XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemanatomical
人类婴儿海马体的自动和手动分割
海马体对学习和记忆至关重要，在生命早期会发生重大变化。研究海马结构和功能的发育轨迹需要一种精确的方法来从解剖 MRI 扫描中分割出该区域。尽管手动分割被视为“黄金标准”方法，但它既费力又主观。这推动了人们对成人自动分割方法的追求。然而，人们对这些自动化协议对婴儿的可靠性知之甚少，特别是当解剖扫描质量因头部运动或使用更短、更安静的婴儿友好型序列而降低时。在基于任务的 fMRI 协议中，我们收集了 42 个会话中的安静 T1 加权解剖扫描，这些会话针对年龄在 4 至 23 个月之间的清醒婴儿。两位专家追踪者首先手动分割了两个半球的海马体。得到的评分者间信度 (IRR) 仅为中等，反映了婴儿分割的难度。然后，我们使用了四种协议来预测这些手动分割：普通成人模板、普通婴儿模板、FreeSurfer 软件和海马子域自动分割 (ASHS) 软件。ASHS 生成了最可靠的婴儿海马分割，超过了专家的手动 IRR。因此，自动化方法可以为嘈杂的 T1 加权婴儿扫描提供稳健的海马分割，为探究早期海马发育开辟了新的可能性。
通过机器学习辅助神经科学知识提取，应用于 NeuroMorpho.Org 上的神经重建元数据
第二个原因是，解剖实体通常可以根据不同的标准进行标记，这些标准通常根据研究的具体重点而有所不同。例如，区域可以按功能划分（例如，视觉皮层、体感皮层和运动皮层）或按结构划分（例如，枕叶、顶叶和额叶）；细胞类型可以按电生理学分类（快速放电和规律放电），或按分子分类（钙结合蛋白表达和钙网蛋白表达）。这些标签通常在一定程度上与标准重叠，大大增加了注释任务的复杂性。第三个挑战是，NeuroMorpho.Org 将解剖区域和细胞类型分为三个层级，从一般到具体（例如，海马体 / CA1 /
完整的蹄铁匠和英国运动员，包含对马的结构和动物经济、原因、症状以及最认可的预防和治疗马可能患上的每种疾病的方法的系统研究......：包括对野外运动中使用的各种狗的忠实描述，以及犬病理学
对马的骨骼结构或骨架进行细致的解剖学描述；对该高贵动物的运动能力或肌肉进行科学解释和说明。
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
使用神经网络对 3D 脑部扫描进行多模态分割
脑部扫描的解剖分割与诊断和神经放射学研究高度相关。由于软组织对比度强，传统上分割是在 T 1 加权 MRI 扫描上进行的。在这项工作中，我们报告了一项基于学习的自动化脑部分割的比较研究，该研究针对 MRI 和计算机断层扫描 (CT) 扫描的各种其他对比度进行，并研究了这些成像模式中包含的解剖软组织信息。总共包含 853 个 MRI/CT 脑部扫描的大型数据库使我们能够训练卷积神经网络 (CNN) 进行分割。我们在四种不同的成像模式和 27 个解剖子结构上对 CNN 性能进行了基准测试。对于每种模式，我们基于一个通用架构训练一个单独的 CNN。我们发现平均 Dice 得分分别为 86.7 ± 4.1 %（T 1 加权 MRI）、81.9 ± 6.7 %（液体衰减反转恢复 MRI）、80.8 ± 6.6 %（扩散加权 MRI）和 80.7 ± 8.2%（CT）。性能是相对于使用广泛采用的 FreeSurfer 软件包获得的标签进行评估的。分割管道使用 dropout 采样来识别损坏的输入扫描或低质量分割。在图形处理单元上，对超过 200 万人素的 3D 体积进行完整分割需要不到 1 秒的处理时间。
推荐成人免疫时间表，疫苗和年龄组-KSID，2012
心血管疾病；糖尿病;慢性肝病；慢性肾衰竭；肾病综合征；功能或解剖学;免疫屈光度患者（先天性免疫缺陷，HIV感染，白血病，淋巴瘤，霍奇金氏病，多发性骨髓瘤，其他恶性，固体器官移植）（用3或4剂蛋白质结合疫苗接种造血性干细胞移植）；长时间使用高剂量皮质类固醇或免疫抑制剂；和人工耳蜗。 如果在5年前接种疫苗，则建议对65岁或65岁以上的人进行一次重新接种，并且在初次疫苗接种时他们的年龄小于65岁。 建议在5年后进行一次重新接种，以针对慢性肾衰竭，肾病综合征，功能性或解剖学症，免疫功能低下的疾病以及长时间使用免疫抑制剂的患者。心血管疾病；糖尿病;慢性肝病；慢性肾衰竭；肾病综合征；功能或解剖学;免疫屈光度患者（先天性免疫缺陷，HIV感染，白血病，淋巴瘤，霍奇金氏病，多发性骨髓瘤，其他恶性，固体器官移植）（用3或4剂蛋白质结合疫苗接种造血性干细胞移植）；长时间使用高剂量皮质类固醇或免疫抑制剂；和人工耳蜗。如果在5年前接种疫苗，则建议对65岁或65岁以上的人进行一次重新接种，并且在初次疫苗接种时他们的年龄小于65岁。建议在5年后进行一次重新接种，以针对慢性肾衰竭，肾病综合征，功能性或解剖学症，免疫功能低下的疾病以及长时间使用免疫抑制剂的患者。
新辅助靶向治疗的全面研究可切除的非小细胞肺癌对机器学习在分子成像中的应用的审查
多学科技术。mi模态可以大致分为三组：经典的解剖成像方式（例如磁共振成像（MRI），X射线计算机断层扫描（CT），超声成像（USI）等。]，光学分子成像（OMI）方式（例如生物发光成像，荧光成像，光声成像等。）和核医学成像方式[例如正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）]（6,7）。经典的解剖成像方式在设备开发，图像处理和分析以及生物学和医学应用方面具有最长的历史。大量文献回顾了MI领域这些方式的进步（8-11）。因此，本文的内容主要关注OMI和核医学成像技术。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
2025年1月LV医学和其他行业12月
无重量练习的终极指南：154个免费练习的详细说明和解剖学插图| Hollis Liebman，Sophie Cornish-Keefe，Nancy J. Hajeski，Alex Geissbuhler加利福尼亚：雷湾出版社，[2022]