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使用毕达哥拉斯模糊集对阿尔茨海默病 MRI 脑部进行分割
阿尔茨海默病 (AD) 是一种退行性且最终致命的脑部疾病，目前尚无治愈方法。这种神经系统疾病病因复杂，会导致痴呆和认知能力下降，由于脑部 MRI 图像存在差异，包括大小、形状和脑脊液流量的差异，因此很难识别。虽然 AD 没有治疗方法，但通过早期诊断可以减缓其进展。许多研究人员已经采用基于图像处理的技术，根据脑部图像区分正常患者和 AD 患者。然而，大脑的各个区域通常看起来非常相似，因此很难精确定位特定区域，而且在提取精确区域时总会存在一些不确定性。文献中提出了各种模糊 c 均值和直觉模糊 c 均值 (IFCM) 方法来处理这种模糊性和不确定性。相比之下，毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 提供了一种更精确的验证成员资格的方法，使其成为管理不确定性的有效工具。作者分析了 PFS，并应用模糊 c 均值提出了毕达哥拉斯模糊 c 均值 (PFCM)。此外，还使用了基于直方图的初始质心来避免许多聚类算法中常见的局部最小值问题。由于结合了初始质心和基于 PFS 的聚类，所提出的聚类算法表现出了更好的性能，在不到 1.5 秒的时间内完成执行。所提出的方法在检测脑组织时实现了高准确率：白质 (WM) 为 98.64%，灰质 (GM) 为 97.4%，脑脊液 (CSF) 为 98.14%。
研究论文 计算机辅助脑肿瘤诊断
脑瘤是一种致命的神经系统疾病，由脑或颅骨内细胞异常和不受控制的生长引起。患有这种疾病的患者的死亡率正在逐渐上升。手动分析磁共振图像 (MRI) 不足以有效准确地诊断脑瘤。早期诊断疾病可以及时治疗，从而提高患者的存活率。现代脑成像方法提高了脑瘤的检出率。在过去的几年里，已经进行了大量研究以利用计算机辅助诊断人类脑瘤，以实现 100% 的诊断准确率。本研究的重点是通过卷积神经网络 (CNN) 对脑瘤进行早期诊断，以提高最先进的诊断准确率。所提出的 CNN 是在包含脑瘤 MRI 的基准数据集 BR35H 上进行训练的。在六个不同的数据集（即 BMI-I、BTI、BMI-II、BTS、BMI-III 和 BD-BT）上评估了模型的性能和可持续性。为了提高模型的性能并使其对完全看不见的数据具有可持续性，我们采用了不同的几何数据增强技术以及统计标准化。所提出的基于 CNN 的脑肿瘤诊断 CAD 系统比其他系统表现更好，平均准确率约为 98.8%，特异性约为 0.99。它还对两个脑部 MRI 数据集（即 BTS 和 BD-BT）的诊断正确率为 100%。我们还将所提出的系统的性能与其他现有系统进行了比较，分析表明，所提出的系统优于所有系统。
使用基于 U-Net 的深度卷积神经网络自动分割 MRI 图像上的颅咽管瘤
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像，并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数（DSC）、95%百分位数（95HD）的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能，平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好，平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外，单因素方差分析表明，该性能与放射学特征无统计学相关性，包括主要成分（p = 0.370）、分叶形状（p = 0.353）、受压或封闭的 ICA（p = 0.809）和海绵窦侵犯（p = 0.283）。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何，提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
脑肿瘤异质性的图像 - 定位活检映射
