磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务,伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法,将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合,以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别:骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加,显示出了令人鼓舞的结果。此外,NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
虽然人工智能广泛应用于生物医学研究和医学实践,但其使用仅限于少数特定的实际领域,例如放射组学。“生物学和医学中的人工智能”研讨会(耶路撒冷,2023 年 2 月 14 日至 15 日)的参与者,包括研究人员和从业者,旨在通过探索人工智能的进步、挑战和观点来构建整体图景,并为人工智能应用提出新的领域。演讲展示了大型语言模型 (LLM) 在生成分子结构、预测蛋白质-配体相互作用和促进人工智能开发民主化方面的潜力。还讨论了医疗决策中的伦理问题。在生物应用中,多组学和临床数据的人工智能整合阐明了低剂量电离辐射对健康的相关影响。贝叶斯潜在模型确定了未观察变量之间的统计关联。医疗应用强调了非侵入性诊断的液体活检方法、识别被忽视疾病的常规实验室检查以及人工智能在口腔颌面成像中的作用。可解释的人工智能和多样化的图像处理工具改进了诊断,而文本分类则检测到了博客文章中的厌食行为。研讨会促进了知识共享和讨论,并强调了在放射防护研究中进一步发展人工智能以支持新出现的公共卫生问题的必要性。组织者计划继续将该计划作为一项年度活动,促进合作并解决人工智能应用中的问题和观点,重点是低剂量放射防护研究。邀请参与放射防护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家在下一次研讨会上探讨人工智能在低剂量辐射研究中的效用。
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