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通过长短期记忆循环深度神经网络提高基于脑电图的情绪识别的准确性
人们已经采用了多种方法来辨别人类的情绪，包括分析语音模式和语调（ Moriyama 和 Ozawa，2003；Zeng 等人，2009）。然而，值得注意的是，这种身体状态很容易被操纵或模仿（ Schuller 和 Schuller，2021）。面部表情及其变化通常用于情绪识别；然而，这些表情可以被个人有意修改，这对准确辨别他们的真实情绪提出了挑战（ Aryanmehr 等人，2018； Dzedzickis 等人，2020； Harouni 等人，2022）。 EEG（脑电图）是一种通过测量大脑内集体神经活动产生的电压变化来监测大脑活动的技术（San-Segundo 等人，2019 年；Dehghani 等人，2020 年、2022 年、2023 年；Sadjadi 等人，2021 年；Mosayebi 等人，2022 年）。脑电图是大脑活动和功能的反映，具有多种应用，包括但不限于情绪识别（Dehghani 等人，2011a、b、2013；Ebrahimzadeh 和 Alavi，2013；Nikravan 等人，2016；Soroush 等人，2017、2018a、b、2019a、b、2020；Bagherzadeh 等人，2018；Alom 等人，2019；Ebrahimzadeh 等人，2019a、b、c、2021、2022、2023；Bagheri 和 Power，2020；Karimi 等人，2022；Rehman 等人，2022；Yousefi 等人，2022， 2023 年）。
乳腺癌中的酪氨酸激酶抑制剂（审查）...通过...
灵感呼吸技术（DIBH）在减少左侧BC患者的平均心脏剂量（MHD）方面变得越来越普遍。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。 此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。 本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。 总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。 使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。 具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。 使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。 RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。
人工智能在提高患者诊断的准确性和效率方面的作用。
人工智能 (AI) 曾经只存在于科幻小说中，如今已牢牢扎根于现代医学领域，彻底改变了患者的诊断方式。凭借其处理大量数据、识别细微模式和做出精确预测的能力，AI 正在成为寻求更准确、更有效的患者诊断的强大盟友。本文将踏上 AI 与医疗保健的交汇之旅，揭示 AI 在提高患者诊断的准确性和效率方面发挥的变革性作用。AI 在医疗保健领域的发展历程可谓非同寻常。从最初在医学成像中的应用到如今进军各种医学专业，AI 的发展反映了对创新的不懈追求以及利用技术改善患者护理的承诺。AI 能力的核心在于其数据分析能力。AI 算法可以以惊人的速度和精度筛选大量数据集，包括电子健康记录、医学图像、基因组图谱，甚至可穿戴设备数据。这种分析能力使人工智能能够识别出细微的异常和相关性，甚至最敏锐的人类观察者也可能无法发现这些异常和相关性 [1]。
提高脑卒中检测的准确性：带有 Adadelta、RMSProp 和 AdaMax 优化器的多层感知器
1 印度旁遮普邦奇特卡拉大学工程技术学院，2 印度加济阿巴德 KIET 机构集团，3 中国浙江嘉兴中大集团，4 黎巴嫩美国大学电气与计算机工程系，黎巴嫩比布鲁斯，5 印度韦洛尔韦洛尔理工学院信息技术与工程学院，6 中国嘉兴嘉兴学院信息科学与工程学院，7 印度帕格瓦拉洛夫利职业大学研究与开发部，8 埃及坦塔坦塔医学院公共卫生与社区医学，9 韩国首尔世宗大学数据科学系，10 韩国水原成均馆大学医学院
数据质量和机器学习预测准确性
该数字总结了在填补所有未报告类别的空白之前和之后的排放概况，用于从1,972家公司的9,518个观察结果样本中，这些发现揭示了2010-2019年彭博数据集中范围3的组成3，如第4.2节所述。
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先天性心脏病（CHD）是由遗传和获得因素引起的最常见的先天缺陷。准确的产前诊断先天性心脏病（CHD）可以确保适当的分娩和产后治疗，但诊断率尚不清楚。PubMed，CNKI，Web of Science，Wanfang和VIP数据库被搜索在产前超声扫描期间调查CHD的出版物。包括严格筛查和诊断标准的原始研究。根据均匀性统计检验使用固定效应模型或随机效应模型。通过超声检查诊断出总共859例CHD病例，并通过诱导的劳动尸体检查或出生时确认1394例病例。分析的异质性为100％，使用产前超声诊断的冠心病诊断准确性为76％（95％CI：50.00％-102％）。仅使用超声检查的胎儿CHD筛查的诊断产量仍然不高，低于其他研究的总诊断产率。这表明需要结合不损害胎儿发育的其他监测方法。如果经济状况允许，建议使用不少于两种监测方法的冠心病诊断。（AFR J Reprod Health 2023; 27 [6]：33-40）。
BioBall在水溶性球中包含精确数量的微生物，以实现定量微生物质量的前所未有的精度
56046 N/A链球菌为链球菌NCTC 12696 ATCC19615，CIP1042.26细胞2年 ^所有Bioball菌株和重新填充流体的产品均至少6个月剩余。^^饥饿在日本药典方法（参考JP G8水4.4.2培养基增长促进测试）后，在22°C的无菌纯净水中进行饥饿。*标准偏差<3.5，**标准偏差<4，***标准偏差<4.5，****的平均值在40至60 CFU之间，标准偏差为7 cfu或更少，*****的平均值为67至83 cfu，标准偏差为≤15％。空白BioBall不是“认证的参考材料”。可用菌株
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练
基于深度学习方法的肿瘤学宠物成像的定量准确性的比较研究
在癌症的检测，治疗和随访方面，正电子发射断层扫描（PET）是一种敏感的，无创的成像方法，可提供分子级代谢信息和良好的病变解剖学形态信息（1-4）。在临床实践中，注射放射性药物的活动和获取时间通常受到安全性，患者耐受性或依从性的限制。减少获取时间可能会对患者的舒适性产生积极影响，并增加核医学分裂的患者吞吐量。儿童，健康的志愿者和癌症患者应接受较低剂量的示踪剂，以减少辐射暴露，以及进行多次跟踪扫描并使用不同的示踪剂来监测治疗进展。然而，减少注射剂量/采集时间可以增加图像噪声，降低信噪比（SNR）并增加潜在的不必要的伪像，从而影响诊断和定量准确性。
印度理工学院曼迪分校科学家开发人工智能算法，提高山体滑坡预测的准确性
印度曼迪理工学院，2023 年 2 月 21 日：印度曼迪理工学院的研究人员开发了一种使用人工智能和机器学习 (AI&ML) 的新算法，可以提高自然灾害预测的准确性。该算法由印度曼迪理工学院土木与环境工程学院副教授 Dericks Praise Shukla 博士和印度曼迪理工学院前研究学者、目前在特拉维夫大学 (以色列) 工作的 Sharad Kumar Gupta 博士开发，可以解决滑坡敏感性测绘数据不平衡的挑战，该测绘表示特定区域发生滑坡的可能性。他们的研究成果最近发表在《滑坡》杂志上。