脑部癌由于人类脑肿瘤组织的可及性有限而造成了一组新的困难。因此，临床决策在很大程度上依赖于MR成像解释，但是MRI特征与潜在生物学之间的映射仍然模棱两可。标准（临床）组织采样无法捕获该疾病的全异质性。活检需要获得病理诊断，并且主要是从肿瘤核心中获取的，肿瘤核心通常与周围的浸润性肿瘤具有不同的特征，这通常会导致复发性疾病。解决此问题的一种方法是通过术中收集的多个图像 - 定位活检样品与多参数MRIS配对的多个图像 - 局部活检样品的分子，遗传和细胞特征的分子，遗传和细胞特征的空间异质性。我们采用了这种方法，目前正在积极招募患者进行“基于图像的脑肿瘤研究”研究。患者有资格参加这项研究（IRB＃16-002424），如果他们年满18岁，并且正在接受手术干预脑病变。一旦确定，候选患者除了在其前术前扫描中还获得了动态敏感性对比度（DSC）灌注MRI和扩散张量成像（DTI）（DTI）。在手术期间，使用神经途径跟踪样品解剖位置。这项研究收集的标本用于捕获脑肿瘤之间肿瘤内异质性，包括通过全外活体和RNA测序定量遗传畸变以及其他组织分析技术。迄今为止，这些数据（通过公共门户提供）已用于生成，测试和验证肿瘤细胞密度和/或与治疗相关的关键遗传标记状态的空间分布的预测区域图，以识别基于整个Tumor化妆的洞察力的活检和/或治疗目标。这种类型的方法在临床可行的时间范围内交付时，有可能通过改善神经胶质瘤患者的手术干预，放射和靶向药物治疗来进一步告知医疗决策。
比较 AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4 在阿尔茨海默氏症脑部 MRI 扫描多类分类中的架构和性能
尽管磁共振成像 (MRI) 等诊断成像技术的进步使人们对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断和治疗有了更深入的了解，但医疗专业人员仍然需要分析图像，这是一个耗时且容易出错的过程。借助神经网络模型，可以更准确、更有效地做出诊断。在本研究中，我们比较了三种著名的基于 CNN 的算法（AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4）的性能，以确定哪一种算法在对 AD 患者的脑部 MRI 扫描进行多类分类时最准确。所使用的数据集来自 Kaggle，包含 6400 个训练和测试 MRI 图像，分为四个类别（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆和中度痴呆）。中度痴呆类别的代表性极低。为了获得更准确的结果，通过数据增强将图像添加到该类别中。实验是使用 Google Colab 的 Tesla P100 GPU 进行的。迁移学习应用于所有三个预训练模型，并根据各自的参数调整数据集。增强后，AlexNet 具有最高的 mAP（平均准确率），100% 的时间检测到感兴趣的对象，而 YOLOv4 和 Faster R-CNN 的 mAP 分别为 84% 和 99%。然而，YOLOv4 在混淆矩阵上表现最佳，尤其是对于 ModerateDemented 图像。正如我们的实验所揭示的，像 YOLOv4 这样的单阶段检测器比像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器更快、更准确。我们的研究成功实现了这些模型，并为医学图像诊断做出了宝贵贡献，为未来的研究和开发开辟了道路。
Div de-Novo驯化用于提高农作物的盐耐受性
