学习（DL）的摘要人工智能（AI）近年来引起了全球的巨大兴趣。dl在图像识别，语音识别和自然语言处理中已被广泛采用，但才开始对医疗保健产生影响。在眼科中，DL已应用于眼底照片，光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病性视网膜病变和早产性视网膜病时，达到了稳健的分类性能，青光眼样椎间盘，黄斑湿度和与年龄相关的念珠菌变性。dl可以与远程医疗一起使用，作为筛查，诊断和监测初级保健和社区环境中患者的主要眼科疾病的可能解决方案。尽管如此，在眼科中使用DL的DL也存在潜在的挑战，包括临床和技术挑战，算法结果的解释性，医疗问题以及医生以及患者对AI“ BlackBox”算法的接受。dl可能会彻底改变未来的眼科。本综述提供了针对眼科应用程序所描述的最新DL系统，临床部署的潜在挑战和前进的路径。
心血管疾病风险评估 AHS – G2050
• 有过早发生 ASCVD 的家族史（男性，年龄 <55 岁；女性，年龄 <65 岁） • 原发性高胆固醇血症（LDL-C，160-189 mg/dL [4.1-4.8 mmol/L]；非 HDL-C 190–219 mg/dL [4.9–5.6 mmol/L]）• 代谢综合征（腰围增加、甘油三酯升高 [>150 mg/dL]、血压升高、血糖升高和低 HDL-C [男性 <40 mg/dL；女性 <50 mg/dL] 是因素；3 个因素加起来即可诊断）• 慢性肾脏疾病（eGFR 15–59 mL/min/1.73 m2，有或无白蛋白尿；未接受透析或肾移植治疗）• 慢性炎症性疾病，如牛皮癣、RA 或 HIV/AIDS • 过早绝经史（40 岁之前）和妊娠相关疾病史，这些疾病会增加后期 ASCVD 风险，如先兆子痫 • 高危种族/民族（例如南亚裔）• 脂质/生物标志物：与ASCVD 风险 • 持续升高的原发性高甘油三酯血症 (≥175 mg/dL) • 高敏 C 反应蛋白升高 (≥2.0 mg/L) • Lp(a) 升高：测量的相对指征是过早发生 ASCVD 的家族史。Lp(a) ≥50 mg/dL 或 ≥125 nmol/L 构成风险增强因素，尤其是在较高水平的 Lp(a) 下 • apoB 升高 ≥130 mg/dL：测量的相对指征是甘油三酯 ≥200 mg/dL。水平≥130 mg/dL 对应于 LDL-C ≥160 mg/dL 并构成风险增强因素 • ABI <0.9
利用动态异质冗余到...
摘要深度学习（DL）模型的快速发展伴随着各种安全和安全挑战，例如对抗性攻击和后门攻击。通过分析当前有关DL攻击和防御的文献，我们发现攻击和防御之间的持续适应使得无法完全解决这些问题。在本文中，我们建议这种情况是由DL模型固有的AWS引起的，即非泄露性，不识别性和非身份能力。我们将这些问题称为内源性安全和保障（ESS）问题。为了减轻DL中的ESS问题，我们建议使用动态异质冗余（DHR）体系结构。我们认为，引入多样性对于解决ESS问题至关重要。为了验证这种方法的效果，我们跨DL的多个应用领域进行了各种案例研究。我们的实验结果证实，基于DHR体系结构构建DL系统比现有的DL防御策略更有效。
卷积神经网络架构的深度学习综述
摘要：深度学习 (DL) 计算机范式在过去几年中一直是机器学习 (ML) 的行业标准。它逐渐成为机器学习中最广泛使用的计算技术。DL 的优点之一是它能够学习大量数据。深度学习在过去几年中取得了巨大的发展，并已成功用于许多传统应用。更重要的是，DL 在网络安全、生物信息学、机器人等多个领域的表现都优于流行的机器学习算法。尽管该领域已经为几篇回顾 DL 最新进展的作品做出了贡献，但每篇作品都只涵盖了该领域的一个特定方面，但该领域仍然大部分尚未得到普及。因此，我们提出了一种更全面的方法，为全面理解 DL 提供了更合适的基础。关于最重要的 DL 特性，包括该领域的最新进展，本次评估旨在提供更全面的调查。本研究具体描述了 DL 网络和技术的种类及其重要性。然后介绍最常见的 DL 网络类型——卷积神经网络 (CNN) 及其发展历程。
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Saseekala 1，Shabnam Sufia Shaik 2，SK。Fairoz 3，Pottepalem aparna 4 1印度安得拉邦Madanapalle政府医学院生物化学系教授兼校长。2印度安得拉邦翁高尔市政府医学院生物化学系助理教授。 3印度安达拉邦康德皮社区健康中心的CAS专业人士。 4印度马达加拉尔政府医学院生物化学系副教授，印度安得拉邦。 抽象背景：血脂异常是心血管疾病的重要危险因素，尤其是在2型糖尿病患者（T2D）的患者中。 了解糖尿病和非糖尿病患者之间脂质谱的变化对于有效的疾病管理至关重要。 比较血清脂质谱，包括总胆固醇（TC），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），甘油三酸酯（TG）和非常低的密度lipopopopotein胆固醇（VLDL-C）的患者，以及未经T2的患者。 材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了100名参与者的血清脂质谱，分为两组：T2D和没有（非T2D）的血清脂质谱。 测量脂质参数，并计算每个组的平均值和范围。 