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ISBI 2024 最终计划
雅典这座标志性城市历史悠久、文化底蕴深厚、创新意识强，是激发创造力、促进合作和建立持久联系的理想场所。雅典是民主、西方文明、奥运会、戏剧和主要数学原理的发源地，拥有丰富的文化遗产和知识遗产，不断激励和吸引着世界。正如英国诗人约翰·弥尔顿所说，雅典是“希腊之眼，艺术和雄辩之母”。这一遗产可以追溯到历史上，自古以来，希腊一直是科学研究和技术创新的中心。毕达哥拉斯、阿基米德、柏拉图和亚里士多德等思想巨匠共同塑造了西方思想的基础。哲学家、科学家、数学家、医士甚至牧师汇聚一堂，将他们的见解结合起来，形成了一个统一的知识体系。从希波克拉底强调观察、诊断和伦理，到盖伦开创性的解剖学研究，不同领域的知识汇聚为医学和科学的重要发展铺平了道路。我们很高兴能在一个对科学、医学和技术的贡献如此多方面和持久的地方举办今年的研讨会。我们很高兴看到今年提交的四页论文和一页摘要的多样性和跨学科性，创下了历史新高，来自全球 49 个国家。我们编制了一个全面的技术计划，其中包括世界一流的口头和海报会议、主题演讲和全体会议、特别会议、教程、挑战、展览和演示、行业会议和创业演讲，为期四天的会议体验将通过我们的特别社交活动得到丰富。ISBI 2024 将涵盖与医学图像计算相关的所有领域，同时将重点扩展到生物医学成像领域的新兴人工智能 (AI) 前沿。今年的激动人心的计划包括 241 个口头报告和 717 个海报报告，主题涵盖前沿研究、创新工程解决方案和现实世界的临床应用。选定的 ISBI 2024 论文的扩展版本将被邀请提交给顶级期刊的特刊，包括 IEEE 医学成像学报：医学成像基础模型进展特刊；计算与结构生物技术杂志：智能医院 - 临床环境中医学成像 AI 的采用和信任特刊；医学图像分析杂志：组织病理学/生物成像特刊。其他特刊将刊登在计算机视觉与图像理解 (CVIU) 和生物医学成像机器学习 (MELBA) 杂志上。四位世界知名的 AI、生物医学成像和机器学习专家将发表四场发人深省的全体会议演讲。Anant Madabhushi 将以关于医疗保健领域人工智能的演讲开启全体会议，讨论其回顾性和前瞻性验证；Joseph Sifakis 博士将讨论人工智能的现状和未来发展轨迹，强调人工智能引起的风险、评估和监管；Katherine Ferrara 博士将分享她在个性化成像和治疗诊断方面的专业知识；Francis Bach 博士将介绍关于去噪扩散模型的另一种观点。第一天的活动以小组讨论结束，小组讨论深入探讨将人工智能研究转化为临床实践的复杂过程，特别是在生物医学成像领域。我们尊敬的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛的互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展
什么是定量研究方法
量化研究的重点是使用统计技术量化数据，变量和关系，旨在建立模式，检验假设和做出预测。这种方法广泛应用于心理学，社会学，经济学，健康科学和教育等各个领域。它依赖于结构化数据收集方法，并采用统计分析来解释结果。定量研究依赖于结构化方法来收集和分析数值数据。这种类型的研究涉及使用调查，实验和观察等技术进行系统的数据收集和分析。调查是一种常见方法，用于收集大型样本量的意见或行为，从而使研究人员可以推断出较大的人群。但是，这种方法可以受到响应偏见和限制深度的限制。实验涉及在受控环境中操纵变量，以观察对其他变量的影响，这有助于建立因果关系。实验对变量提供了高度控制，但由于设置有限，它们可能缺乏外部有效性。观察性研究可以在不干预的情况下收集现实数据，通常提供比自我报告的响应更准确的信息。但是，它可能会受到观察者偏见的影响，并且在处理罕见或复杂的行为时很耗时。定量研究采用各种工具来收集数值数据，包括问卷，测试和数字跟踪工具，例如网站流量指标或生理监控设备。2。3。数据分析涉及统计技术，例如描述性统计，推论统计和相关分析，这些技术有助于解释数据中的关系或趋势。这些方法提供了数据的概述，包括均值，中位数，模式，标准偏差和范围。定量研究旨在收集易于分析统计学的结构化数据，使其成为大型样本量的经济高效且耗时的方法。然而，它的局限性包括调查的潜在响应偏见和限制深度，实验中的外部有效性有限以及观察者的观察者偏见。定量研究使用数值数据来分析模式并根据样本结果对人群进行预测。假设检验和回归分析等技术有助于识别具有统计学意义的趋势。这种方法对于比较群体之间的平均值很有用，例如评估教学方法或检查屏幕时间和学术表现之间的相关性。定量研究中的关键概念包括衡量中心趋势（平均值，中值），可变性（标准偏差）和关联（相关系数）的度量。目标是通过关注来自大型的随机样本的数值数据来最大程度地减少研究人员的偏见。但是，定量研究通常缺乏深度并具有刚性结构，因此容易响应或采样偏见。要进行有效的定量研究，必须定义明确的目标，正确选择的方法以及使用的适当统计工具。然后测量结果以分析效果。1。确保样本代表性对于结果的普遍性和可复制性至关重要。通过准确地解释发现并考虑局限性，研究人员可以得出有意义的结论，这些结论有助于科学知识并为数据驱动的决策提供信息。定量方法，例如调查和实验，在包括社会科学和医疗保健在内的各个领域都提供了宝贵的见解。