雅典这座标志性城市历史悠久、文化底蕴深厚、创新意识强,是激发创造力、促进合作和建立持久联系的理想场所。雅典是民主、西方文明、奥运会、戏剧和主要数学原理的发源地,拥有丰富的文化遗产和知识遗产,不断激励和吸引着世界。正如英国诗人约翰·弥尔顿所说,雅典是“希腊之眼,艺术和雄辩之母”。这一遗产可以追溯到历史上,自古以来,希腊一直是科学研究和技术创新的中心。毕达哥拉斯、阿基米德、柏拉图和亚里士多德等思想巨匠共同塑造了西方思想的基础。哲学家、科学家、数学家、医士甚至牧师汇聚一堂,将他们的见解结合起来,形成了一个统一的知识体系。从希波克拉底强调观察、诊断和伦理,到盖伦开创性的解剖学研究,不同领域的知识汇聚为医学和科学的重要发展铺平了道路。我们很高兴能在一个对科学、医学和技术的贡献如此多方面和持久的地方举办今年的研讨会。我们很高兴看到今年提交的四页论文和一页摘要的多样性和跨学科性,创下了历史新高,来自全球 49 个国家。我们编制了一个全面的技术计划,其中包括世界一流的口头和海报会议、主题演讲和全体会议、特别会议、教程、挑战、展览和演示、行业会议和创业演讲,为期四天的会议体验将通过我们的特别社交活动得到丰富。ISBI 2024 将涵盖与医学图像计算相关的所有领域,同时将重点扩展到生物医学成像领域的新兴人工智能 (AI) 前沿。今年的激动人心的计划包括 241 个口头报告和 717 个海报报告,主题涵盖前沿研究、创新工程解决方案和现实世界的临床应用。选定的 ISBI 2024 论文的扩展版本将被邀请提交给顶级期刊的特刊,包括 IEEE 医学成像学报:医学成像基础模型进展特刊;计算与结构生物技术杂志:智能医院 - 临床环境中医学成像 AI 的采用和信任特刊;医学图像分析杂志:组织病理学/生物成像特刊。其他特刊将刊登在计算机视觉与图像理解 (CVIU) 和生物医学成像机器学习 (MELBA) 杂志上。四位世界知名的 AI、生物医学成像和机器学习专家将发表四场发人深省的全体会议演讲。Anant Madabhushi 将以关于医疗保健领域人工智能的演讲开启全体会议,讨论其回顾性和前瞻性验证;Joseph Sifakis 博士将讨论人工智能的现状和未来发展轨迹,强调人工智能引起的风险、评估和监管;Katherine Ferrara 博士将分享她在个性化成像和治疗诊断方面的专业知识;Francis Bach 博士将介绍关于去噪扩散模型的另一种观点。第一天的活动以小组讨论结束,小组讨论深入探讨将人工智能研究转化为临床实践的复杂过程,特别是在生物医学成像领域。我们尊敬的跨学科小组成员(N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei)将探讨关键主题,从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金,从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年,我们对会议形式进行了重大改变,从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议,这两个会议位于技术计划的核心,没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛的互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点,这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决,目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病和神经精神疾病)中的应用。利用这些例子,Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制,旨在介绍开创性的工程解决方案:生物医学图像的简单复杂数据;使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像;超越常规的 MRI:开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员(N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei)将探讨关键主题,从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金,从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年,我们对会议形式进行了重大改变,从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议,这两个会议位于技术计划的核心,没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点,这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决,目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病和神经精神疾病)中的应用。利用这些例子,Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制,旨在介绍开创性的工程解决方案:生物医学图像的简单复杂数据;使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像;超越常规的 MRI:开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员(N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei)将探讨关键主题,从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金,从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年,我们对会议形式进行了重大改变,从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议,这两个会议位于技术计划的核心,没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点,这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决,目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病和神经精神疾病)中的应用。利用这些例子,Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制,旨在介绍开创性的工程解决方案:生物医学图像的简单复杂数据;使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像;超越常规的 MRI:开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病和神经精神疾病)中的应用。利用这些例子,Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议,旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案:生物医学图像的简单复杂数据;使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像;超越常规的 MRI:开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病(如阿尔茨海默病和神经精神疾病)中的应用。利用这些例子,Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议,旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案:生物医学图像的简单复杂数据;使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像;超越常规的 MRI:开创性的进展
