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代理首席医疗官的讯息
2024 年 3 月 18 日 健康通报 致：美国海关和边境保护局人员 主题：公共卫生更新 - 麻疹意识和预防 目的：本健康通报旨在通知美国海关和边境保护局 (CBP) 人员美国国内外当前的麻疹情况，并提供防护和预防指导。 概述：麻疹，也称为风疹，是一种传染性极强的呼吸道病毒，对公共卫生构成重大威胁。尽管全球努力提高麻疹疫苗接种覆盖率，但许多国家和地区的疫苗接种覆盖率仍不理想。此外，大规模麻疹疫情、病例持续输入以及数千人参加大型活动进一步加剧了麻疹的增加和蔓延。现状：截至 2024 年 3 月 14 日，美国 17 个辖区已报告 58 例确诊麻疹病例：亚利桑那州、加利福尼亚州、佛罗里达州、佐治亚州、伊利诺伊州、印第安纳州、路易斯安那州、马里兰州、密歇根州、明尼苏达州、密苏里州、新泽西州、纽约市、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州和华盛顿州。
医学 - FM 600141 -MCAM
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调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
第448章 - 医学实践
（3）i nvestigation;听力；行动 。（a）董事会应调查持有董事会授予的许可证或证书的人对非专业行为和疏忽的指控。指控医生违反了s。 253.10（3），448.30或450.13（2），或者未能邮寄或介绍s所需的医疗认证。 69.18（2）在宣布为所需证书的主题或医生在6个月内至少失败了6次死亡后的21天内，以邮寄或签发s所需的医疗证书。 69.18（2）在宣布所需认证的人死亡后6天内是对非专业行为的指控。在董事会提交的报告中包含的信息。 49.45（2）（a）12r。，50.36（3）（b），609.17或632.715，或低于42 CFR 1001.2005，应由董事会进行调查。在s下向董事会提交的注释中包含的信息。 655.045（1），由1985年威斯康星州第29号法案创建，这不是疏忽的发现，也不是在董事会提交的委员会中。 50.36（3）（c）可以在董事会的酌情决定内用作对报告中指定的人进行调查的基础。董事会可能需要持有许可证或证书的人进行接受，并且如果董事会认为任何此类检查的结果可能对董事会进行调查，则可能会考虑一次或多个身体，心理或专业综合检查的结果。
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。
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
BCAM 引领英国医疗美容市场最新趋势
来源：Rare：英国 16 岁以上的咨询成年人（N=3,519）数据收集于 2022 年 9 月 16 日至 11 月 1 日。问题 17 - 您是否考虑在未来 12 个月内进行以下任何医学美容治疗？正在考虑任何医学美容治疗的人（N=710）。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
