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案例报告利用超低场，便携式磁共振成像，用于中低收入国家的脑肿瘤评估
磁共振成像（MRI）对于诊断脑肿瘤至关重要。[13]尽管传统的MRI具有高场面的力量，但在资源有限的设置中，它们的使用挑战，因为它们需要受控的环境和合格医疗人员的监督。根据世界卫生组织的说法，2010年全球人口中有四分之三以上无法获得诊断医学成像。 [15]由于经济停滞和低中收入国家（LMIC）的人口增加，这种差异随着时间的流逝而增长。 根据一位消息来源，日本报告的每人MRI扫描仪是印度的90倍。 [10] Hricak等人的分析。 [7]表明，不管癌症治疗和护理质量的改善如何扩大成像设施，都可以防止全球数百万癌症死亡，从而增加预期寿命和改善的经济成果，尤其是在LMIC中。根据世界卫生组织的说法，2010年全球人口中有四分之三以上无法获得诊断医学成像。[15]由于经济停滞和低中收入国家（LMIC）的人口增加，这种差异随着时间的流逝而增长。根据一位消息来源，日本报告的每人MRI扫描仪是印度的90倍。[10] Hricak等人的分析。[7]表明，不管癌症治疗和护理质量的改善如何扩大成像设施，都可以防止全球数百万癌症死亡，从而增加预期寿命和改善的经济成果，尤其是在LMIC中。
NYSCOPBA - 概览 - 纽约州公务员制度 - NY.gov
由 UnitedHealthcare 管理的医疗/外科计划，为医疗服务提供保障，例如参与提供商、基本医疗和基本医疗提供商折扣计划下的门诊、手术、诊断测试、紧急护理和便利护理诊所就诊。通过管理物理医学计划提供物理治疗、脊椎按摩治疗和职业治疗的保障。还通过家庭护理倡导计划、假肢/矫形网络、癌症和不孕症卓越中心计划和福利管理计划服务提供家庭护理服务、耐用医疗设备和相关医疗用品的保障，包括 MRI、MRA、CT 扫描、PET 扫描、核医学测试的前瞻性程序审查、自愿专家顾问评估服务、门诊医疗案例管理和 Empire Plan NurseLine SM 的健康信息和支持。
基于高斯映射蝙蝠算法的VGG和极限学习机诊断脑微出血
摘要 脑微出血（CMB）是一个严重的公共健康问题。它与痴呆症有关，可以通过脑磁共振图像（MRI）检测到。CMB 在 MRI 上通常表现为微小的圆点，它们可以出现在大脑的任何地方。因此，人工检查既繁琐又耗时，而且结果通常难以重现。本文提出了一种基于深度学习和优化算法的新型 CMB 自动诊断方法，该方法以脑 MRI 作为输入，将诊断结果输出为 CMB 和非 CMB。首先，使用滑动窗口处理从脑 MRI 生成数据集。然后，使用预训练的 VGG 从数据集中获取图像特征。最后，使用高斯映射蝙蝠算法（GBA）训练 ELM 进行识别。结果表明，所提出的方法 VGG-ELM-GBA 比几种最先进的方法具有更好的泛化性能。
利用人工智能增强医学图像
摘要：人工智能 (AI) 与医学成像的结合标志着医疗保健领域的变革性进步，显著提高了诊断的准确性、效率和患者治疗效果。本文深入探讨了 AI 技术在医学图像分析中的应用，特别关注卷积神经网络 (CNN) 和深度学习模型等技术。我们研究了这些技术如何在各种成像方式（包括 X 射线、MRI 和 CT 扫描）中使用，以改善疾病检测、图像分割和诊断支持。此外，本文还讨论了与 AI 驱动的医学成像相关的挑战，例如数据质量、模型可解释性和道德考虑。通过分析最近的进展和现实世界的案例研究，本文深入了解了 AI 在医学成像中的当前前景，并探索了其未来的潜在方向。研究结果强调了 AI 技术的持续发展及其在推进医学诊断和治疗策略方面的关键作用。
empire-plan-2024-at-a-a-glance.pdf a at
由UnitedHealthCare管理的医疗/外科计划为医疗服务提供了覆盖范围，例如办公室访问，手术，诊断测试和紧急护理访问，并在参与的提供商，基本医疗和基本医疗提供者折扣计划下进行。通过托管物理医学计划提供了物理疗法，脊椎治疗和职业治疗的覆盖范围。还通过“家庭护理倡导计划”提供家庭护理服务，耐用的医疗设备和相关医疗用品的承保范围；假肢/矫形网络；癌症和不育的卓越计划；和福利管理计划服务，包括MRI，MRA，CT扫描，PET扫描，核医学测试，自愿专家顾问评估服务，门诊医疗案例管理和Empire Plan Nurseline SM SM的健康信息和支持的福利管理计划服务。
人工智能在阿尔茨海默病诊断中的应用前景
