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病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
人工智能在前列腺癌活检诊断和格里森分级中的应用现状及后续步骤
活检中前列腺癌的诊断和格里森分级对于前列腺癌男性的临床管理至关重要。尽管如此，病理学家之间的高度分级差异性导致治疗不足和过度治疗的可能性。人工智能 (AI) 系统在协助病理学家进行格里森分级方面显示出良好的前景，这可能有助于解决这一问题。在这篇小型评论中，我们重点介绍了有关癌症检测和格里森分级的人工智能系统开发的研究，并讨论了广泛临床实施所需的进展以及预期的未来发展。患者摘要：这篇小型评论总结了与验证人工智能 (AI) 辅助癌症检测和活检中前列腺癌格里森分级有关的证据，并强调了广泛临床实施之前所需的其余步骤。我们发现，尽管有强有力的证据表明人工智能能够像经验丰富的泌尿病理学家一样进行格里森分级，但仍需要做更多的工作来确保人工智能系统在不同患者群体、数字化平台和病理实验室的不同环境中的结果准确性。© 2021 作者。由 Elsevier BV 代表欧洲泌尿外科协会出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/）。
标题：使用人工智能标记自由文本手术和超声报告以对小儿阑尾炎进行分级
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里，我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级，几名数据收集者（医学生和研究助理）从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本，并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后，一名儿科医生裁定所有数据，找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告（42.7%）和 32 份手术报告（31.1%）中，98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者（28.2%）的 PAG 被手动错误分配，3 名患者（2.9%）的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中，使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录（包括报告和提取的数据）中的错误分类，速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取，并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
基于人工智能的自动评分及培训系统在糖尿病视网膜病变人工检测教育中的有效性
糖尿病视网膜病变 (DR) 是全球劳动年龄人口失明和视力障碍的主要原因 (1)。大量研究表明，及早发现和及时治疗 DR 可以防止 90% 以上的糖尿病患者出现严重的视力丧失 (2,3)。然而，由于视网膜专家严重短缺，欠发达国家很大一部分患者无法接受协议推荐的年度眼科检查 (4,5)。面对全球糖尿病发病率的快速上升 (6)，迫切需要一种新的糖尿病管理方法。已经证实，在接受眼底照相阅读培训后，非眼科医生在发现 DR 方面与眼科医生一样高度敏感 (7)。对非眼科阅读人员的培训似乎是他们融入糖尿病眼部筛查的重要一步。准确的 DR 临床分期是选择最合适的个性化治疗的先决条件。基于彩色眼底照相的早期治疗糖尿病视网膜病变研究 (ETDRS) 目前已成为 DR 分级的金标准 (8)。尽管如此，由于实际病例的个体差异，图像识别的训练过程具有很大的实施复杂性。为了获得在日常临床实践中确立诊断的技能，受训人员需要从大量的图像中学习以提取图像特征。但由于资源、人员和资金的限制，培训机会可能会被压缩 (9)。此外，即使是高素质的教师也可能存在主观性，并且在读者内部和读者之间的诊断方面也存在差异 (10)。传统的眼科学课程通常无法提供大量标准化案例用于培训。近年来，人工智能 (AI) 在主要眼部疾病的诊断和预测方面表现出明显优势，特别是那些涉及图像分析的疾病 (11-13)。使用人工智能的自动视网膜图像筛查系统的最新进展表明，在 DR 评估中可以达到专家级别的准确度（10、14）。大数据和人工智能技术在教育环境中的实施也显示出提高教学效率的巨大潜力（15）。从大数据中提取的重要信息有助于缩短培训时间并改善学生的学习曲线。然而，人工智能作为考试系统和/或机器人教师为医学生和受训人员提供个性化教育的潜力需要进一步评估。在本研究中，我们开发了一种基于人工智能的自动 DR 评分系统，配备了人工智能驱动的诊断算法，并验证了其作为培训非眼科医生进行 DR 人工评分的教学和学习工具的作用。
OMVHS施工更新2025年1月31日
