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肌肉纤维直径的定量确定（...
营养不良肌肉中的病理过程包括明显的变性和肌肉纤维的再生。这些过程可以通过测量肌肉纤维的直径以及确定具有集中核的肌肉纤维的比例（指示肌肉再生）。所描述的方法依赖于通过使用肌肉纤维横截面的最小“ FERET直径”来说明肌肉纤维尺寸的确定。与肌肉纤维尺寸的其他形态计量参数不同，最小的“ Feret直径”在实验误差（例如截面角的方向）上非常健壮。此外，在一组代表性的肌肉中，最小的“ FERET直径”可靠地区分营养不良和正常表型。如果不可能评估最小的“ Feret直径”，则建议提出替代参数。此外，将集中核的百分比确定为指示营养不良肌肉再生的量度。一旦可以使用整个肌肉的数字图像，就可以轻松实现其他测量参数（例如总肌肉横截面区域）。与其他染色程序结合使用，可以通过对系统进行少量修改来评估其他病理参数（例如坏死区，巨噬细胞浸润等。）。
修改
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挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
全神贯注
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通过识别关键质量决定因素
图2。脑类器官的形态评估将车架直径鉴定为类器官质量的分类器。a。示意图说明了评估和确定与专家评估一致的形态学参数的策略。b。条形图描述了形态特征与专家质量评估的相关性分析结果。红色正方形突出显示了五个参数超过p值<10 -5的严格阈值。c。Venn图描绘了由专家（绿色和粉红色，“好，“坏”）评估的类器官的重叠，或以公正的方式聚类，分为两组，使用五个高度相关的参数（使用五个高度相关的参数）（轻绿色和深色 - 斑点，'cluster 1'和'cluster 1'和'cluster 2'）。正（PPV）和K均值聚类的负预测值（NPV）在图中描述。d。条形图说明YouDen指数显示五个