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“用于临床上分类的定量MRI生物标志物...
摘要目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间（TE）的差异，并促进限制频谱成像限制评分（RSIR）作为定量生物标志物，以检测临床上有明显的前列腺癌（CSPCA）。方法：这项研究包括197例接受MRI和活检检查的连续患者； 97例被诊断为CSPCA（级≥2级）。在同一课程中获得了3次RSI数据：在TE = 90 ms时至少两次，TE = 90 ms（分别为Temin 1，Temin 1，Temin 1，Temin 2和Te90）。确定了线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围从前列腺内信号强度的95％到99个百分位。在每个患者的前列腺中，在每个患者的第98个百分位数中进行了比较。我们将校准的TE90（RSIR TE90CORR）和未校正的TE90（RSIRS TE90）与参考Temin 1（RSIRS TEMIN1）和重复的Temin 2（RSIRS TEMIN2（RSIRS TEMIN2）进行了比较。对敏感性，指定城市和区域评估了（crece）（cret）（cret）（cret）（cret）（RSIRB）2（RSIRS TEMIN1）（RSIRS TEMIN1）。结果：C 1，C 2，C 3和C 4的缩放因子分别为1.68、1.33、1.02和1.13。在非CSPCA情况下，RSIRS TEMIN2和RSIRS的第98个百分点temin1差异为0.27±0.86Si（平均值±标准偏差），而RSIRS TE90与RSIRS TE90不同于RSIRS TEMIN1 TEMIN1 temin1 temin1 vemin1差异1.82±1.20si。校准后，该偏置降低至-0.51±1.21SI，代表绝对误差的72％降低。校准后，平均差减少到-1.03SI，绝对误差降低了55％。对于CSPCA患者，RSIRS TEMIN2和RSIRS TEMIN1和RSIRS TE90和RSIRS TEMIN1之间的RSIRS temin2和RSIRS temin1和2.28±2.06Si之间的差异为0.54±1.98SI。在CSPCA（8.94SI）患者级分类的YouDen指数上，RSIRS TEMIN1的灵敏度为66％，特定率为72％。结论：所提出的线性校准方法对具有不同TE的采集产生相似的定量生物标志物值，分别为非CSPCA和CSPCA降低了TE诱导的误差72％和55％。
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
基于深度学习的分类，使用 MRI 图像检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是一种常见的痴呆症，可导致认知功能和日常生活活动出现严重问题。尽管目前还没有阿尔茨海默病的明确治疗方法，但早期诊断对于减缓可能出现的不利状况和改善生活质量非常重要。由于人工智能技术的发展及其在不同领域的持续应用，机器学习技术有可能在阿尔茨海默病的检测中发挥重要作用。特别是基于深度学习的方法，它们能够自动从复杂模式中提取模式，在这一领域很有前景。最近的研究表明，使用深度学习模型对图像进行阿尔茨海默病检测正变得越来越普遍。除了有助于疾病的早期诊断外，这些模型还显示出通过分析磁共振图像中的症状来检测疾病的不同阶段的潜力。这些发展使得为患者开发更有效的治疗方法成为可能。然而，还需要更多的研究来评估这些技术在临床应用中的有效性和安全性。本研究使用 MobileNetV2、InceptionV3、Xception、Vgg16 和 Vgg19 模型对公开共享的阿尔茨海默病数据集进行了疾病诊断分类研究，该数据集包含 6400 个不同的样本和 4 个不同的类别。MobileNetV2 模型的准确率计算为 99.92%。将本研究中使用的模型的性能与文献中的类似研究进行了比较，并根据不同的指标报告了它们的性能。在使用的五种不同模型中，MobileNetV2 的准确率最高，为 99.92%。结论是，实验研究中使用的架构通常比文献中的类似研究产生更好的结果。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
撤稿说明：使用 YOLOv3 和深度学习进行计算机辅助脑肿瘤检测和分类
出版商已与主编达成协议，撤回了这篇文章。这篇文章是作为客座编辑期刊的一部分提交的。出版商的调查发现，包括这篇文章在内的多篇文章存在一些问题，包括但不限于编辑处理和同行评审过程受损、引用不恰当或不相关，或者不在期刊或客座编辑期刊的范围内。根据调查结果，
中央收入的海关样品的化学分析及其HS分类
通过ICP-MS和AAS 10.45-11.00 TEA 11.00-13.30实验节目：继续…13.30-14.30午餐14.30 -15.45实验节：继续…15.45-16.00茶16.00-18.00-18.00 DAY-8-8时班<30 3. 33. 3.330. 3.330 0. 33. 3.33.30 0. 33. 3. 3. 33. 3. 33. 3.330 0. 33. 3.330 0. 33. 30. 33. 3.330 0. 33. 3.330 0. 33. 3.33.330 0. 3.33.30 0. 33. 3.33.30.330 0. 33.30.330.330 0. 3.33.330.330。
以下是 11 种弹药分类及其……
被认为最有可能在与暴露人员发生相互作用时起作用的未爆炸弹药（例如子弹药、40 毫米高爆 [HE] 手榴弹、白磷 [WP] 弹药、高爆反坦克 [HEAT] 弹药和带有敏感引信的练习弹药，但不包括所有其他练习弹药）。含有高能填充物的手榴弹。散装初级炸药，或这些与环境介质的混合物，混合物具有爆炸危险。
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
进行性和反射层分类2025
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