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用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
医疗水疗认证申请清单
欢迎访问Legitscript Medical Spa应用程序清单！，我们很高兴陪伴您参加LegitScript Healthcare认证的旅程。我们的医疗水疗应用程序清单旨在为医疗水疗中心提供清楚地了解合规性审查过程。我们认为，获得认证应该是积极而有能力的经验，这反映了您致力于保持医疗保健中最高标准的奉献精神。在您浏览清单时，请记住，我们在这里为您提供帮助和支持。我们强烈鼓励您查看我们的认证标准，条款和条件以及程序常见问题解答，以全面了解我们的要求。您可能对我们的认证计划和审核过程遇到的任何问题都可以通过certification@legitscript.com直接致电我们的团队。感谢您选择与我们一起进行这一旅程 - 我们期待为您提供每一步！
掩盖图像建模前进3D医学图像分析
最近，由于它能够从大量未标记的数据中学习，因此蒙版的图像建模（MIM）引起了很大的关注，并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时，由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难，预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外，还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效，作为一项代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高（1.40×）得分（1.40×），并最终会产生较高的股票; ii）预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务； iii）重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠，该图像可以加快训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https：//github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
旅游部制定了医疗和健康旅游国家战略和路线图，随函附上该战略和路线图的副本
5.1. 加强生态系统的必要性 26 5.2. 组织医疗价值旅行促进者 26 5.3. 为牙科诊所制定 NABH 标准和认证 27 5.4. 远程医疗作为重点领域 27 5.5. 健康保险可携性 27 5.6. 为外国患者开发医疗区 28 5.7. 开发特殊健康旅游区 28 5.8. 组织医疗服务提供商 28
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。