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使用胸肌抑制进行乳房分割...
梯度法自 Semmlow 等人 [ 9 ] 的早期工作以来就一直被使用，他们利用空间滤波器和 Sobel 边缘检测器获得乳房边界。类似地，M´endez 等人 [ 10 ] 使用两级直方图阈值获得乳房区域，然后将其向上划分为三个部分，使用梯度法跟踪边界。使用“准确”或“接近准确”标签对分割质量进行评估。他们成功地将他们的结果与 Yin 等人 [ 5 ] 提出的工作进行了比较。Karssemeijer 等人 [ 14 ] 提出的工作利用了多分辨率方案，在低分辨率下处理并推断结果。他们使用全局阈值技术获得一个初步区域，然后使用 3x3 Sobel 算子对其进行处理，并通过 Hough 变换估计胸肌位置。Abdel-Mottaleb 等人 [12] 提供了一种基于不同阈值的方案来查找乳房边缘。使用两幅图像的梯度及其并集，他们获得了可能的乳房轮廓。他们在 500 张测试图像中的 98% 中找到了边界。Morton 等人 [13] 提出的分割是另一种基于梯度的方法。通过初始阈值减去背景后，通过逐行梯度分析找到边缘。Zhou 等人 [11] 提出了最后一种方法的改进。
利用微电化学传感器实时监测体内脑能量代谢：麻醉的影响
Ž。Ž 在大鼠纹状体中植入 Pt r Ir 电极（用于测量局部脑血流量 (rCBF) H 清除率 2 ）、碳糊电极（用于监测组织氧）和葡萄糖生物传感器（用于监测细胞外葡萄糖）。腹膜内注射麻醉药水合氯醛 350 . Ž。Ž . mg r kg 、戊巴比妥钠 60 毫克 r kg 和氯胺酮 200 毫克 r kg 后，记录了所有三个参数的变化 Ž。Ž。腹膜内注射生理盐水作为麻醉药注射的对照，导致 rCBF 和组织氧平行增加，同时细胞外葡萄糖短暂下降。组织氧的变化反映了 rCBF 的变化；戊巴比妥钠后，葡萄糖和血葡萄糖均下降；氯胺酮后，葡萄糖下降后反弹；水合氯醛后，葡萄糖短暂上升。这三种麻醉剂均导致细胞外葡萄糖下降。葡萄糖变化与 rCBF 和氧气变化之间的差异表明，在麻醉过程中，细胞外葡萄糖的降低不是由于血管系统直接输送葡萄糖减少所致。这些结果还表明，酶底物和介质的水平（这是安培生物传感器设计和操作所固有的）显然会因麻醉而发生复杂的改变，并表明在将急性麻醉实验数据推断到正常生理学时应谨慎行事。q 2001 Elsevier Science BV 保留所有权利。
人工智能的工程应用
在预测和健康管理 (PHM) 中，从大量状态监测数据构建综合健康指标 (HI) 的任务起着至关重要的作用。HI 可能会影响剩余使用寿命 (RUL) 预测的准确性和可靠性，并最终影响系统退化状态的评估。大多数现有方法都先验地假设被研究机械的退化规律过于简单，这在实践中可能无法恰当地反映现实。特别是对于在随时间变化的外部条件下运行的复杂程度高的安全关键工程系统，退化标签不可用，因此监督方法不适用。为了解决上述推断 HI 值的挑战，我们提出了一种新的基于反因果关系的框架，通过从因果模型的影响中预测原因来降低模型复杂度。提出了两种用于推断结构因果模型的启发式方法。首先，从时间序列的复杂性估计中识别因果驱动因素，其次，通过 Granger 因果关系推断出一组效应测量参数。一旦知道了因果模型，离线反因果学习只需几个健康周期就能确保强大的泛化能力，从而有助于获得 HI 的稳健在线预测。我们在 NASA 的 N-CMAPSS 数据集上验证并比较了我们的框架，并与商用喷气式飞机上记录的实际运行条件进行了比较，这些条件用于进一步增强 CMAPSS 模拟模型。提出的具有反因果学习的框架优于现有的深度学习架构，将所有调查单元的平均均方根误差 (RMSE) 降低了近 65%。
