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关于大脑MRI和PET/CT
这项研究得到了斯特拉斯堡大学医院（CE-2020 - 37）人类实验伦理标准委员会的批准，并符合1964年赫尔辛基宣布及其后续修正案。由于在199年大流行的背景下，导致急性呼吸道和神经系统表现的复兴，因此放弃了患者书面知情同意的要求。通过实时反向转移聚合酶链反应性脑咽拭子测试证实了最终的COVID-19诊断。回顾性包括112例神经系统症状3T MR成像的患者（年龄范围25至87岁；平均年龄为63.03岁；男性与女性比率为65％/35％）。纳入标准为以下：年龄18岁或年龄以上的阳性急性急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）聚合酶链链反应拭子测试和神经型症状，导致Strasbourg医院的MR成像扫描。死亡率为5％。患者的意识受损（36例，50％），混乱（31例，43％），锥形症状（19例，26％），躁动（18例患者，25％），头痛（14例，19％），病理学醒来（病理学醒来（13％，13％，18％），Anosmia and Anosmia and Egeusia和Egeusia（5患者）（5患者，7％），4％，4％，4％，3％，4％，3％，3例（3例）。其中，重症监护病房有90％的住院。呼吸道症状发作后，最初的脑MR成像平均为30天（SD，15.92）。分类数据。定量数据。收集了临床，成像，生物学，治疗和进展数据，并在结果中详细介绍（在线补充数据）。P值低于.05被认为是重要的。大脑MR成像异常的分类如下：瘦肉增强，多焦点和限制的天赋白质超强度，弥漫性白质超强性，白质超牢房，白质微观出现，缺血性中风，局部性焦点，焦点增强，频率增强，伴随着淡淡的超注，并涉及杂物，并散发出杂物般的porter，并张贴了。综合征。
磁共振成像（MRI）检查技术
摘要：磁共振成像是一种将计算机技术，强磁场和无线电波结合起来的医学设备，以模拟人体部位的表示并产生更详细和清晰的图像，其中一种是大脑上的面部潮流。MRI脑检查旨在查看大脑的解剖结构和异常。本研究旨在确定MRI脑检查程序以及轴向3D嘉年华序列在面部TIC中的作用。使用稳态采集（FIESTA）序列评估头神经的3D快速成像。使用的研究方法是使用案例研究方法的描述性研究。数据收集是2023年7月至2023年8月使用GE 1.5 Tesla MRI飞机进行的。该受试者由临床面部TIC患者组成。数据收集是通过观察，访谈和文档进行的。使用矢状T1，Coronal PD/T2，轴向PD/T2/T1/FLAIR/EPI，轴向3D不相干的GRE T1，轴向/斜Sem，轴向/轴向DWI，轴向DWI，扩散张量成像（DTI），轴向灌注序列。成像，而在现场，使用定位序列，轴向DWI，轴向T2 Flair，轴向T2，轴向T1，轴向T2* GRE，矢状T1，冠状T1，Coronal T2和Axair 3D Fiesta。
深层古生物学和DNA存活的极限
摘要恶性神经胶质瘤的渗透性会导致活性肿瘤扩散到周围的水肿中，即使在对比度注射后，在常规磁共振成像（CMRI）中也不可见。MR弛豫计（QMRI）测量弛豫率取决于组织特性，并可以提供其他对比机制，以突出非增强的浸润性肿瘤。在考虑深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W次和对比度，T2W和FLAIR）以及定量（对比前和后对比度r 1，r 2和Proton密度）中，从23个典型的RADI中获得了一名典型的RADI，与CMRI数据相比，与CMRI序列相比是否提供了其他信息。在考虑基于深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W per和Contyptrast和Contypontast，T2W和FLAIR），T2W和FLAIR）以及定量（前后和后对比度R 1，R 2和Proton MINID）MR研究中获得了23个典型的RADI较高的RADI，则获得了GREN。2D深度学习模型对使用CMRI或QMRI进行了横向切片（n = 528）的培训（n = 528），以进行肿瘤检测和分割。此外，对定量r 1和r 2的趋势通过模型解释方法与肿瘤检测相关的区域速率进行了定性分析。肿瘤检测和分割性能，用于对比前和对比后训练的模型最高（检测MATTHEWS相关系数（MCC）= 0.72，分割骰子相似系数（DSC）= 0.90），但是与CMRI相比，差异并不统计具有统计学意义。对使用模型识别的相关区域进行的总体分析表明，在CMRI或QMRI上训练的模型之间没有差异。查看各个病例时，注释以外的大脑区域的松弛率与肿瘤检测相关，在大多数情况下类似于注释中的区域类似的对比注射后显示出变化。总而言之，对QMRI数据培训的模型获得了与接受CMRI数据训练的模型相似的检测性能和分割性能，并在类似的扫描时间内定量测量脑组织性能。在考虑单个患者时，通过模型确定的区域的放松率分析表明，基于CMRI的肿瘤注释以外存在浸润性肿瘤。
