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Shafiee, Abbas、Cavalcanti、Amanda S.、Saidy、Navid T.、Schneidereit、Do-minik、Friedrich、Oliver、Ravichandran、Akhilandeshwari、De-Juan-Pardo、
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JuliánPardo，Zaragoza大学 / IIS-ARAGón< / div>
Modera：Alberto Anel，Zaragoza/iis-Aragón大学10：45-11：15抗体免疫疗法的新方法，该抗体基于Mrna Marta Compte，Leadartis，Leadatis，三首歌曲，三首歌曲，马德里11：15-11：30 Regeneon：“科学对医学的科学对医学”的模型。 div>
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
揭开边界-2024.pdf-usiena air
摘要：精神分裂症（SCZ）和强迫症 - 螺栓障碍（OCD）通常具有不同的诊断标准和治疗方法。scz的特征是妄想，幻觉，杂乱无章的语音和认知障碍，而强迫症涉及持续的，侵入性的思想（痴迷）和重复行为（强迫）。这些疾病的同时出现增加了临床复杂性，并为诊断和治疗带来了重大挑战。流行病学研究表明，SCZ患者合并症OCD的患病率从12％到25％不等，比一般人群高。病因假设提出了共有的遗传，神经生物学和环境因素，遗传研究鉴定了常见的基因座和途径，例如谷氨酸能和多巴胺能系统。神经影像学研究揭示了重叠和独特的神经异常，表明共同且独特的神经生物学底物。环境因素，例如早期生活压力源和城市化，也有助于合并症。两种疾病的重叠临床特征都使诊断复杂化。治疗方法包括将SSRI与抗精神病药和认知行为疗法（CBT）相结合。SCZ和强迫症合并症的复杂性强调了对基于维度的，基于频谱的精神疾病观点的需求，以及传统的分类方法，以改善诊断和治疗结果。