机器学习在医疗保健和医学中的应用
摘要 — 本篇广泛的文献综述探讨了机器学习 (ML) 与医疗保健领域的整合，揭示了其潜力、挑战和战略解决方案。主要目标是全面探索如何将 ML 融入医疗实践，展示其影响并提供相关解决方案。鉴于其复杂的含义，研究动机源于理解 ML 与医疗保健服务融合的必要性。通过对现有研究的细致分析，该方法阐明了 ML 在疾病预测和个性化治疗中的广泛应用。研究的精确性在于剖析方法、审查研究和推断关键见解。本文确定 ML 在医疗保健的各个方面都取得了成功。在某些研究中，ML 算法，尤其是卷积神经网络 (CNN)，在诊断肺癌、结直肠癌、脑肿瘤和乳腺肿瘤等疾病方面取得了很高的准确率。除了 CNN，其他算法如 SVM、RF、k-NN 和 DT 也被证明是有效的。基于准确度和 F1 分数的评估表明结果令人满意，一些研究的准确度超过 90%。这一主要发现强调了 ML 算法在诊断各种医疗状况方面的惊人准确性。这一结果表明 ML 在重塑传统诊断技术方面的变革潜力。讨论围绕数据质量、安全风险、潜在误解和将 ML 整合到临床领域的障碍等挑战展开。为了缓解这些问题，提出了多方面的解决方案，包括标准化数据格式、强大的加密、模型解释、临床医生培训和利益相关者协作。
多巴胺 D1R 受体刺激作为一种机制...
数十年的研究强调了最佳刺激皮质多巴胺受体，特别是 D1R 受体 (D1R) 对前额叶介导的认知的重要性。鉴于皮质多巴胺 (DA) 神经传递和 D1R 表达的异常，这种机制与精神分裂症的认知缺陷尤为相关。尽管基于 D1R 的治疗方法至关重要，但许多因素使其发展变得复杂，并阻碍了这一重要治疗目标得到充分研究。挑战包括确定改善认知能力所需的最佳 D1R 刺激水平，尤其是当 D1R 表达水平、亲和力状态、DA 水平以及由此产生的 DA 对 D1R 的占有率在精神分裂症中尚不清楚时，并且可能表现出与认知状态和其他生理变量相关的个体间和个体内巨大的差异。这些直接影响到选择必要刺激水平以纠正潜在的神经生物学。刺激的最佳机制也是未知的，可能包括部分或完全激动、偏向激动或正向变构调节。此外，D1R 靶向药物的开发因从体外亲和力测定推断到体内使用的复杂性而变得复杂。之前的 D1R 靶向药物由于生物利用度差、药代动力学以及在可耐受剂量下靶标参与不足而未能成功。最近已经有较新的药物面市，必须在精心设计的范例背景下对这些药物进行测试，以解决方法学挑战。在本文中，我们讨论了更好地理解这些挑战如何塑造了我们为测试新的 D1R/D5R 部分激动剂 PF-06412562（更名为 CVL-562）而提出的实验设计。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]
临床医生报告的实施持续血糖监测的障碍和需求
尽管美国大多数成年糖尿病患者都会咨询初级保健医生来管理他们的糖尿病，但在初级保健环境中，CGM 处方仍然有限。13,14 尽管初级保健中的 CGM 处方正在加速发展，但这与内分泌科的患者情况略有不同。15 我们需要了解初级保健所面临的具体问题，而不是将内分泌科的经验推断到初级保健中。初级保健中使用 CGM 的障碍包括临床医生对 CGM 技术知识不足、保险覆盖不足、缺乏糖尿病资源（如糖尿病护理和教育专家 (DCES) 16 及其他了解糖尿病和相关设备的临床工作人员），17,18 以及繁琐的事先授权流程。