XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemflair
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
MSSEG-2 挑战赛论文集：使用数据管理和处理基础设施进行多发性硬化症新病变分割挑战赛
（法国多发性硬化症注册中心，旨在为研究目的收集法国多发性硬化症患者群体的影像数据、临床数据和生物样本）和 FLI 2（法国生命成像，致力于建立一个国家分布式电子基础设施来管理和处理医学影像数据）。这些共同努力旨在自动分割 MS 患者的 MRI 扫描，以帮助临床医生进行日常工作。该挑战赛于 2021 年 9 月 23 日在 MICCAI 2021 会议上举行。更具体地说，本次挑战赛要解决的问题如下。传统 MRI 广泛用于疾病诊断、患者随访、治疗监测，更广泛地用于了解 MS 的自然史。越来越多的文献对通过比较一个时间点与另一个时间点来在 T2/FLAIR 上描绘新的 MS 病变感兴趣。这种标记物比病变的总数量和体积更为重要，因为新病变的积累可以让临床医生了解某种抗炎 DMD（疾病改良药物）是否对患者有效。药物疗效的唯一指标确实是中枢神经系统内没有新的 T2 病变。但是，手动执行新病变计数是一项非常复杂且耗时的任务。因此，自动检测这些新病变将成为评估患者疾病活动性的一大进步。基于第一次 MSSEG 挑战赛的成功，我们组织了一次由 MICCAI 赞助的在线挑战赛，这次的主题是新的 MS 病变检测 3。这次挑战赛使我们能够 1）估计 2016 年至 2021 年期间取得的进展，2）扩大患者数量，以及 3）关注新病变这一关键临床标记物。我们对一个大型数据库（100 名患者，每人有两个时间点）执行了评估任务，该数据库是从 OFSEP 队列汇编而成，其中包含来自不同中心和扫描仪的 3D FLAIR 图像。与之前的挑战一样，我们在专用平台 (FLI-IAM) 上进行了评估，以自动化评估并消除挑战者看到进行评估的图像而产生的潜在偏见。
图像分割在常规磁共振成像中确定原发性恶性脑肿瘤及转移瘤瘤周水肿面积与肿瘤面积比值的应用
在过去的几十年中，常规磁共振成像仍然是最常用的标准治疗成像方法 [5]。其能力非常有限，经常导致在区分两种不同类型的脑肿瘤发展时产生混淆。特别是在单发病灶的情况下，原发性恶性脑肿瘤和脑转移瘤在磁共振成像中的模式几乎相同，尽管治疗和管理完全不同。原发性恶性脑肿瘤患者将立即接受手术切除，而脑转移瘤患者必须首先经过更复杂的识别过程来确定癌症的起源位置，然后才能决定后续的治疗方法。冗长而不准确的诊断将进一步加重患者的病情 [6]。可用于观察上述比较的常规磁共振成像的两个序列是用于可视化肿瘤周围水肿的液体衰减反转恢复 (FLAIR) 序列和 T1W1
脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
来自太阳的能量作为独立途径
葡萄牙酿酒厂Casa de Cambres Duoro与M＆A Creative Agency的最新企业为葡萄酒鉴赏家带来了实用性和才华的融合。介绍了Lamego N2 96公里系列，这些葡萄酒葡萄酒标签的设计与Cpack Backpack相匹配，Cpack Backpack是一种由升级的葡萄酒软木塞塞制作的配件。此背包不仅仅是载体，还可以确保由科克的天然绝缘品质提供最佳的葡萄酒温度。其周到的设计设有三个隔间，每个隔间都牢固地摇动了一个瓶子。巧妙的转换揭示了其双重目的：将皮带拆下，并变成一个光滑的酒架，顶部是零食的优雅碗。这种风格和功能的融合将葡萄酒味的体验提升到了新的高度。
基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
基于深度学习的自动表皮生长因子受体和间变性淋巴瘤激酶状态预测非小细胞肺癌脑转移
