XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSlide
用于光镊的 DNA 附着载玻片制备
摘要 我们的研究团队 ISLAND CURE 是一个由教授和本科生组成的多学科团队，其目标是在有限的预算内设计和制造用于进行生物测量的仪器。我们正在设计的仪器之一是光镊，这是一项获得诺贝尔奖的技术，能够使用激光束捕获微观和亚微观粒子。使用 1064 nm 光束，我们将使用珠子捕获单链 DNA，这将使我们能够对 DNA 施加微小的力。这个实验将使我们更好地了解受损 DNA 上的力量；特别是导致突变和癌症的损伤。有了这些知识，我们的目标是能够深入了解诱变和癌症的发展，以及理想情况下如何治疗和预防它们。我们的工作是找到一种方法来准备一个载玻片，其中可以附着单个 DNA 片段，以便在倒置显微镜装置中使用。
坡度 - 幻灯片甲板.pdf-更好的建筑物解决方案中心
能源消耗*•电力和天然气消耗和支出：预计，在2050年的住宅，商业和工业部门的商业案例中，到2050年的能源成本•能源成本•水平的能源成本：预计的16代技术的电力成本，可用于16代技术的电力成本，电池储存到2050年•通过2050
使用全切片成像对浆液性卵巢癌进行分级
目的：我们建立了高级别浆液性卵巢癌 (HGSOC) 的 4 种组织病理学亚型，并报告说间充质转化 (MT) 型的预后比其他亚型更差。在本研究中，我们修改了组织病理学亚型算法，以在全切片成像 (WSI) 中实现较高的观察者间一致性，并描述 MT 型的肿瘤生物学特征，以便进行个体化治疗。方法：四位观察者使用 Cancer Genome Atlas 数据中的 HGSOC 的 WSI 进行组织病理学亚型分析。作为验证集，四位观察者独立评估了来自近畿大学和京都大学的病例，以确定一致率。此外，通过基因本体术语分析检查了在 MT 型中高表达的基因。还进行了免疫组织化学以验证通路分析。结果：经过算法修改后，4 种分类的 kappa 系数（表示观察者间一致性）大于 0.5（中等一致性），2 种分类（MT vs. 非 MT）的 kappa 系数大于 0.7（高度一致性）。基因表达分析表明，与血管生成和免疫反应相关的基因本体术语在 MT 类型中高表达的基因中富集。与非 MT 类型相比，MT 类型的 CD31 阳性微血管密度更高，并且在 MT 类型中观察到 CD8/CD103 阳性免疫细胞浸润高的肿瘤组。结论：我们开发了一种使用 WSI 对 HGSOC 进行可重复的组织病理学亚型分类的算法。本研究结果可能有助于 HGSOC 的个体化治疗，包括血管生成抑制剂和免疫疗法。
标题幻灯片选项 1 演示文稿标题请保持左对齐
拟议土地分类（2023 年） 英亩 净差额 项目运营 193 项目运营（PO） 238 45 休闲 - 密集使用 1,505 高密度休闲（HDR） 866（639） 环境敏感区域（ESA） 576 576 休闲 - 低密度 937 多资源管理 - 低密度休闲（LDR） 1,269 332
![视频：人类视觉：主要视觉皮层[00:01] [幻灯片1 ...](/simg/g:\will\search\icon\source\9\974186eead103cb7dfdf44f695bede0d550b04d6.webp)
视频：人类视觉：主要视觉皮层[00:01] [幻灯片1 ...
> @> @ eudlq lq和此wkdw¶vriwhuhuhuhuhuhuhg wr dv sulpdu \ ylvdo fruwh [ru huhd 9 dqgzh¶ooo。 WKLV THIS AND AND WRS \RX OHDUQHG AND AND HGJ HGJ HGJS THIS IN THE FRPSXWHU YLVLQ V\VWHPV 7KLV GLDJUDP VKRZV WITH YLVDO SDWKKZD\V AND WHER H\HV WR YLVDO FRUWH[ 1001255. WZR VLGHV RI WHOW EUDLQ ,QIRUPPDWLQ IURP WKH WILL VLGH RI YLVDO ILVDO ILVDO VKRZQ AND JUHHQ SDVVHV AND WOMAN OHQVHV WR WR WR WHWLQD LQ ERW H\HV REAVE H\HV VLGH VLG HKK WKHQ SDVVHV XS WR WHE EUDLQ WITH OHIW VLGH VLGH RI WKH KHDG ,QIRUPDWLRQ IURP WKH OHIW VLGH VILY ILVDO LV WKH YLVDO LV AND AND RQWR AND WKH UHWLQD RQ WILL VLGH VLGH VLGH VLGHV SDVVHV XS WKH VLGH VLGH RI YLVDO FRUWH[ 6R HDFK VLGH RI THIS eudlq和dqdo \] hv with ylvdo with ylvdo vfpelqh frpelqjudwlq iurp erw h \ hv wklv lv，srlqw wildzh¶ooof with Will and Will and Will and Will and Will and and Vily Vily Vily Vily
MamMIL：使用状态空间模型对整个幻灯片图像进行多实例学习
摘要 — 近年来，病理诊断通过将深度学习模型与使用全切片图像 (WSI) 的多实例学习 (MIL) 框架相结合而取得了优异的表现。然而，WSI 的千兆像素特性对高效的 MIL 提出了巨大挑战。现有研究要么不考虑实例之间的全局依赖关系，要么使用线性注意等近似值来建模对对实例交互，这不可避免地带来了性能瓶颈。为了应对这一挑战，我们提出了一个名为 MamMIL 的框架用于 WSI 分析，通过将选择性结构化状态空间模型（即 Mamba）与 MIL 相结合，能够在保持线性复杂度的同时对全局实例依赖关系进行建模。具体而言，考虑到 WSI 中组织区域的不规则性，我们将每个 WSI 表示为一个无向图。为了解决 Mamba 只能处理一维序列的问题，我们进一步提出了一种拓扑感知扫描机制来序列化 WSI 图，同时保留实例之间的拓扑关系。最后，为了进一步感知实例之间的拓扑结构并结合短程特征交互，我们提出了一种基于图神经网络的实例聚合块。实验表明，MamMIL 可以实现比最先进的框架更先进的性能。代码可以在 https://github.com/Vison307/MamMIL 访问。索引术语 — 多实例学习、状态空间模型、整个幻灯片图像
机器学习能够从整个切片组织病理学图像中预测数字生物标志物
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.06.24300926 doi：medRxiv 预印本
机器学习能够从整个切片组织病理学图像中预测数字生物标志物
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 1 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.06.24300926 doi：medRxiv 预印本
人工智能辅助系统通过排除细胞学阴性的切片并加速切片解释来提高细胞学家的工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。