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2025 年
名誉主席 Tomaso Poggio，麻省理工学院，美国 总主席 Danilo Comminiello，罗马第一大学，意大利 项目主席 Francesco Carlo Morabito，地中海大学，意大利 Marley Vellasco，里约天主教大学，巴西 Aurelio Uncini，罗马第一大学，意大利 技术项目主席 Michele Scarpiniti，罗马第一大学，意大利 Barbara Hammer，比勒费尔德大学，德国 Badong Chen，西安交通大学，中国 全体会议主席 Marco Gori，锡耶纳大学，意大利 Justin Dauwels，代尔夫特理工大学，荷兰 教程主席 Anthony Kuh，夏威夷马诺阿大学，美国 Zhi (Gerry) Tian，乔治梅森大学，美国 特别会议主席 Toshihisa Tanaka，东京农业大学Tech。，Sapienza University，Italy Clive Cheong，皇家Holloway Univ，英国伦敦，埃里萨·贝尔西·萨皮恩·斯卡达帕内Rizio Silvestri，意大利萨皮恩扎大学的行业计划主席G. Kumar Venayagamoorthy，Clemson Univ。意大利奖院主席JoséPrincipeAlessandro Sperduti，意大利帕多瓦大学出版物Richard Duro，大学西班牙拉科鲁尼亚 公共事务主席 秦凯 斯威本科技大学 Valerio Guarrasi 意大利生物医学大学 财务主席 Chrisina Jayne 英国提斯赛德大学
未来的人工智能和Ledclinical longt5booksum，Ledbooksum，Ledlegal，Bartcnn，报告：评估GPT3Davinci，AI辅助radiologic
疾病诊断，治疗和随访的临床成像。随着执行其他成像并增加了随访时间，需要额外的时间来审查报告并在后续访问中进行诊断。4-6纵向成像，在3 - 5年中捕获AN -EURYMM的变化很常见。7，8这项研究专门评估了AI语言模型的纵向系列动脉瘤成像报告的总结。我们测试了包括GPT文本模型在内的不同NLP模型的功能和质量。我们提出可用于评估NLP模型的方法。我们旨在使用定量评估来促进一种系统的方法，以了解NLP模型的性能，以便临床研究人员可以客观地了解这些新技术的优势和劣势，并进一步利用他们可能为医学研究带来的好处。在我们使用真实纵向大脑动脉瘤成像报告的分析中，我们首先在本地实施了5个最先进的摘要模型：Bartcnn（Meta [以前的Facebook] Menlo
和 LEDclinical LongT5booksum、LEDbooksum、LEDlegal、BARTcnn、报告：评估 GPT3davinci、AI 辅助放射学摘要
临床影像用于疾病诊断、治疗和随访。随着更多影像的执行和随访时间的增加，需要更多时间来审查报告并在随访中做出诊断。4 - 6 纵向成像可以捕捉 3 - 5 年内的动脉瘤变化。7、8 本研究专门评估了 AI 语言模型对一系列纵向动脉瘤成像报告的总结。我们测试了不同 NLP 模型（包括 GPT 文本模型）的能力和质量。我们提出了可用于评估 NLP 模型的方法。我们的目标是推广一种使用定量评估的系统方法来了解 NLP 模型的性能，以便临床研究人员能够客观地了解这些新技术的优缺点，并进一步利用它们可能为医学研究带来的好处。在我们使用真实的纵向脑动脉瘤成像报告进行分析时，我们首先在本地实施了 5 个最先进的总结模型：BARTcnn（Meta [以前的 Facebook] Menlo
基于深度CNN的性能比较分析...
脑瘤是最危险和最具破坏性的疾病之一。晚期脑癌的死亡率更高。此外，脑瘤的误诊会产生危险并降低患者的生存机会。脑瘤的早期诊断有助于通过提供正确的治疗来挽救患者的生命。磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 等计算机辅助医学成像技术有助于诊断疾病。因此，近年来，脑 MRI 分类成为一个活跃的研究领域。早期已经提出了许多用于 MRI 分类的方法，从经典方法到先进的深度学习 (DL) 算法，例如卷积神经网络 (CNN)。传统的机器学习 (ML) 技术需要手工制作的特征，而 CNN 通过卷积和池化层的参数调整直接从未处理的图像中提取特征来进行分类。使用 CNN 算法的特征提取主要受训练过程图像大小的影响。如果训练数据集大小较小，CNN 模型在某个时期后会过度拟合。因此，迁移学习技术得到了发展。在所提出的系统中，使用五种迁移学习架构（例如 AlexNet、Vgg16、ResNet18、ResNet50 和 GoogLeNet）进行五项研究，将脑 MRI 的临床数据集分类为良性和恶性。在脑 MRI 上应用数据增强技术来推广结果并减少过度拟合的可能性。在这个提出的系统中，经过微调的 AlexNet 架构分别实现了最高的精度、召回率和 f 测量值 0.937、1 和 0.96774。