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胸部MRI图像的定量分析，用于良性恶性诊断肺固体结节
方法：招募了总共333例肺结核（训练队列中的233例，在验证队列中为100例）。从MRI图像（CE T1W和T2W）中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST）分类器用于构建预测模型，并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数（RAD分数）。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型，并使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
CraterGrader - MRSD 项目 - 卡内基梅隆大学
† 机器人研究所 (https://www.ri.cmu.edu/)，* 同等贡献者 [1] 美国国家航空航天局，空间技术任务理事会。空间技术研究资助计划，月球表面技术研究机会附录，2021 年。[2] Y. Rubner、L. Guibas 和 C. Tomasi，“地球移动者的距离、多维缩放和基于颜色的图像检索”，斯坦福，加利福尼亚州，1997 年 {jharring、ryanlee、apletta、rqwong、byounes、red}@cs.cmu.edu
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。