摘要目的：多发性磁共振（MR）图像的存在增加了可用于诊断和治疗脑癌患者的临床信息水平。但是，获取完整的多元图像MR图像的完整集并不总是可行的。在这项研究中，我们开发了一种最先进的深度学习卷积神经网络（CNN），用于跨三个标准的MRI对比度，用于大脑的三个标准MRI对比度。方法：在本研究中使用了477例临床诊断患有神经胶质瘤脑癌的477例患者的BRATS'2018 MRI数据集，每位患者患有T1加权（T1），T2加权（T2）和FLAIR对比度。分别将其分别分为64％，16％和20％，分别为培训，验证和测试集。我们开发了一个U-NET模型，以学习与三个MRI对比度的目标图像对比的源图像的非线性映射。使用于点误差（MSE）成本函数，0.001学习率的ADAM优化器和120个时期，批次大小为32。通过计算MSE，平均绝对误差（MAE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）来评估生成的合成MR图像。结果：与我们的模型一起生成的合成-MR图像几乎与测试数据集上的真实图像有关所有翻译的区别，除了合成的素质图像的质量略低，并且显示出细节的丢失。我们的结果与Brats数据集上其他深度学习模型的最佳报告结果一样好。六个翻译中平均PSNR，MSE，MAE和SSIM值的范围分别为29.44–33.25 dB，0.0005–0.0012，0.0086–0.0149和0.932–0.946。结论：我们的U-NET模型表明，它可以在跨大脑MRI对比度上准确地执行图像图像翻译。由于多重激发MRIS的可用性，这种方法可能在改善临床决策和更好地诊断脑癌患者的临床使用方面具有很大的希望。这种方法可能在临床上相关，并设定明显的步骤以有效地填充没有其他MR序列的缺乏空隙。
医疗保健中人工智能的未来演变
电话（或手机）编号：+966555257498电子邮件：mohammed_master9@yahoo.com摘要人工智能（AI）的快速进步为各种行业的变革变化铺平了道路，医疗保健也不例外。AI已经在各种容量中使用，包括医学成像，预测分析，自然语言处理和虚拟健康助手。医疗保健中AI的未来可能会受到技术公司，医疗保健提供商和研究机构之间的合作的影响。本文探讨了医疗保健中AI的当前状态，并深入研究了该领域的AI的潜在进化。尽管AI在医疗保健方面具有巨大的潜力，但仍必须解决一些挑战和道德考虑。通过检查持续的趋势，挑战和机遇，我们旨在对AI如何重塑医疗保健，从诊断到治疗及以后进行全面分析。医疗保健中AI的未来发展具有巨大的希望，从精密医学到药物发现和患者监测的潜在进步。但是，应对与伦理，监管和数据安全有关的挑战对于实现AI在医疗保健关键词中的全部好处至关重要：人工智能，医疗保健，应用，全球，全球，进化，将人工智能整合到医疗保健系统中，是一种无用的机会，可改善患者的诊断，并提高了诊断的诊断，并提供了既定的管理机会。AI在医疗保健中的应用：当我们展望未来时，了解医疗保健中AI的轨迹及其对行业的潜在影响至关重要。医疗保健中AI的现状：在深入研究未来之前，必须掌握医疗保健中AI应用的当前景观。AI已经在各种能力中使用，包括医学成像，预测分析，自然语言处理和虚拟健康助手。1例如IBM的肿瘤学Watson和Google的DeepMind Health这样的例子，展示了AI在协助诊断和治疗决策中的潜力。医学成像：AI在高精度解释医学图像方面表现出了显着的功能。放射学，病理学和皮肤病学通过实施AI算法获得了重大进步。2计算机辅助检测（CAD）系统（CAD）系统正在彻底改变X射线，MRIS和CT扫描中异常的检测。
使用磁共振成像和岭回归推断区域神经解剖学对大脑年龄的影响
大脑的生物年龄与其实际年龄 ( CA ) 不同，可用作神经/认知疾病过程的生物标志物和死亡率的预测指标。大脑年龄 ( BA ) 通常使用机器学习 (ML) 从磁共振图像 (MRI) 中估算出来，而这种机器学习很少能表明大脑区域特征对 BA 的贡献。利用 3 418 名健康对照 (HC) 的总体训练样本，我们描述了一个岭回归模型，该模型量化了每个区域对 BA 的贡献。在对 651 名 HC 的独立样本进行模型测试后，我们计算每个区域脑容量的偏决定系数 ¯ R 2 p 以量化其对 BA 的贡献。还使用实际年龄和生物年龄之间的相关性 r、BA 估计值的平均绝对误差 ( MAE ) 和均方误差 ( MSE ) 来评估模型性能。在训练数据上，r = 0.92 ，MSE = 70.94 年，MAE = 6.57 年，且¯ R 2 = 0.81 ；在测试数据上，r = 0.90 ，MSE = 81.96 年，MAE = 7.00 年，且¯ R 2 = 0.79 。