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[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
嵌合抗原受体（CAR）T的实施...
CD19 导向的嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了 B 细胞急性淋巴细胞白血病 (B-ALL) 患者的治疗。在肿瘤临床试验中，早期临床开发同时在儿童和成人中进行，这在有些肿瘤临床试验中是独一无二的。然而，在随后的几年里，复发/难治性 (r/r) 恶性肿瘤的成年患者数量不断增加，导致多种针对各种恶性肿瘤的 CAR T 细胞产品的开发加速，目前已有六种 CAR T 细胞产品获得 FDA 批准用于成人患者。相比之下，FDA 仅批准一种用于儿科患者的 CAR-T 细胞疗法：tisagenlecleucel，该疗法获批用于 ≤ 25 岁的难治性 B 细胞前体 ALL 患者或第二次或以后复发的 B 细胞 ALL 患者。 Tisagenlecleucel 也在对复发/难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的儿科患者进行评估，但尚未获批用于此适应症。所有其他经 FDA 批准的适用于成人患者的 CD19 导向 CAR-T 细胞疗法（axicabtagene ciloleucel、brexucabtagene autoleucel 和 lisocabtagene maraleucel）目前正在对儿童进行研究，有些病例已获得初步结果。随着数据量和复杂性不断增长，快速吸收和实施这些数据的必要性也在增加。在考虑“非典型”情况时尤其如此，例如当患者与关键临床试验中纳入的患者特征不完全一致时，或者当还有其他治疗方案（例如造血干细胞移植 (HSCT) 或双特异性 T 细胞接合器 (BITE)）可用时。因此，我们对目前有关在儿科患者中使用 CD19 靶向 CAR-T 细胞疗法的文献进行了相关总结，并试图为寻求有关特定临床情况的更多数据的临床医生提供指导。
多视图脑肿瘤分割（MVBTS）
图2。平面和Triplanar网络的想法。（a）将轴向平面网络从轴向图像进行训练的CA，CCSA和SCSA网络的分割结果组合在一起以产生结果。同样，我们可以创建冠状合奏和矢状 - 合奏。（b）Triplanar网络的概述，在该网络中，从轴向，冠状图像和矢状图像中训练的单个注意网络（例如，CA网络）产生的分段结果合并为生成结果。通过在三个正交平面训练的CCSA和SCSA注意网络中生成类似的分段结果。
Bishopton Villages Action Group（BVAG）的书面代表
（3）BVAG对EXA规则6字母的响应 - 关于检查程序和时间表的书面提交（2024年7月），包括建议的地点进行现场检查和/或无人陪伴，并附加了其他太阳能计划的地图和桌子，该地图和桌子列出了附近地区。
修订版5过渡概述演示
就像在开始阶段的CSO一样，CSP需要评估其针对Rev 5的实施，到2023年9月1日，应该提供过渡计划，POA＆M，其中包括控件的特定实施计划，以及估计的CIS/CRM，以使客户对Rev 5在核心内实施一旦可能有责任。如果他们利用另一个CSO，他们还有一个月，直到2023年10月2日，根据杠杆服务的计划更新计划。在下一次年度评估中，他们应迁移到修订版5。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
RED III 实施
● 限制单一计算的（非附件 IX）中间作物不计入 RES-T 目标，例如将其纳入食品和饲料上限（第 2.3 节） ● 要求经济运营者提供更多有关遵守生物燃料可持续性标准的信息，并披露每个燃料供应商的信息以提高透明度（第 1.1 节） ● 将先进生物燃料的子目标保持在 3.5%，将 RFNBO 的子目标提高到 2%（第 3.2 节） ● 限制或排除有问题的附件 IX 原料，如中间作物、在严重退化的土地上种植的作物、林业残留物等，不计入子目标或可再生能源目标（第 3.2 节） ● 将动物脂肪类别 3、棕榈脂肪酸馏出物（PFAD）、糖蜜和皂脚及其衍生物、以及 UCO 和动物脂肪类别 1 和 2 的进口排除在运输可再生能源目标之外 ● 确定国内先进和废弃生物燃料的供应，特别关注废弃物分级、级联原则、生物多样性和生态系统服务（第 3.2 节）● 通过全面审查生物燃料认证体系打击欺诈行为（第 3.2 节）● 直接电气化和专门的信用机制（包括私人充电）用于奖励交通运输中使用可再生电力应成为道路部门脱碳的优先事项。对于较难电气化的行业，如航空和长途运输，应进一步推广氢基燃料。（第 3.1 节）