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乳腺超声中的人工智能
在当今世界，人工智能（AI）越来越受欢迎。AI在各种图像的识别中越来越受欢迎。因此，它已广泛应用于乳房超声检查。此外，AI可以进行定量评估，这进一步有助于保持诊断的准确性。此外，乳腺癌是女性中最常见的癌症，对女性健康构成严重威胁。因此，其早期发现通常与患者的预后有关。因此，在乳腺癌筛查和检测中使用AI至关重要。这篇简短的评论文章强调了乳房超声检查中的AI概念。它倾向于关注早期AI，即传统的机器学习和深度学习算法。此外，还广泛解释了人工智能在超声检查中的应用以及在乳房X光检查、磁共振成像、核医学成像和乳腺病变分类中的应用，以及将人工智能引入日常实践所面临的挑战。
人工智能驱动的开发和验证...
乳腺密度 (BD) 定义为纤维腺体组织占乳腺总体积的比例，通常在乳房 X 线照片中评估 (1)。高 BD 是乳腺癌的独立危险因素，它会掩盖潜在病变，从而降低乳房 X 线照片的敏感性 (2,3)。当美国立法要求告知女性其 BD 时，可靠的 BD 报告的重要性进一步凸显，因为是否使用超声和 MRI 进行补充筛查是基于乳房 X 线照片密度的 (4)。在临床实践中，通过双视图乳房 X 线照片目测评估 BD，最常用的是美国放射学会乳腺影像报告和数据系统 (BI-RADS) 四分类量表 (5)：a（几乎完全是脂肪）、b（散在的纤维腺体）、c（不均匀致密）和 d（极其致密）。然而，该分类系统和其他分类系统都受到观察者内和观察者间差异的影响 (6-8)。为了克服视觉评估的可靠性不足，提出了全自动软件，包括人工智能（AI）系统，提供对比结果（9-12）。在比较重复的 BD 分类时，仍然存在相当大的差异
obsp站点的腺病指南
covid-19疫苗会导致淋巴结肿胀。在现代疫苗试验中，疫苗接种臂的腋窝肿胀或压痛是在剂量1和16％的参与者剂量1之后，疫苗接种臂的肿胀或压痛。对于辉瑞-bionntech疫苗，据报道腺病是疫苗组64名参与者的未经请求的不良事件，而安慰剂组2中有6个。试验中报告的腺病率是基于体格检查的；预计乳房X线摄影检测到的率可能会更高。实施质量疫苗接种可能导致乳房成像中腋窝病的检测增加。本文档为COVID-19和其他疫苗接种后的乳房筛查和管理腋窝腺病的安排和管理腋窝腺病提供了建议。这些建议是在与安大略省健康（安大略省癌症护理）临床，成像和初级保健线索协商时提出的，并考虑了最近可用的信息3,4,5。有关腋窝腺病管理的证据继续发展，随着新信息的出现，该指南可能会更新。以下建议适用于OBSP（平均风险）和高风险obsp参与者。
人工智能技术关键术语-IP Watchdog
“生物特征识别符”是指视网膜或虹膜扫描、指纹、声纹或手部或面部几何形状扫描。生物特征识别符不包括书写样本、书面签名、照片、用于有效科学测试或筛选的人类生物样本、人口统计数据、纹身描述或身高、体重、头发颜色或眼睛颜色等身体描述。生物特征识别符不包括《伊利诺伊州解剖捐赠法》定义的捐赠器官、组织或部位，也不包括代表活体或尸体移植的接受者或潜在接受者储存的血液或血清，以及由联邦指定的器官采购机构获得或储存的血液或血清。生物特征识别符不包括《遗传信息隐私法》监管的生物材料。生物特征识别符不包括在医疗保健环境中从患者身上获取的信息，也不包括根据 1996 年联邦《健康保险流通与责任法案》为医疗保健治疗、付款或运营而收集、使用或存储的信息。生物特征识别符不包括 X 射线、伦琴扫描、计算机断层扫描、MRI、PET 扫描、乳房 X 线摄影或用于诊断、预测或治疗疾病或其他医疗状况或进一步验证科学测试或筛查的其他人体解剖图像或胶片。”
海军医学速览——2022 年 6 月.pdf
