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基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
精确肿瘤学可以使未知主要癌症患者受益吗？
在半个世纪的进步之后，癌症研究已从简单化的方法发展为多维方法，涵盖了癌细胞自身及其周围肿瘤微环境中癌细胞变化之间复杂而动态的相互作用。1癌细胞内的改变，无论是基因组，转录组或表观遗传学，在癌变中都起着重要作用。该过程的复杂性解释了发生在同一器官部位或不同的微环境中的转移内和之间的实质生物异质性。2此外，这些复杂性进一步由室内异质性宿主/微生物群相互作用和药物分布更加复杂。3，尽管靶向疗法的最新进展以及新型治疗方法的发展，但传统的一定程度的方法无法实现预期的结果。朝精度肿瘤学的战略转变为整合患者和肿瘤的分子数据以实现更全面的特征 - 对肿瘤的特征，并为每个患者的特定需求量身定制治疗方法，以确保正确的治疗，以正确的剂量和正确的时间来定制治疗方法。4，5
利用 Meta 进行红外偏振敏感成像
图 2 显示了超透镜在中红外照明下的操作性能。如上所述，法线入射的 TE 和 TM 光束将偏转约 15° 到表面法线两侧的各自焦平面。APL 开发了一个简单的程序来表征超透镜在两个窄中红外光谱区域（4.26 和 4.67 µm）内的偏振选择性，这使得使用单个中红外探测器就可以收集与四种输入偏振/样品方向排列组合相关的图像。首先，在入射光束中使用线性偏振器，样品的方向如图 2 所示，用一系列 TE 和 TM 输入照射超透镜。TM 光被偏转至探测器，而 TE 响应则远离 TM 焦平面。收集完这两幅图像后，样品绕光源法线旋转 180°，TE 和 TM 焦平面也随之旋转。然后用 TE 和 TM 序列的偏振中红外光照射样品，在探测器平面上生成最后两幅图像。
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
评论“胃肠病学中的人工智能
近二十年前，结肠胶囊内镜 (CCE) 被引入。最初，它受到图像质量差和电池续航时间短的限制，但由于技术进步，它已成为光学结肠镜 (OC) 的同等诊断替代方案。受 2019 年冠状病毒病大流行的推动，CCE 已被引入临床实践，以减轻负担过重的内镜部门并将检查转移到门诊。积极的患者体验将促进 CCE 的更广泛采用，因为它提供的诊断检查并不逊于其他方式。CCE 的缺点包括无法区分腺瘤性息肉和增生性息肉。解决这个问题将改善息肉切除患者的分层。人工智能 (AI) 在息肉检测和表征方面表现出良好的效果，可最大限度地减少不完整的 CCE 并避免不必要的检查。机载 AI 似乎是一种必要的应用程序，可以实现近乎实时的决策，以减少患者的等待时间并避免不必要的后续 OC。通过这封信，我们讨论了 AI 在 CCE 中作为大肠诊断工具的潜力和作用。
基于集体人工智能的 AD 诊断和预后深度分级
摘要。准确诊断和预后阿尔茨海默病对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了使用结构 MRI 自动执行这两项任务的方法。然而，这些方法往往缺乏可解释性和泛化性，并且在性能方面受到限制。在本文中，我们提出了一种新颖的深度框架来克服这些限制。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段，我们提出了一个深度分级模型来提取有意义的特征。为了增强这些特征对领域转移的鲁棒性，我们引入了一种创新的集体人工智能策略来进行训练和评估步骤。在第二阶段，我们使用图卷积神经网络来更好地捕获 AD 特征。我们基于 2074 个受试者的实验表明，与最先进的方法相比，我们的深度框架在不同数据集上对 AD 诊断和预后都具有竞争力。
ARMOR，1991 年 9 月 - 10 月版 - 本宁堡
作为一支陆军，我们需要获得研究、开发和采购方面的全部授权，而这远远超出了 DA 的预期。进一步削减将导致越来越多的关键系统资源匮乏。这种不确定的气氛始于威胁可信度和国家决心转化为部队结构和资金，使我们所有的部署和现代化战略都陷入了巨大的不确定性。例如，1990 年，我们制定了陆军立场，我们将放弃 M1A2 的生产（62 套系统除外），以保留装甲系统现代化计划，并以 Block III 坦克为首 - 当时计划于 1998 年部署。当时，我们接受了五年的风险窗口。那个立场可能仍然是正确的选择。但我们现在必须意识到，我们最早可以期待 Block 111 主战坦克是 2003 年，我们的风险延伸到 10 年，没有明确的停止点。
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
紫色尿液 - 一个有趣的错误nomer
紫色尿袋综合征（酒吧）是长期导管插入术的患者，通常表现为导管袋中尿液的紫色变色。这种变色通常与存在细菌感染的存在有关，这些细菌感染产生了将氨基硫酸盐分解为红色和蓝色色素的酶。这些颜料与导管袋的塑料反应，从而产生紫色。该病情主要在老年人，卧床不起的患者或具有明显合并症的患者（例如Di-Abetes）中看到。我们描述了一个涉及一名60岁妇女控制糖尿病和慢性导管插入术的案例，她出现了高度发烧和紫色的导管袋。实验室分析将尿路感染与大肠杆菌相结合，对cip- rofloxacin敏感。导管置换和抗生素治疗后，患者的症状得到了解决，尿液颜色恢复正常。此案强调了识别酒吧避免误诊的重要性，并强调了适当的抗抗病治疗和对潜在条件的细致管理的有效性。及时的干预导致症状和尿液颜色的正常化解决。
使用电子...
如今，医院信息系统之间需要互操作性的需求是显而易见的，因为它不仅可以在地理上，而且可以在医疗服务和医疗保健提供者之间进行患者流动。从标准倡议开始（例如[9,10]）。这些标准的主要问题是两个：首先，对选择哪一个没有共识；其次，由于适应当前临时医院信息系统所需的巨大努力，所有系统都遵守这些标准并有效地互操作，这将需要很长时间。这也是一个问题，它也会影响数据可访问性，尤其是在健康研究中，数据科学提供了非常有前途且有用的工具（[1,2,3]），但可以使用的数据有限。这是由于缺乏用于健康数据的集成和标准化数据集。已经提出了许多提高研究来源质量和数量的举措（例如[4,5,6]）。例如，美国（[7]）和欧洲（[5]）都具有开发目录，研究人员可以在其中添加对数据集的参考并寻找其他目录，但是