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3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。
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。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
使用 augmenta 进行交流的经验和观点的定性证据综合
摘要 目的：本文回顾了现有的定性研究文献，这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验，为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法：对现有的定性研究文献进行定性证据综合，以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果：从 115 份定性研究报告中，确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论：这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明，一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法，并反思影响人们沟通体验的多维因素。
系统生理学增强功能性近红外光谱超扫描：首次评估研究自发活动的同步
人类是一种社会性物种，在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础，包括三个主要组成部分：模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程，在此过程中，观察者试图自发地（甚至借助想象力）重现另一个人的相同心理状态。2 首先，Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟，并且与镜像神经元系统相关，即在执行有意动作（如运动动作）和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明，6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情，即分享感受和情感的能力。6 它是自动的，每个人都不一样，并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三，心理化是社会认知的重要组成部分，是解读他人心理状态（如欲望、信仰和意图）的能力。9-11