原始调查| Sydenham脊椎元分析患者的神经病学治疗和结局
缩写：ACTH，肾上腺皮质激素激素； ARF，急性风湿热； ASOT，抗抑制素的滴度； CRP，C反应蛋白； CSF，脑脊液；心电图，心电图；脑电图，脑电图； ESR，红细胞沉降率；天赋，流体减弱反转恢复；气体，A组链球菌； IM，肌内；它，免疫疗法； iv，静脉注射； IVIG，静脉免疫球蛋白； MRI，磁共振成像； MRS，改良的Rankin量表； SC，Sydenham Chorea。
脑磁共振图像各种图像融合技术的比较分析 Anish Vijan a、Parth Dubey a、Shruti Jain a *
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中，数据从不同的图片组合在一起，使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用，它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中，会融合不同的模态，例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征，具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中，将同一患者的脑 MR 图像的不同切片：T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起，以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验，使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合，在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
ico 大脑 ms 5.1
多发性硬化症 (MS) 是一种慢性自身免疫性炎症性中枢神经系统神经疾病。目前，其诊断通常包括进行 MRI 扫描，因为它是 MS 最敏感的成像测试。MS 斑块通常从液体衰减反转恢复 (FLAIR) 图像中识别为形状、大小和位置变化很大的高强度区域，并根据 McDonald 标准进行常规分类。近年来，旨在开发各种半自动和自动方法以检测、分割和分类 MS 斑块的研究越来越多。在本文中，我们提出了一种基于两种管道的自动组合方法：传统的无监督机器学习技术和深度学习注意门 3D U-net 网络。深度学习网络经过专门训练，以解决传统方法的弱点，即在现实世界的临床 MRI 中难以分割幕下和皮质旁斑块。它在一个包含 159 个病例的多中心多扫描仪数据集上进行了训练和验证，每个病例都有 T1 加权 (T1w) 和 FLAIR 图像，以及 MS 斑块的手动描绘，由一组评分员进行分割和验证。检测率使用病变 Dice 评分进行量化。实施了一个简单的标签融合来组合两个管道的输出分割。与用作性能评估基线的无监督机器学习管道相比，这种组合方法分别将幕下和近皮质病变的检测率提高了 14% 和 31%。
香港人工智能产业发展研究
香港生产力促进局（生产力局）是一个多元化的组织，于1967年依法成立，旨在通过不断推动世界级先进技术和创新服务来支持香港企业，从而提高生产力。生产力局是工业4.0和企业4.0的主要推动者，致力于推动香港新型工业化，并推动香港成为国际创新科技中心和智慧城市。生产力局为香港工业和企业提供全面的创新解决方案，使他们能够实现资源和生产力的利用、效率和成本的降低，并提高在本地和海外市场的竞争力。生产力局与本地工业和企业以及世界级研发机构合作，开发应用技术解决方案以创造价值。它还通过产品创新、技术转移和商业化使各个行业受益，为未来带来巨大的商机。生产力局多年来的世界级研发成果得到广泛认可，赢得了一系列本地和海外荣誉。此外，生产力局为中小企及初创企业提供即时及适时的协助，以应对瞬息万变的营商环境，并通过为企业及学术界提供未来技能培训，提升其数码能力及科技教育能力，加强人才培育和香港的竞争力。生产力局作为拥有强大人工智能应用和强大人工智能研发实力的科研机构，一直致力推动人工智能产业，成功研发人工智能技术，协助企业升级转型，在人工智能研发和推动人工智能产业方面取得重大成果。生产力局在香港科学园设立的香港工业人工智能及机器人中心（FLAIR）是香港特区政府发展的世界级创新研发平台AIR@InnoHK的成员之一，利用其技术专长、网络、创新研发和专利优势，利用人工智能提升生产力。经过多年努力，FLAIR不仅与国际科研机构及领先企业合作，还开发了Horizon OpenExplorer：工业AI应用平台，通过数据存储、模型存储和代码生成功能，为业界提供领域特定信息的获取和使用，促进各类AI技术的训练、开发和使用，并协助企业落地AI应用，切实支持香港发展成为国际科技创新中心。
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