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基于CT图像的婴儿颅骨缝合线和Fontanelles的定量形态分析框架
fi g u r e 3九部分的缝合线和fontanelles，包括旋风缝合线，前fontanelle，冠状缝合线，冠状缝合力，鳞状缝合，矢状缝线，lambdoidal缝合力，后缝线，后fontanelle，sphenoidal fontanelle和mastainelle and masteroid fontanelle doction inthere forthanelle ways in 3222 22222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222 rection。Metopic缝合线始于nasion，这也是边界1和边界的起点2。矢状缝合线从顶骨的角点开始，这也是边界3和边界的起点和终点4。基于其边界上半标记的宽度差异，确定了Metopic缝合线和矢状缝合线的终点。还通过宽度方差识别位于侧面（蓝色）的其余24个缔约点，该方差确定了其余缝合线的端点。该数字使用了69名受试者的平均PC分数产生的缝合线和Fontanelle的平均形态。
使用经典方法对 MRI 图像进行脑肿瘤分类...
摘要。脑肿瘤是神经系统疾病中的重要威胁，需要准确分类才能有效诊断和治疗。本研究探索了使用经典局部二值模式 (CLBP) 和卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类，以及使用经典 LBP 和 HOG（方向梯度直方图）从 MRI 图像中提取纹理特征。这些方法能够熟练地捕捉对肿瘤识别至关重要的局部和全局纹理模式。我们提出的框架包括三个关键步骤：图像预处理、通过 CLBP 进行特征提取和利用 CNN 进行分类。对公开的脑肿瘤数据集的评估显示了令人印象深刻的 95.6% 的肿瘤分类准确率，证实了 CLBP+CNN 方法的有效性。该方法对增强临床诊断和治疗计划具有良好的意义。此外，我们提出了未来的扩展，包括 DLBP 和 LBP 等 CLBP。DLBP 引入了一个参数“D”，表示像素距离，而 LBP 则在指定范围内改变像素值。此外，还利用 ANN、AlDE 和 LDA 分类方法探索了肿瘤分类，未来有望将 MRI 图像中的 DLBP、LBP 和 CLBP 提取纳入数据集
缺血性中风图像中的人工智能
本文综述了当前人工智能在缺血性卒中影像学应用的研究进展，分析了主要挑战，并探讨了未来的研究方向。本研究强调了人工智能在梗塞区域自动分割、大血管闭塞检测、卒中结局预测、出血性转化风险评估、缺血性卒中复发风险预测、侧支循环自动分级等领域的应用。研究表明，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在提高诊断准确性、加速疾病识别、预测疾病进展和治疗反应方面具有巨大潜力。但这些技术的临床应用仍然面临数据量限制、模型可解释性、实时监测和更新需求等挑战。此外，本文讨论了 Transformer 架构等大型语言模型在缺血性卒中影像学分析中的应用前景，强调建立大型公共数据库的重要性，未来研究需要关注算法的可解释性和临床决策支持的全面性。总体而言，人工智能在缺血性中风管理中具有重要的应用价值；但必须克服现有的技术和实践挑战才能实现其在临床实践中的广泛应用。
通过推断转录组学从组织病理学图像预测癌症治疗反应
11 美国科罗拉多州奥罗拉市科罗拉多大学安舒茨医学院肿瘤内科 12 美国马里兰州贝塞斯达市国家癌症研究所癌症研究中心胸部和胃肠道恶性肿瘤分部。13 美国马里兰州贝塞斯达市国家癌症研究所癌症研究中心免疫肿瘤学中心。14 美国马里兰州贝塞斯达市国家癌症研究所癌症研究中心外科肿瘤学项目。15 美国马里兰州贝塞斯达市国家癌症研究所癌症研究中心泌尿生殖系统癌症发病机制实验室 16 美国马里兰州贝塞斯达市国家癌症研究所癌症研究中心泌尿生殖系统恶性肿瘤分部。* 通讯作者：danhtai.hoang@anu.edu.au (DTH)、eric.stone@anu.edu.au (EAS) 和 eytan.ruppin@nih.gov (ER)
dall-e ai生成的图像中的偏见和刻板印象