命名法：NEC：通用任务/“四零”0000/L03A 搜索和救援 (SAR) 技术 L00A 航空医疗技术 L04A 辐射健康技术 L05A 心血管 (CV) 技术 L06A 航空航天生理学技术 L07A 生物医学设备 (EQ) 技术 L08A 核医学技术 L09A FMF 侦察医疗技术 L11A 预防医学技术 L11A 血液透析技术 L13A 眼科手术技术 L14A 超声波技术 L15A 乳房 X 射线技术 L16A 高级 X 射线技术 L17A 电神经诊断技术 L18A 配镜师 L19A 物理治疗 (PT) 技术 L20A 职业治疗 (OT) 技术 L21A 药房技术 L22A 手术技术 L23A 行为健康技术 L24A 泌尿科技术 L25A 骨科技术L26A 潜水医疗技术员 L27A 殡葬工 L29A 组织病理学技术员 L30A 医学实验室技术员 L31A 呼吸治疗技术员 L32A 牙科助理 L33A 牙科保健员 L35A 牙科实验室技术员基础 L36A 牙科实验室技术员高级 L37A 牙科实验室技师颌面外科。L38A 药物和酒精咨询师实习生 700D 药物和酒精 700E
标准化结肠镜检查报告和数据系统
持续质量改进 (CQI) 的指标和具体指标的建议目标。2006 年，Rex 等人 8 添加了背景数据，并确定了支持早期文件中关键质量指标和提议目标的证据级别。在实践内部和跨实践测量质量的一个障碍是缺乏标准化的结肠镜检查报告系统，这使得许多环境中的质量测量成为可能。用于报告筛查测试结果和管理系统的标准化系统与非标准化系统相比具有许多优势，包括更好地传达测试结果、术语和测量标准标准化以及建立可用于医疗审计和 CQI 的数据系统。在癌症筛查中，巴氏检测和乳房 X 线照相检查都有标准化的报告和数据系统，但结肠镜检查不存在这样的系统。为了推进 MSTF-CRC 的建议，国家结直肠癌圆桌会议 (NCCRT) 的质量保证工作组负责开发标准化结肠镜检查报告和数据系统 (CO-RADS)，以提高结肠镜检查的质量。具体目标是开发一种工具，为内镜医师提供质量改进工具和
对2D层的钙钛矿微晶膜中X射线的超稳定和鲁棒响应，直接沉积在柔性基材上
过去十年。尤其是，光线和灵活设备的开发将代表该领域的重大突破，因为它允许新的检测器设计和应用程序，例如，便携式实时X射线测量器或弯曲的数字X射线成像仪。[1] Exposure to high doses of X-rays increases the risks of developing radiation-induced disorders such as can- cers [2] and enhancing the detection limit of detectors is a critical key issue for medical application, since it would help reducing the radiation dose delivered to the patient and therefore limit the radiation hazards linked to radiation therapy and diagnostics (e.g., mammography, X-ray tomography).上面引用的规格要求开发可处理的X射线直接检测材料与柔性塑料底物上的低温沉积兼容，并能够以低辐射剂量工作。不过，由于机械刚度低和高X射线吸收的双重必要性，所有这些要求都无法轻易满足单个材料，因此通常通过浓稠且沉重的吸收层来实现后者。的确，参与直接X射线检测的传统最先进材料包括硅（SI），无定形硒（α-SE）和锌锌锌醇锌（CZT）（CZT），它们因其高原子数（z）和密度而以其高X射线停止功率而闻名。柔性应用受到塑料基材及其机械刚度的高加工温度输入的阻碍。带有构图的3D ho最近，有机半导体似乎是直接X射线检测的传统无机半导体的有希望的替代品。[3,4]有机半导体具有吸引人的特性，尤其是通过基于大区域溶液的技术进行处理的可能性，例如钢筋涂层[5]或喷墨印刷[6]在柔性基板上。有机材料的低z然而，限制了其停止功率，从而限制了低辐射剂量以高能X射线的检测。机械刚性和大型X射线吸收之间的权衡是应对新型X射线检测材料的开发的有趣挑战。在过去的几年中，关于直接X射线检测材料的研究主要围绕混合有机/盐酸卤化物钙钛矿（HOIP）围绕。
