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有效的集成机器学习框架......
摘要——心血管疾病被认为是最危险的疾病，死亡率居世界首位。随着时间的推移，它们变得极为普遍，现在已使国家医疗保健系统不堪重负。高血压、家族史、压力、年龄、性别、胆固醇、BMI 和不健康的生活方式都是心血管疾病的主要危险因素。研究人员根据这些标准提出了许多早期诊断方法。然而，由于心血管疾病的内在严重性和危及生命的危险，所提供的程序和方法的准确性需要进行特定的修改。本研究提出了一个 Malc add 框架，用于有效和精确地预测心血管疾病。特别是，该方法首先解决了缺失值和数据不平衡问题。
使用梯度法对脑 MRI 图像进行提示性注释...
近年来，机器学习在图像分割和分类任务中表现出色，被广泛应用于医学图像分析。机器学习，尤其是监督学习的成功取决于手动注释数据集的可用性。对于医学成像应用，这种带注释的数据集并不容易获取，需要大量的时间和资源来整理带注释的医学图像集。在本文中，我们提出了一种有效的脑部 MRI 图像注释框架，可以为人类专家提供信息丰富的样本图像进行注释。我们在两个不同的脑图像分析任务上评估了该框架，即脑肿瘤分割和全脑分割。实验表明，对于 BraTS 2019 数据集上的脑肿瘤分割任务，仅使用 7% 带有提示性注释的图像样本训练分割模型就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。对于 MALC 数据集上的全脑分割，使用 42% 带有提示性注释的图像样本进行训练就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。所提出的框架展示了一种在医学成像应用中节省手动注释成本和提高数据效率的有希望的方法。
斯托克布里奇太阳报
和自我写作，一个小 b••neh。与世界隔绝，睡在洗脸盆里，去 malc~t 或 collins，遮蔽他们。在 clminH，家具，此外还有一个小社区，整个社区都是。v 切割，olf ltcnch，而 ~~·n·es a R :L 椅子。远离人情，如私人 t-:xecpt 生病每一个 llr 修道院.. lu.e'lues。这些女孩中，有一位年轻的法国医生，在古老的hy lla 小屋里睡觉。现在，她们不断提醒她们，她们的 111Hlet。1 她是阿曼圣殿的命名人。天主教权威，包括英国和爱尔兰的圣公会，以及伊利诺伊大主教 Fa her，Ill 的牢房。Jaeque:<，“精神的。教堂的头颅是该机构的创始人和负责人，与其他人一样，他未能压制这种情绪，教堂坐落在阿默斯特街。此外，教堂内还有一个小枕头。雅克·卡斯蒂略 (Jacques Capitol) 过去曾与他一起在巴黎圣母院 (Notre) 度过，他幻想着我的卢尔德圣母院 (Dame de Lourdes) 能为他带来快乐，在一次演讲中，他用一种奇怪的声音告诉他，教堂的顶部有一幅圣母院的照片。