19 来自初级保健以外的证据描述了其他挑战。费用可能会让患者难以承受，具体取决于保险。 20,21 与许多新疗法的引入一样，学习和实施 CGM 需要时间和精力，由于优先事项的相互冲突，许多医生无法腾出时间和精力。20,22 尽管存在报告数据的标准化格式，但由于缺乏广泛、标准的数据解释方法，将 CGM 纳入实践也很有挑战性。22 许多初级保健医生和其他医生、DCES 以及其他医疗团队成员需要接受更多关于 CGM 的教育。20 关于障碍和培训需求的具体细节对于为初级保健实践提供策略是必要的，以使 CGM 的使用成为糖尿病护理的一部分。在这项研究中，我们研究了初级保健临床医生对障碍的看法，以及支持在初级保健中使用 CGM 所需的资源。
食品中兽药残留的法典委员会（CCRVDF27）
•新西兰提交了一种候选药物（用于用作环境抑制剂的特定化合物），以供优先工作组考虑，并在全体阶段提交了必要的优先级表格中的全体情况，并在全体工作组中提交了该形式的主席，然后将此表格放在屏幕上，并被全体批准。•关于新西兰感兴趣的第8步的所有提案都提前了，尽管一个交易区的担忧是没有时间考虑j Oint FAO/WHO粮食添加剂专家委员会（JECFA）专着。•当前的牛奶最大残留限制（MRLS）将伊维菌素的最大残留限制（MRL）推出到所有反刍动物的牛奶中，部分原因是NZ提供的大量游说和技术论证。•提出的建议是基于科学合理的，以进一步释放了一些物种之间的MRL的标准。将更多的牛推断到国际上所考虑的“次要物种”，例如绵羊，山羊和鹿等，应进一步帮助减轻与使用此类综合的贸易风险。•采用了标准和新的定义，将在程序手册中添加到CCRVDF的风险管理附件中，以阐明批准的药物的行动水平不可避免地且无意间将其置于未批准的物种或商品中。•在发现与饲料中不可避免和无意义的育种相关的非目标动物商品中发现兽医药物的残留物后，主管当局批准了一项新工作的建议，以采取行动当局采取的行动。•关于有关可靠的耗竭和暴露数据CCRVDF27的必要性和缺乏的争议，同意将当前MRL向其他成员开放向所有成员和观察者开放的电子工作组重新建立电子工作组。
儿童心肌病的治疗策略
摘要：美国心脏协会的这一科学陈述着重于儿童心肌病（心肌疾病）的治疗策略和方式，并作为有关儿童心肌病的分类和诊断的最新陈述的伴侣科学陈述。我们建议，儿科心肌病的治疗基础是基于这些原理作为心脏病儿童的个性化疗法：（1）鉴定特定的心脏病理生理学； （2）确定心肌病的根本原因，以便如果适用，可能会发生特定原因治疗（精密医学）； （3）基于患者相关的临床环境应用疗法。这些临床环境包括患有心肌病风险的患者（心肌病表型阴性），无症状的心肌病患者（表型阳性），有症状性心肌病的患者和终阶段心肌病患者。这种科学陈述主要集中在儿童中发生的最常见的表型，那是扩张和肥厚的。其他较不频繁的心肌病，包括左心室非计算，限制性心肌病和心律不齐的心肌病，较不详细地讨论。建议是基于以前的临床和研究经验，将成人心肌病的疗法推送给儿童，并注意到这种经验中引起的问题和挑战。与成人疾病相比，这些可能强调了儿童心肌病的发病机理甚至病理生理学的明显差异。这些差异可能会影响某些成人治疗策略的效用。因此，除了有症状治疗外，还特别强调了儿童预防和衰减其心肌病的特定原因疗法。还讨论了当前的研究策略和治疗，包括研究管理策略的未来方向，试验设计和协作网络，因为它们有可能进一步完善和改善未来患有心肌病的儿童的健康和结果。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。