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医学成像中的人工智能 - NET
自从半个多世纪前数字成像开始取代胶片以来，人工智能 (AI) 就一直与放射学领域紧密相连。这些算法，从简单的语音到文本听写程序到自动解释神经网络，一直在寻求彻底改变医学成像。由于成像研究的数量超过了受过训练的读者的数量，人工智能已被用于简化工作流程效率并提供定量、标准化的解释。人工智能依靠大量数据来运行其算法，随着图片存档和通信系统 (PACS) 的广泛采用，图像数据正在迅速积累。目前使用机器学习技术或计算机辅助检测的人工智能算法已经能够成功地汇集这些数据用于临床，尽管这些算法的范围仍然很窄。已经开发了许多系统来通过 PACS 优化和成像研究分类来协助放射科医生的工作流程，但目前解释通常仍然是人类的责任。在这篇评论文章中，我们将总结人工智能在放射学领域目前取得的成功和局限性，并探索深度学习技术为未来提供的令人兴奋的前景。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
通过Colortokens Zero Trust微分类保护Epic系统
•和第三，如果不使用EPIC选项，我们将研究连接到EPIC系统的辅助系统和相关部门，例如PACS以及可能的放射学，实验室或药房系统。这些辅助系统是医院的合作伙伴组织，可能存在遗传的风险，或者是与Epic接触的内部医院申请。但是，今天可能无法将代理放置在设备上以启用保护，因此，仅使用Epic桥接的辅助系统与EPIC的接口，因此可以利用这些策略性接口限制访问权限。
细胞免疫反映了日本共同恢复的患者的持续症状
冠状病毒疾病（Covid-19）通常在感染后很长一段时间引起持续的症状，称为“长covid”或急性后covid-19综合征（PACS）。这一现象已被研究主要是关于B细胞免疫的，而T细胞免疫的参与仍不清楚。这项回顾性研究旨在检查症状，细胞因子水平和酶联免疫吸附剂（ELISPOT）测定数据的关系中的关系。检查炎症条件，血浆白介素（IL）-6，IL-10，IL-18，趋化因子配体9（CXCL9），趋化因子配体3（CCL3）和血管内皮生长因子（VEGF）的水平，使用COVID-19 Counce Counce Counce Counce Councover Seccounts（VEGF）水平分析。在COVID-19组中，这些水平明显高于HC组中的这些水平。ELISPOT分析，以研究Covid-19-19持续症状与T细胞免疫力之间的相关性。基于S1，S2和N的值，ELISPOT-HIGH和-LOW组中ELISPOT对ELISPOT的共同恢复患者的聚类分析。ELISPOT-LOW组的持续症状的数量明显高于ELISPOT-HIGH组中的持续性症状的数量。因此，T细胞免疫对于快速消除Covid-19持续症状至关重要，并且在COVID-19恢复后立即进行测量可能会预测长期的COVID-19或PACS。
ART-Plan™注释：
问：部署 Annotate 是否需要任何额外的硬件基础设施？答：目前，您将收到一台服务器，安装在您的内部诊所网络中。ART-Plan TM 是一款基于 Web 的软件，其计算资源在服务器上运行。因此，从第一天起，它就可以通过连接到您诊所网络的任何计算机访问，并且结果可以推送到您医院网络中的任何 TPS 或 PACS 系统。您唯一需要的就是一台计算机和一个 Web 浏览器。无需额外的硬件。很快，Annotate 将通过云端提供，进一步优化和简化您的放射治疗工作流程。
NERC CIP-013-2 供应链网络安全风险管理计划
自2022年10月1日起，CIP-013-2将对所有在北美运营BES的公用事业公司强制执行。这项经修订的NERC CIP标准将影响与BES及其相关EACMS和PACS系统相关的设备、软件和服务的采购变更，这些变更可能对洛杉矶电力局（LADWP）的电力系统构成网络安全风险。只有申请参与洛杉矶电力局CIP-013风险管理评估流程、经评估风险可接受且被列入洛杉矶电力局预审合格供应商名单的供应商，才被允许参与洛杉矶电力局BES相关网络资产和服务的采购。
半导体铁电结构的一些特性
本文介绍了在 LiNbO 3 和 LiNbO 3 :Fe 衬底上采用水热法在低温下生长的 ZnO 纳米棒组成的半导体铁电结构的特性。通过扫描电子显微镜、光致发光和分光光度法分析了所得结构。给出了 SEM 图像和光谱、吸收光谱、紫外和可见光范围内的光致发光光谱。研究表明，可以与其他方法一起使用水热法合成 Zn(NO 3 ) 2 6H 2 O 和 C 6 H 12 N 4 来获得 ZnO 纳米棒阵列，作为基于表面活性剂的紫外线辐射传感器的敏感元件。关键词：纳米棒；光致发光；扫描电子显微镜；吸收光谱 PACS：68.37.Hk，78.55.Ap，42.25.Bs，61.46.Km