确定疾病存在 [1] 的洞察力。生物医学数据正在以前所未有的速度生成。生物医学科学家和临床医生都需要使用高性能计算、生物信息学和云存储，以有意义的方式高效、准确地分析这些数据。处理大型数据集的现代问题需要人工智能的现代解决方案，特别是利用人工智能的深度学习子学科。围绕人工智能（包括机器学习和深度学习）的普遍兴趣在近代历史上经历了急剧上升，因为它有望彻底改变医疗保健 [2] 。然而，已经澄清的是，“人工智能不会取代放射科医生，但使用人工智能的放射科医生将取代不使用人工智能的放射科医生” [3] 。迫切需要对患有神经退行性疾病的人进行早期诊断。到做出诊断时，中枢神经系统的损伤程度已无法修复。事实反复证明，预防神经退行性疾病的最佳方法是及早采取行动，而这只有通过早期诊断才能实现 [4] 。由于 AD 在人群中发病率高、社会负担重、无症状的临床前期长，早期诊断对于扭转疾病的趋势至关重要 [5] 。目前，AD 的诊断依据是临床表现为认知和记忆缺陷，以及组织病理学上存在混合蛋白病。AD 诊断所需的生物标志物包括 β-淀粉样斑块和由过度磷酸化的 tau 组成的神经原纤维缠结 [6] [7] 。通过影像、血液或脑脊液 (CSF) 分析结合组织学标志物，有助于明确区分轻度认知障碍 (MCI)、AD 的各个阶段或其他形式的痴呆症，例如路易体痴呆或额颞痴呆 [8] [9] [10] 。非侵入性或微创成像已成为 AD 诊断发展中的宝贵资产。例如，β-淀粉样斑块的 PET 扫描需要注射专门的放射性标记示踪剂，例如 florbetapir [11] 。PET 扫描用于 AD 诊断已被证明具有至少 96% 的敏感性和 100% 的特异性，即使对于较轻微的疾病形式也是如此 [7] 。然而，MRI 扫描仅使用磁场和无线电波进行成像。此外，脑成像提供了一种侵入性较小的方法尽管 PET 成像已获得 FDA 批准多年，并且具有很高的诊断准确性，但由于成本高昂以及患者对使用放射性标记示踪剂的担忧，它尚未成为标准的临床实践。因此，MRI 不使用计算机断层扫描 (CT) 所用的 X 射线，也不使用 PET 扫描所用的放射性标记示踪剂。但是，对于某些不能暴露于强磁波的患者（例如装有心脏起搏器或动脉瘤夹的患者），MRI 是不切实际的。MRI 可以准确检测 AD 患者的皮质萎缩模式、心室扩大、β-淀粉样斑块和神经原纤维缠结的存在和密度 [12] [13] 。
UUP-纽约州公务员
由UnitedHealthCare管理的医疗/外科计划为医疗服务提供了覆盖范围，例如办公室访问，手术，诊断测试和紧急护理访问，并在参与的提供商，基本医疗和基本医疗提供者折扣计划下进行。通过托管物理医学计划提供了物理疗法，脊椎治疗和职业治疗的覆盖范围。还通过“家庭护理倡导计划”提供家庭护理服务，耐用的医疗设备和相关医疗用品的承保范围；假肢/矫形网络；癌症和不育的卓越计划；和福利管理计划服务，包括MRI，MRA，CT扫描，PET扫描，核医学测试，自愿专家顾问评估服务，门诊医疗案例管理和Empire Plan Nurseline SM SM的健康信息和支持的福利管理计划服务。
代理机构警察服务部
由UnitedHealthCare管理的医疗/外科计划为医疗服务提供了保险，例如办公室就诊，手术，诊断测试，紧急护理和便利性护理诊所就诊，参与的提供商，基本医疗和基本医疗提供者折扣计划。通过托管物理医学计划提供了物理疗法，脊椎治疗和职业治疗的覆盖范围。还通过“家庭护理倡导计划”提供家庭护理服务，耐用的医疗设备和相关医疗用品的承保范围；假肢/矫形网络；癌症和不育的卓越计划；和福利管理计划服务，包括MRI，MRA，CT扫描，PET扫描，核医学测试，自愿专家顾问评估服务，门诊医疗案例管理和Empire Plan Nurseline SM SM的健康信息和支持的福利管理计划服务。
![arXiv:2002.03688v1 [eess.IV] 2020 年 2 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5ef42afacf9eaa5a3d06e9ec993481c8c60d02e8.webp)
arXiv:2002.03688v1 [eess.IV] 2020 年 2 月 10 日
摘要。多模态 MRI 中的脑肿瘤分割是医学图像分析中最具挑战性的任务之一。解决此任务的最新算法基于机器学习方法，尤其是深度学习。用于训练此类模型的数据量及其可变性是构建具有高表示能力的算法的基石。在本文中，我们研究了模型性能与训练过程中使用的数据量之间的关系。以脑肿瘤分割挑战为例，我们比较了使用挑战组织者提供的标记数据训练的模型，以及使用用异构模型集合注释的额外未标记数据以全监督方式训练的相同模型。结果，使用额外数据训练的单个模型实现了接近多个模型集合的性能，并且优于单个方法。
穆罕默德·费萨尔·西迪基博士
Siddiqui, MF、Reza, AW、Shafique, A.、Omer, H. 和 Kanesan, J. (2017)。使用预扫描和 Emaps 灵敏度的 FPGA 实现实时 SENSE 重建。磁共振成像，44，82-91。 Siddiqui, MF、Reza, AW 和 Kanesan, J. (2015)。用于脑 MRI 扫描分类的自动智能医疗决策支持系统。PloS one，10 (8)，e0135875。 Siddiqui, MF、Mujtaba, G.、Reza, AW 和 Shuib, L. (2017)。使用计算机辅助诊断系统对脑 MRI 进行多类疾病分类。对称性，9 (37)。 Siddiqui, MF, Reza, AW, Kanesan, J., & Ramiah, H. (2014). 研究一种新型公共子表达式消除方法以实现低功耗和面积高效的 DCT 架构。《科学世界杂志》，2014 年。 Siddiqui, MF、Reza, AW、Omer, H. 等人 (2015)。参数化架构