设计空间的概念起源于问题空间的形成,并且在过去60年中一直是调查和辩论的主题。在信息处理理论的问题空间理论(Newell&Simon,1972)中,基于一般问题解决方案计算机程序(1957年),新约束,子目标和设计替代方案从问题空间中引起的新约束,子目标和设计替代方案会导致外部记忆表现形式的转变,例如模型和图纸,例如,会考虑到问题的变化。问题解决者检索系统,无论是人类还是计算能力系统,都会在搜索解决方案时不断修改和表征问题空间。那时,人们认为井和不确定的问题(Reitman 1964)或结构性不佳的问题(Newell 1969)被认为取决于问题解决者可用的问题解决方法和技术。对问题解决者容量的这种依赖性源于这样的观念,即没有结构性的问题,仅在有限的能力的范围内为解决问题的人(Simon 1973)正式形式化了结构性的问题,并且根据问题的目标,约束和生成的替代方案。一种认知设计理论的替代方法,后来成为反思实践(Schön1983; 1987)。在这种方法中,设计师通过思考和做事,因此知道行动(Argyris等人)(1985),将构建设计世界,并设定问题空间的维度以及他/她试图找到解决方案的举动(Schön,1992)。所处的认知研究方法(Clancey 1997)随后出现了许多与社会科学,行为和动态神经过程有关的学科和目标,以了解知识和行动的观点,并支持学习的想法,即学习发生在做某事时。所在的一词强调,感知机制因果关系将人类认知与环境和行动联系起来。位置涉及内部组织以及内部和外部组织之间发生的因果关系,改变了世界上的事物。新的观察方式和改变世界的改变方式随着时间的流逝而发展。作为一种研究方法,出现了适当的认知披露,以研究设计中的人类认知(Gero 1990)。设计是一种时间和多模式的活动,要求对位置的请求提供适当的解决方案,当这些请求打开时,请在解决问题的阶段发生在解决问题的阶段之前,要求发现问题和问题框架(Runco 1994; Runco和Nemiro,1994)。在过去的40年中,出现了解决问题的空间的替代视图,重点关注变化的最终目的,即解决方案空间。1.1设计空间在理解设计方面的一个有用的抽象是设计空间的概念,设计师探索了可能性的抽象空间(Amstel等人。2016; MacLean等。这两种观点都基于诸如协议分析等方法的设计认知研究(Goldschmidt,2014; Kan&Gero,2017)。虽然受约束的设计空间通常受到特定要求的限制,但开放的设计空间扩展2011)在问题空间内的探索开始,设计过程的问题解决观点(Goel&Pirolli,1992; Goel,1994; Goolschmidt,1997),而其他人则声称设计是通过产生解决方案空间的(Dorst,2019; Dorst&Cross 2001; Dorst&Cross 2001; Gero&Gero&cross&cross&verer&krer&krer&kumar; krer&kumar&kumar&kumar; 2009年;吉川,1981年)。另一种观点是,根据设计请求的限制水平和对创意探索的开放程度,设计空间可以受到限制或开放,这是本文报告的研究重点。
[2]男性C,Andersson NG,Rafowicz A,Liesner R,Kurnik K,Fischer K等。抑制剂在未选择的先前未经治疗的患者B:PEDNET研究中。Hae-Matologica。 2021; 106:123 - 9。 [3] Fischer K,Iorio A,Hollingsworth R,Makris M,Euhass合作者。 FVIII抑制剂根据浓度的开发:Euhass注册中心的数据不包括与其他研究重叠。 血友病。 2016; 22:E36 - 8。 [4] Fischer K,Lassila R,Peyvandi F,Calizzani G,Gatt A,Lambert T等。 根据浓缩物的抑制剂发展:欧洲血友病安全监测(EUHASS)项目的四年结果。 血栓止血。 2015; 113:968 - 75。 [5] Gouw SC,Van der Bom JG,Ljung R,Escuriola C,Cid AR,Claeyssens- Donadel S等。 因子VIII产品和严重血友病的抑制剂发育。 2013; 368:231 - 9。 [6] Peyvandi F,Mannucci PM,Garagiola I,El-Beshlawy A,Elalfy M,Ramanan V等。 对因子VIII和中和抗体的随机试验A. N Engl J Med。 2016; 374:2054 - 64。 [7] Hassan S,Cannav o A,Gouw SC,Rosendaal FR,Van der Bom JG。 因子VIII产品和抑制剂的发育率是严重或中度严重的血友病A:一种系统综述。 J血栓止血。 2018; 16:1055 - 68。 [8] Makris M,Calizzani G,Fischer K,Gilman EA,Hay CR,Lassila R等。 螺栓res。 2011; 127:S22 - 5。Hae-Matologica。2021; 106:123 - 9。[3] Fischer K,Iorio A,Hollingsworth R,Makris M,Euhass合作者。FVIII抑制剂根据浓度的开发:Euhass注册中心的数据不包括与其他研究重叠。血友病。2016; 22:E36 - 8。 [4] Fischer K,Lassila R,Peyvandi F,Calizzani G,Gatt A,Lambert T等。 根据浓缩物的抑制剂发展:欧洲血友病安全监测(EUHASS)项目的四年结果。 血栓止血。 2015; 113:968 - 75。 [5] Gouw SC,Van der Bom JG,Ljung R,Escuriola C,Cid AR,Claeyssens- Donadel S等。 因子VIII产品和严重血友病的抑制剂发育。 2013; 368:231 - 9。 [6] Peyvandi F,Mannucci PM,Garagiola I,El-Beshlawy A,Elalfy M,Ramanan V等。 对因子VIII和中和抗体的随机试验A. 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