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1 Mohn Medical Michical Imaging和可视化中心，部门Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept. 电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept.电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。
基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统
在本文中，使用了预先训练的FastAI CNN模型的RESNET152体系结构。RESNET152体系结构被视为基本模型，并通过修改后3层进行改进。密集的层，然后使用新层改善了软磁层和二进制跨膜片层。在此之后，改进了RESNET152深度学习模型，对从Kaggle和Brats2015收集的2个不同的脑数据集进行了培训。进行模型的微调。在DataSet-253和DataSet-205上进行验证时，改进模型的精度分别为97％和96％。与其他深度学习模型相比，改进的模型使用2个不同的大脑MRI数据集可获得最佳结果。图中给出了精度百分比比较。15下面。应用于增加MR
基于人工智能的感知儿童情绪的移动应用程序
摘要。孩子们会经历各种各样的情绪，如快乐、悲伤和恐惧。有时，孩子们可能很难表达自己的情绪。检测和理解儿童未表达的情绪对于满足他们的需求和预防心理健康问题非常重要。在本文中，我们开发了一个基于人工智能 (AI) 的情绪感知识别应用程序 (ESRA)，帮助家长和老师通过分析孩子的画作来了解孩子的情绪。我们从多哈的一所当地学校收集了 102 幅画作，从谷歌和 Instagram 收集了 521 幅画作。使用这两个数据集的组合进行了四个不同的实验。使用 Python 中的 Fastai 库训练深度学习模型。该模型将绘画分为积极或消极情绪。在四个实验中，模型准确率在 55% 到 79% 之间。这项研究表明，ESRA 具有识别儿童情绪的潜力。然而，底层算法需要使用更多的图画进行训练和评估，以提高其当前的准确性并能够识别更具体的情绪。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。