体积对 BA 贡献最大的区域是伏隔核（¯ R 2 p = 7.27 %）、颞下回（¯ R 2 p = 4.03 %）、丘脑（¯ R 2 p = 3.61 %）、脑干（¯ R 2 p = 3.29 %）、后外侧沟（¯ R 2 p = 3.22 %）、尾状核（¯ R 2 p = 3.05 %）、眶回（¯ R 2 p = 2.96 %）和中央前回（¯ R 2 p = 2.80 %）。尽管我们的岭回归表现不及最先进的 ML 方法，但它确定了每个大脑结构对整体 BA 的重要性和相对贡献。除了可解释性和准机械见解之外，我们的模型还可用于验证未来 BA 估计的 ML 方法。
使用深... 的MR图像中脑肿瘤的分类 用lomitapide靶向PP2A，通过激活AMPK/Beclin1介导的自噬 基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统 通过Fastai 在脑MR扫描上检测大脑异常检测的混合体系结构
脑肿瘤是大脑中异常细胞的质量或簇，由于其能够侵入邻近组织并形成转移酶的能力，因此可能会威胁生命。准确的诊断对于成功的治疗计划和磁共振成像是必不可少的，这是诊断脑肿瘤及其程度的主要成像方式。近年来，计算机视觉应用程序中的深度学习方法已显示出显着的改进，其中大多数可以将大量数据可用于培训模型，并且模型体系结构的改进在有监督的环境中产生更好的近似值。使用这种深度学习方法对肿瘤进行分类，这使得带有可靠注释的开放数据集的可用性取得了重大进展。通常这些方法是3D模型，它使用3D体积MRI，甚至是2D模型，即分别考虑每个切片。然而，通过分别处理一个空间维度，或通过将切片作为一系列图像随着时间的推移来处理，时空模型可以用作此任务的“空间空间”模型。这些模型具有学习特定的空间和时间关系的功能，同时降低了计算成本。本文使用两个时空模型，即Resnet（2+1）D和Resnet混合卷积，以对不同类型的脑肿瘤进行分类。观察到，这两个模型的性能都优于纯3D卷积模型RESNET18。此外，还观察到，在训练肿瘤分类任务之前，将模型预先培训在不同的，甚至是无关的数据集上可以提高性能。最后，在这些实验中，预先训练的重新结合卷积是最佳模型，达到了0.9345的宏F1评分，测试准确性为96.98％，而同时是计算成本最少的模型。
胎儿脑MRI中的自动心室肿大检测
摘要：在这项研究中，我们使用深度学习模型（DL）开发了一种自动化的工作流，以测量胎儿脑MRI线性线性的侧心室，随后将其分类为正常或心室肿瘤，将其定义为thalamus and perlex perlex perlex peles anf the Teplect and dice。为实现这一目标，我们首先使用公共数据集（FETA 2022）训练了基于UNET的深度学习模型，将胎儿的大脑分为七个不同的组织类别（FETA 2022）。然后，开发了自动工作流，用于在丘脑和脉络膜丛的水平上进行侧心测量。测试数据集包括22例正常和异常T2加权的胎儿脑MRI。将通过我们的AI模型进行的测量与一般放射科医生和神经放射科医生进行的手动测量进行了比较。AI模型将95％的胎儿脑MRI病例正确分类为正常或心室肿瘤。它可以在95％的病例中测量横向心室直径，而误差小于1.7 mm。在AI与普通放射学家中，测量值之间的平均差异为0.90 mm，AI与神经放射学家中的平均差异为0.82 mm，这与两位放射科医生之间的差异相当，为0.51 mm。此外，AI模型还使研究人员能够创建3D重建的图像，该图像比2D图像更好地表示实际解剖结构。执行手动测量时，它也可以仅以一个切割而不是两个。相比之下，普通放射学家与神经放射学家之间的差异在统计学上是显着的（p = 0.0043）。一般放射科医生与算法之间的测量差异（p = 0.9827），神经放射科医生和算法之间的测量差异（p = 0.2378）在统计学上并不重要。据我们所知，这是第一项研究，该研究使用基于人工智能方法的3D模型对心室肿瘤进行2D线性测量。本文提出了一种基于多个放射学标准设计AI模型的分步方法。总体而言，这项研究表明，AI可以自动计算胎儿脑MRIS中的侧心，并将其准确地分类为异常或正常。