结果：T2D组表现出更高的TC（210 mg/dl），LDL-C（140 mg/dl），TG（200 mg/dl）和VLDL-C（40 mg/dl）（40 mg/dl），HDL-C（40 mg/dl）和较低的HDL-C（40 mg/dl）水平（40 mg/dl），与非T2D组相比，LD的平均水平（180 m）（180 m）， mg/dl），TG（150 mg/dl），VLDL-C（30 mg/dl）和HDL-C（60 mg/dl）。2印度安得拉邦翁高尔市政府医学院生物化学系助理教授。3印度安达拉邦康德皮社区健康中心的CAS专业人士。4印度马达加拉尔政府医学院生物化学系副教授，印度安得拉邦。抽象背景：血脂异常是心血管疾病的重要危险因素，尤其是在2型糖尿病患者（T2D）的患者中。了解糖尿病和非糖尿病患者之间脂质谱的变化对于有效的疾病管理至关重要。比较血清脂质谱，包括总胆固醇（TC），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），甘油三酸酯（TG）和非常低的密度lipopopopotein胆固醇（VLDL-C）的患者，以及未经T2的患者。材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了100名参与者的血清脂质谱，分为两组：T2D和没有（非T2D）的血清脂质谱。脂质参数，并计算每个组的平均值和范围。结果：T2D组表现出更高的TC（210 mg/dl），LDL-C（140 mg/dl），TG（200 mg/dl）和VLDL-C（40 mg/dl）（40 mg/dl），HDL-C（40 mg/dl）和较低的HDL-C（40 mg/dl）水平（40 mg/dl），与非T2D组相比，LD的平均水平（180 m）（180 m）， mg/dl），TG（150 mg/dl），VLDL-C（30 mg/dl）和HDL-C（60 mg/dl）。结论：该研究强调了患有和没有T2D的患者之间血清脂质谱的显着差异。T2D患者表现出脂质特征，表明心血管风险较高。这些发现强调了常规脂质监测和靶向干预措施以管理糖尿病患者血脂异常的重要性。
眼科领域的人工智能和深度学习
摘要 近年来，基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理，但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域，DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用，作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此，DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战，包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
眼科领域的人工智能和深度学习
摘要 近年来，基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理，但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域，DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用，作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此，DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战，包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
引用本文为：Dhakaria U，Bansiwal RK，Kavita Khemchand A，Sharma R，Singh M，Kaur N等。胆囊切除术对有症状的GA
结果：入选患者的平均年龄为41.62±13.62岁，平均体重指数（BMI）为25.96±1.73 kg/m 2。与术前值相比，总胆红素（0.56 vs 0.76，p <0.0001）和直接胆红素（0.15 vs 0.27 vs 0.27，p <0.0001）显着降低了胆囊切除术的显着降低。血清谷氨酸 - 黑色乙酰乙酰氨基激酶（SGOT）的水平（49.14 vs 34.98 IU/DL），血清谷氨酰胺 - 丙氨酸透明氨基氨基氨酸酶（SGPT）（50.85 vs 35.46 vs 35.46 iu/dl）和碱性磷酸酶（Alkaline phospase（alp）（ALP）（101.1.16 vs i.99797）手术后。胆固醇值（146.28 vs 168.77 mg/dL），甘油三酸酯（TGS）（119 vs 133.56 mg/dl），低密度脂蛋白（LDL）（93.32）（93.32 vs 113.05 mg/dl）vs 113.05 mg/dl）和低密度lipoprototion（vs vs vs/dll）（18.68）（18.68）（18.68）（18.68）在三个月随访时，高密度脂蛋白（HDL）（48.96 vs 42.42 mg/dl）显着增加。脂肪肝的患病率随着1级脂肪变性的升高而增加（75％）。脂肪肝的严重程度随（8.73％）3级脂肪变性而增加，USG手术后。因此，有以前正常的USG报告的新患者患有脂肪肝，患有肝脏脂肪变性的患者似乎恶化。