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人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
图像引导的高强度集中超声，这是介入核医学的新应用？
图像引导的高强度集中超声（HIFU）已越来越多地用于医学中，并且有几种为此的系统已成为商业上可用的。hifu已在全球范围内批准各种实体瘤，神经系统疾病的治疗以及骨转移的姑息治疗。聚焦超声的机械和热效应为组织疗法，支持性放射治疗，和靶向drugdelivery提供了一种可能性。intergentrationFormatigationFormatigationFormantigantInticalInitySintohifusystemSallowsSallowsSallowsSallowsSallowsForPrecisetemperaturementing and Cocigain for Precate ectrate and to anderation sallowsementing和准确的治疗计划，增加了治疗的安全性和效率。临床上的临床和临床结果表明，图像引导的HIFU的潜力减少了不良反应并术后提高生活质量。介入的核形象 - 指导HIFU是未来有吸引力的非侵入性选择。
诊断和介入放射学中的人工智能：我们现在在哪里？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
防护装置对介入心脏病学家大脑收到的辐射剂量的影响
引入与其他器官和组织相比，例如结肠，肺部和红骨髓，由于其细胞的有丝质状态，成年大脑被理解为最低的放射敏感组织之一。然而，许多最近的研究报道了医疗保健专业人员中脑肿瘤的发生，他们长期暴露于医疗X射线（介入心脏病学家和放射科医生）2,3，并表明与暴露对照4相比，脑癌死亡率的风险增加了两倍。介入心脏病学家被认为接受高职业剂量的散射X射线辐射5。此类报告引起了人们的关注，即可能存在长期暴露于散射X射线和大脑中副作用之间的联系，这表明比目前想象的要高的放射敏感性。关于报告病变的有趣事实与它们的横向性有关（在左或右半球发生）。Roguin等人3在介入心脏病学家和放射科医生（IC/IR）和另外两个特种方面提出了31种脑和颈部肿瘤。在26例病例中进行了肿瘤的解剖学定位，其中22例在左侧（85％），通常是操作员头部最暴露的一侧。除了脑肿瘤外，Marazziti等人还报道了Cog-nive损伤。在通过暴露和不暴露的员工进行的神经心理学测试中，在前组中观察到了言语长期记忆受损，这种能力主要由左hip-Pocampal半球6调节。8。然而，在与寻求映射脑肿瘤横向性的电离辐射无关的研究中，也可以观察到脑损伤的优先侧，即使它在螺柱之间有所不同。Ellingson等人7报道了大脑左侧的胶质母细胞瘤发生率更高，而Larjavaara等8观察到右半球的胶质瘤发生了重大发生（51％）。横向性可能是由于几个因素，即遗传学，病变发生时的年龄，细胞外环境，代谢等。因此，除了暴露于辐射外，在IC/IR中报告的脑病变中观察到的侧向性可能具有起源。也有趣的是，与假定的核/铀循环工人同类假定的低放射敏感性相反，尽管未观察到的相对多种相关的事实，但由于未观察到的相对多数事实。此外，低剂量似乎在神经系统和垂体12中的良性肿瘤的发展中起作用，以及细胞和
与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
图像引导高强度聚焦超声，介入核医学的新应用？
Xinrui Zhang 1 , Lisa Landgraf 1 , Nikolaos Bailis 2 , Michael Unger 1 , Thies H. Jochimsen 3 , Andreas Melzer 1,4,
慢性阻塞性肺病的介入性支气管镜检查：不仅仅是一个白日梦
澳大利亚肺脏基金会 COPD-X 计划提供了澳大利亚和新西兰 COPD 诊断和管理的全面循证指南。3 管理的基础是戒烟、肺康复和吸入药物治疗，目的是减轻症状、改善肺功能和生活质量，并降低病情恶化和死亡的风险。对于晚期疾病患者，其他治疗选择有限。预防性大环内酯类抗生素可能对频繁发作的患者有益，但并未得到广泛提倡，4 当 COPD 与慢性缺氧相关时，长期氧疗可降低死亡率，5 肺移植可能适用于合并症有限的特定患者。6 对于某些对药物治疗无效的晚期肺气肿患者，肺减容术被接受作为附加疗法，6 但尽管得到了主要国际社会的支持，但根据我们的经验，澳大利亚和新西兰并未广泛提供该疗法。
健康和疾病中新型炎症标志物纤溶酶原激活剂抑制剂-1 的唾液表达：一项介入研究
简介 牙周炎是一种慢性牙周炎症，由致病菌与其他危险因素共同引起。糖尿病与牙周炎呈负相关，是全球重大的健康问题（Preshaw 和 Bissett，2019 年；Kim 和 Amar，2006 年）。牙周病会引发逐渐的、不可逆的炎症反应，从而破坏组织。与牙菌斑生物膜中存在的细菌菌群相反，局部组织和免疫细胞会产生促炎细胞因子，导致牙周组织损伤（Ebersole 等人，2013 年）。代谢紊乱糖尿病 (DM) 的特征是胰岛素分泌不足、胰岛素无效或两者兼而有之引起的高血糖症。牙周组织也是受 DM 影响的众多身体器官之一。这两种情况都会对牙周组织产生负面影响，
通过新的闪烁器开发项目改进了用于介入的X射线和闪烁显像成像的混合C臂
闪烁显像和荧光镜面X射线成像的组合可以使涉及放射性核素（例如无线电栓塞）的较短，更容易的介入程序。由于同时获得解剖和核信息，这可能会减轻患者的负担并简化医院的结构。虽然已经可以使用各种多模式成像技术，并且使用\ cite {cherry2009multimotalization}，但这种新方法在临床C-arm \ cite \ cite {van2019dual}上直接将伽马摄像头安装在平面X射线检测器后面。该混合C臂用于介入X射线和闪烁显像成像（IXSI）的优点包括紧凑的设计和自然良好的图像对齐。但是，仍然需要解决一些缺点，尤其是伽马摄像头\ cite {koppert2018 impact}中X射线诱导的盲目效应。到今天为止，大多数临床伽马相机都使用NAI（TL）作为闪烁体。该材料具有相对较高的后光，在每个X射线脉冲之后产生一个背景信号。这种高背景掩盖了伽马光子产生的信号，该信号由radionuclide \ cite {koppert2019 comparative}发出。因此，这项研究的重点是寻找具有与NAI（TL）相似的属性但余热较低的闪烁体。找到了这样的，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。 选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。从每种类型的晶体中的X射线能量沉积中，可以估计闪烁的光发射和余辉。随后将余辉强度与同一闪烁材料中的单个140 keV光子产生的光信号进行比较，通过计算X射线脉冲后100 ms的140 keV光子和余潮引起的光的比率。这些是CEBR3，CDWO4，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）。从这些，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）是新开发的材料。内部测量值至少包括余辉，衰减时间和能量分辨率测量。将在会议上介绍仿真的广泛结果，并将在内部测量结果带来。