严格的统计分析的使用使研究人员能够做出预测并确定模式，最终为政策和决策过程提供了信息。定量研究定义和方法解释了实验过程，涉及将参与者随机分配给不同的组，一个组接受治疗或干预，而另一种则没有。这是进行实验的分步指南：1。定义研究问题：您想了解什么？提出一个假设：您认为研究问题的答案是什么？设计实验：您将如何操纵变量并衡量结果？**内容分析**：一种分析书面，口头或视觉交流的系统方法。研究人员以各种媒体形式识别并分类特定内容，主题或模式。2。**二级数据分析**：分析其他人从政府报告，以前的研究或大型数据集等来源收集的数据。定量研究使用数字和统计数据来回答问题。它经常衡量态度，行为和观点。1。2。**调查和问卷**：用于从人类样本中收集数据的结构化工具。**实验和受控的观察结果**：在受控设置中进行测量变量并确定因果关系。3。**现有数据源（辅助数据）**：从数据库，档案或以前的研究中收集。1。**数据预处理和清洁**：识别和纠正错误，删除异常值以及确保数据一致性。2。**描述性统计**：使用中心趋势，可变性和形状等措施来汇总和描述数据。3。**推论统计**：通过测试假设，估计参数和做出预测来从样本中推断人口特性。常见推论统计技术包括：1。**假设检验**：评估变量之间关系的重要性或差异。2。**置信区间**：估计可能下降的人口参数的范围。3。**相关性和回归分析**：根据变量检查关系并预测结果。4。**方差分析（ANOVA）**：在多个组或条件之间进行比较均值。统计软件和工具可以有效地执行复杂的分析。流行的统计软件（例如SPSS，SAS和R）帮助研究人员进行各种定量研究。这些包括： *描述性研究：这种类型描述了人口的特征，趋势或行为。2。3。例如，它可能会分析学生在学校中的平均身高，选举中的选民投票或人们吃的普通食品。*相关研究：它检查了两个或多个变量之间的关系。例如，它可以调查收入如何影响幸福或压力会影响体重增加。*实验研究：这种类型通过操纵一个变量（独立）并衡量其对另一种（依赖）的影响来研究因果关系。*准实验研究：类似于实验研究，但由于实际或道德考虑而没有随机参与者的分配。研究人员控制影响结果的其他因素。*纵向研究：它在延长时间内研究了模式。例如，它可能会分析儿童的阅读技能如何发展，或者随着年龄的增长而变化。定量研究具有优势和缺点：优点：1。**客观性**：定量研究的目的是由于其依赖数量和统计方法而公正。**通用性**：它通常涉及大型样本量，增加了适用于更广泛人口的代表性数据的可能性。**可复制性**：使用标准化程序和测量工具增强了可复制性，使其他研究人员可以重复研究并测试发现的可靠性。4。**统计分析**：定量研究采用各种统计技术来进行数据分析，识别模式，关系和关联。5。缺点：1。2。3。**数值精度**：它产生的数值数据可以使用数学计算进行分析，从而可以明确的比较和定量解释。**缺乏上下文理解**：定量研究可能会通过专注于可测量的变量，忽略社会，文化和背景因素来限制复杂现象的探索。**对数字的过分依赖**：它可以优先考虑数值数据而不是定性见解，这可能会导致对主题的表面理解。**有限的应用程序**：由于实验室设置或受控实验的人为性质，结果可能不适用于现实情况。4。**高成本和时间要求**：进行定量研究可能是昂贵且耗时的，尤其是对于长期延长的纵向研究。通过了解这些优势和缺点，研究人员可以为其特定需求选择最合适的定量研究类型。虽然定量研究在识别连接方面表现出色，但通常没有发现这些关系背后的根本原因。它可能会回答诸如“什么”和“多少”之类的问题，但留下了“为什么”未回答。量化数据的过程可能会导致过度简化，对复杂性和细微差别掩盖，这对于对研究主题的深入了解至关重要。定量研究带有大量成本和时间承诺，需要大量资源，包括资金，专业知识以及广泛的数据收集和分析。这种结构化方法还限制了灵活性，使调整研究计划或在收集数据时探索新问题变得更加困难。行动中定量研究的示例包括： *市场研究，调查和问卷的数值数据为业务决策提供了信息 *健康研究，这些研究依赖于治疗效率和疾病普遍性的统计分析 *教育研究，用于研究影响学生绩效和学术成就的因素 *社交科学的绩效 *社交科学和公众的观点，并分析了'或comment'或分析行为 *，以调查了'或commition'或分析行为 * *经济研究，分析经济指标，趋势和模式，通过统计审查来审查财务习惯，使经济学家能够掌握潜在的模式，预测市场行为并制定数据驱动的政策。定性分析通过研究非数字方面的访谈，观察性研究和开放式问卷来深入研究主题，从而对所讨论的现象进行了全面的描述。另一方面，定量研究使用数值数据量化了各种因素之间的关系。它试图通过采用系统收集方法，标准化工具和精确的分析技术来提供普遍适用的见解。这种方法使研究人员能够验证假设，预测结果并为各个学科的决策提供信息。其定义特征包括： *编译数字信息 *采用统计分析技术 *测量和量化现象以识别模式 *研究变量之间的连接 *将发现的概括为广泛的人群 *进行更广泛的实验 *进行实验或进行大量样本大小的调查 *使用大型样本量 *利用统计方法的量化数据，并在统计数据中进行量化数据，并将统计的数据集中在数字方面，并将数字构成数字，并将数字构成数值，并将其置于数字上，并将其进行数字化，并将其汇总到数字上，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，趋势。