目的：本研究旨在调查开发一种深度学习（DL）算法的可行性，该算法将非小细胞肺癌（NSCLC）脑转移瘤分类为表皮生长因子受体（EGFR）突变和间变性淋巴瘤激酶（ALK）重排组，并与基于影像语义特征的分类进行比较。方法：分析了2014年至2018年117名患者的数据集，其中33名患者为EGFR阳性，43名患者为ALK阳性，41名患者为任一突变阴性。使用卷积神经网络（CNN）架构高效网络研究使用T1加权（T1W）磁共振成像（MRI）序列、T2加权（T2W）MRI序列、T1W后对比（T1post）MRI序列、液体衰减反转恢复（FLAIR）MRI序列的分类准确性。数据集分为80％训练和20％测试。采用描述性分析[卡方检验（χ
2022 年通用注册文件 - LVMH
尽管 LVMH 集团的历史始于 1987 年酩悦轩尼诗和路易威登的合并，但该集团的根源实际上可以追溯到更早的时期，可以追溯到 18 世纪的香槟，当时一个名叫克劳德·酩悦的人决定在路易十四的同时代人唐培里侬的作品的基础上继续发展；也可以追溯到 19 世纪以皇家庆典而闻名的巴黎，当时工匠行李箱制造商路易威登发明了现代行李箱。如今，LVMH 集团是世界领先的奢侈品公司，是各公司不断合作的结果，这些公司一代又一代地成功地将卓越传统和创作激情与国际化风格和征服精神结合在一起。这些公司现在形成了一个强大的全球集团，其中历史悠久的公司与新品牌分享他们的专业知识，并继续培养超越时间的成长艺术，同时又不失其灵魂或独特形象。
如何引用：Sharma N，Sharma JK，Chander A，Shergill K，YadavM。
一名57岁的男性出现了三周持续三周的局灶性左上肢震颤病史，没有任何其他局部症状或迹象，没有类似的抱怨或任何其他医学疾病的相关病史。临床和实验室检查正常。大脑和宫颈脊柱磁共振揭示了弥漫性加权图像（DWI）上的局灶性皮质高强度，在左侧的左侧较高强度上，在表观扩散系数（ADC）和Flair图像上，左侧的高压相应明显可观，但在T2WI上没有。患者在医院的不明显过程中对患者进行症状管理，并进行了随访。一个月后，他报道了逐渐进行性双侧上和下肢的弱点和疼痛的抱怨，这在发作中是模糊的，双边有意震颤，渐进性发育不良的症状恶化，张力增加，音调增加，超反射症引起了所有四个limbs的症状。他有轻微的迷失方向，并报告了幻觉和失眠的神经精神症状。在检查时，生命力在正常
Div de-Novo驯化用于提高农作物的盐耐受性
摘要目的：多发性磁共振（MR）图像的存在增加了可用于诊断和治疗脑癌患者的临床信息水平。但是，获取完整的多元图像MR图像的完整集并不总是可行的。在这项研究中，我们开发了一种最先进的深度学习卷积神经网络（CNN），用于跨三个标准的MRI对比度，用于大脑的三个标准MRI对比度。方法：在本研究中使用了477例临床诊断患有神经胶质瘤脑癌的477例患者的BRATS'2018 MRI数据集，每位患者患有T1加权（T1），T2加权（T2）和FLAIR对比度。分别将其分别分为64％，16％和20％，分别为培训，验证和测试集。我们开发了一个U-NET模型，以学习与三个MRI对比度的目标图像对比的源图像的非线性映射。使用于点误差（MSE）成本函数，0.001学习率的ADAM优化器和120个时期，批次大小为32。通过计算MSE，平均绝对误差（MAE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）来评估生成的合成MR图像。结果：与我们的模型一起生成的合成-MR图像几乎与测试数据集上的真实图像有关所有翻译的区别，除了合成的素质图像的质量略低，并且显示出细节的丢失。我们的结果与Brats数据集上其他深度学习模型的最佳报告结果一样好。六个翻译中平均PSNR，MSE，MAE和SSIM值的范围分别为29.44–33.25 dB，0.0005–0.0012，0.0086–0.0149和0.932–0.946。结论：我们的U-NET模型表明，它可以在跨大脑MRI对比度上准确地执行图像图像翻译。由于多重激发MRIS的可用性，这种方法可能在改善临床决策和更好地诊断脑癌患者的临床使用方面具有很大的希望。这种方法可能在临床上相关，并设定明显的步骤以有效地填充没有其他MR序列的缺乏空隙。