策略：必须使用标准INF封面表提交填充批级（INF）计划，并伴随最低提交审查（MSR）清单。土地开发服务（LDS）已更新了INF封面和INF MSR清单。您可以立即使用修订后的封面和清单。2021年5月17日之后，您必须使用修订后的封面和清单以进行所有初始提交。修订后的INF封面（.pdf＆.dwg）和INF MSR清单可在LDS表格和出版物库中找到。生效日期：申请人必须使用修订后的INF封面和INF MSR清单，并在2021年5月17日之后所有初始填充批次分级计划提交。在2021年5月17日之后的第二次和后续提交中，申请人不需要包括更新的封面。如果您以前将INF封面的较旧版本或INF MSR清单保存到计算机中，请确保将其替换为更新版本，或在上面保存适当的表单超链接。背景：INF封面修订反映了当前的要求和县政策。封面上的信息已重新安排并重新设计。INF MSR清单已更新以与更新的INF封面封面保持一致。INF封面上的更改包括以下内容：
利用集成分子数据的病理图像深度神经网络分析增强胶质瘤分类和分级
神经胶质瘤是源自神经胶质细胞的原发性脑肿瘤。对这些肿瘤的分类和分级对于预后和治疗计划至关重要。世界卫生组织 (WHO) 于 2016 年推出了现行的中枢神经系统 (CNS) 神经胶质瘤分类标准。该神经胶质瘤分类标准需要将组织学与基因组学相结合。2017 年，中枢神经系统肿瘤分类分子和实用方法信息联盟 (cIMPACT-NOW) 成立，旨在为中枢神经系统肿瘤分类提供最新的建议，预计 WHO 将在即将发布的分类中采纳这些建议。在这项工作中，我们提出了一种新颖的神经胶质瘤分析方法，这是文献中首次根据最新的 WHO 标准将从脑组织病理学图像数字分析中获得的细胞特征与分子特征相结合。我们首先提出了一种新颖的过度分割策略，用于在大型组织病理学全幻灯片图像 (WSI) 中选择感兴趣区域 (ROI)。然后，基于深度神经网络 (DNN) 的分类方法将分子特征与细胞特征融合，以提高肿瘤分类性能。我们使用来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集的 549 个患者病例对所提出的方法进行了评估。使用常规 DNN 对低级别胶质瘤 (LGG) 和高级别胶质瘤 (HGG) 的交叉验证分类准确率为 93.81%，使用残差神经网络 (ResNet) DNN 对 LGG II 和 LGG III 的交叉验证分类准确率为 73.95%。我们的实验表明，深度学习的类型对 LGG II 与 LGG III 之间的肿瘤亚型区分有显著影响。这些结果优于对 LGG II 与 LGG III 进行分类的最先进方法。 LGG III，在文献中区分 LGG 与 HGG 方面具有竞争力。此外，我们还研究分子
人工智能作为决策支持系统应用于黑色素瘤、龋齿和糖尿病视网膜病变的检测和分级的成本效益
AI 表示人工智能。在面板 A 中，每个点和方块代表单个人在接受标准护理诊断或 AI 辅助筛查后产生的终生费用（巴西雷亚尔，R$）。在面板 B 中，根据研究假设，AI 在支付意愿较低的情况下更有可能降低成本效益，尽管这种确定性对额外质量调整生命年 (QALY) 的支付意愿 (WTP) 很敏感。
通过AI分级会让我感觉更公平吗？不同的评估者如何影响大学生对公平的看法
在教育中，教育评估的公平性一直在广泛关注。在高等教育领域，各种教育评估指导了大学，大学和学生像警棍一样的发展方向。因此，评估的公平性将与学生培训的质量有关。此外，随着大数据和人工智能技术的快速和迭代发展，教育的数字化转型已成为未来的方向。联合国变革教育峰会联合国（2022）指出，全球教育面临严重的挑战，因此迫切需要教育转型，并且必须充分利用数字教学和学习的力量。此外，中华人民共和国教育部（2023）强烈呼吁国际社会也促进教育的数字化转型。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
政策计划覆盖 - 提交要求清单
•结构发掘（池，地下室，化粪池，浸出场等）• Agricultural activities except for land that has not previously been graded or leveled • Utility trenches, wells, exploratory excavations • Disposal areas, landfills, quarrying, stockpiling, or other operations where a Use Permit has been granted • Grading by Solano County or Special Districts • Land leveling by permit for agricultural purpose • Fire roads and breaks • Grading located within the Primary Management Area of the Suisun Marsh • Projects on国家或联邦拥有和经营土地