技术对我们来说已经越来越重要，要么我们将其用于支持或增强我们的活动，要么直接将任务委派给这些盛开的工具，这些工具从更加机械世界到一个数字世界中找到了他们从更加机械世界到一个数字世界的道路，我们在某种程度上比其他人更重要的是，我们的技术变得更加重要，而这是一个重要的技术，而这是一个重要的事情，而这是一个重要的事情。这些工具不是完美无缺的，不应盲目信任，对于过去两年中蓬勃发展的AI系统，这也没有什么不同，我们将其委派给我们的某些工作或任务以节省时间或金钱，从这些系统中节省时间或金钱，这些系统是从最近两年中出现的最大的AI工具之一，是图像基因性AI，其中最大的例子是Dall-e的最大示例。
基质金属蛋白酶9的表达和胶质母细胞瘤的生存预测，使用机器学习在数字病理图像上
这项研究旨在应用病原体来预测胶质母细胞瘤（GBM）中基质金属蛋白酶9（MMP9）的表达，并研究与病原体相关的潜在分子机制。在这里，我们包括了127名GBM患者，其中78例被随机分配给训练和测试队列以进行致病模型。使用Kaplan – Meier和Cox回归分析评估了MMP9的预后意义。吡啶组学用于提取H＆E染色的整个幻灯片图像的特征。使用最大相关性和最小冗余（MRMR）和递归特征消除（RFE）算法进行特征选择。使用支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）创建了预测模型。使用ROC分析，校准曲线评估和决策曲线分析评估了性能。MMP9表达升高。这是GBM的独立预后因素。为致病模型选择了六个功能。对于SVM模型，训练和测试子集的曲线和测试子集的面积分别为0.828和0.808，对于LR模型，SVM模型和0.778和0.754分别为0.778和0.754。C-指数和校准图具有有效的估计能力。使用SVM模型计算的病原体得分与总生存时间高度相关。这些发现表明MMP9在GBM的发展和预后中起着至关重要的作用。我们的病原学模型显示出高疗效，可预测GBM患者的MMP9表达水平和预后。
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
具有生成神经网络的MR图像快速介绍降低重新识别风险并保留体积一致性
用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：
将Chatgpt Vision（GPT-4V）放入测试：流量图像中的风险感知
视觉语言模型在包括自动驾驶在内的各个领域都感兴趣，计算机视觉技术可以准确地检测道路使用者，但是车辆有时无法理解上下文。这项研究检查了GPT-4V在预测人类评估的交通图像中“风险”水平的有效性。我们使用了从移动车辆拍摄的210张静态图像，每辆车先前由大约650人进行评级。基于心理测量构建理论并使用来自自洽性提示方法的见解，我们提出了三个假设：（i）在有效的条件下重复提示提示提示提示提高有效性，（ii）在使用单个提示和（III）中，与对象分析相比，与单个提示相比，将总分数变化并提取总分来提高有效性，以及与对象分析相比，与对象分析相比，与构成，相比，与构成的特征，相比，与构成的特征相比，与构成的特征相比，与之相比，将其与单个提示相比，相比之下。提高模型的有效性。的有效性。结果证实了这三个假设。最终的有效性系数为r = 0.83，表明可以使用具有高度准确性的AI预测人口水平的人类风险。这些发现表明，必须以相当于人类填写多项目问卷的方式提示GPT-4V。
通过有条件介绍红外图像中多级对象检测的生成数据增强
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度，但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档，用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先，Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架，得出配对的红外多级对象图像和注释。其次，为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像，从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三，产生了基于多形态侵蚀的损失，以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后，为了生成各种图像，人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明，具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集，从而提高了对象检测基准的准确性。