人工智能在乳腺癌中的应用
人工智能 (AI) 在乳腺癌检测和治疗中的应用正在引起人们的关注。人工智能技术对于塑造乳腺手术的未来和增强医疗服务至关重要。深度学习算法有望从乳房 X 光检查和临床数据中准确检测出乳腺癌，甚至可以预测间隔期和晚期癌症的风险。当与乳房密度测量相结合时，人工智能成像算法可以预测侵袭性乳腺癌，尤其是在晚期阶段。基于人工智能的方法还可以通过超声扫描预测乳腺癌，从而提高恶性肿瘤的检测率。使用人工智能进行基因检测有助于根据基因图谱识别乳腺癌高风险个体，从而实现个性化筛查和预防策略。人工智能工具支持病理学家分析乳腺癌指征的组织样本，从而增强诊断能力。人工智能在乳腺癌检测和预测中的整合有可能彻底改变肿瘤学并改善患者护理。本综述对以前关于人工智能在乳腺癌中的应用的学术研究进行了全面分析。关键词：人工智能、乳腺癌、深度学习、乳房 X 光检查、病理学
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1 26 CFR 54.9815-2713; 29 CFR 2590.715-2713; 45 CFR 147.130。2 USPSTF于2016年1月发布了更新的乳腺癌筛查建议。但是，《合并拨款法》第223条，2021年（Pub。L. 116-260）要求，出于PHS法第2713条的目的，与乳腺癌筛查，乳房X线摄影和预防有关的USPSTF建议一直有效，直到2023年1月1日。3此外，根据《冠状病毒援助，救济和经济安全法》第3203条（CARES ACT）及其实施法规，计划和发行人必须在没有成本分担要求的情况下涵盖任何合格的冠状病毒预防服务，根据PHS ACT及其实施法规的第2713（a）条。“合格的冠状病毒预防服务”一词是指旨在预防或减轻冠状病毒灾难2019（COVID-19）的物品，服务或免疫接种，也就是说，在相关人员方面（1）在当前的USPSTF推荐中有效的“ A”或“ B”级别的循证项目或服务。或（2）实际上具有ACIP建议的免疫接种（无论是否建议常规使用免疫）。85 FR 71142（2020年11月6日）。85 FR 71142（2020年11月6日）。
使用人工智能和热放射组学进行筛查
动机：乳腺癌是当今女性癌症死亡的主要原因。由于发现较晚，发展中国家的存活率约为 50%–60%。个性化、准确的风险评分方法有助于锁定合适的人群进行后续检查，并能够及早发现乳房异常。大多数可用的风险评估工具使用通用且弱相关的特征，如年龄、体重、身高等。虽然乳房 X 线照相和超声等筛查方式的个性化风险评分可能会有所帮助，但由于高昂的资本成本、运营费用和大量筛查人群所需的解释专业知识，这些测试仅限于发展中国家极少数大都市医院。方法：我们提出并分析了一种名为 Thermalytix 风险评分 (TRS) 的新型个性化风险框架，以确定定期筛查的高风险目标人群，并实现大规模早期乳腺癌检测。该技术使用人工智能 (AI) 通过热图像自动生成乳房健康风险评分。该风险评分主要来自两个子评分，即血管评分和热点评分。热点评分表示从皮肤表面看到的不规则不对称热模式中看到的异常，而血管评分则预测不对称血管活动的存在。这些评分是使用机器学习算法通过医学上可解释的参数生成的，这些参数描述了乳房组织内的代谢活动，并表明即使在无症状女性中也存在可能的恶性肿瘤。结果：在四个乳腺癌筛查机构中对 769 名受试者测试了所提出的个性化风险评分。受试者的年龄从 18 岁到 82 岁不等，中位数约为 45 岁。在 769 名受试者中，185 名受试者在乳房 X 线照相、超声和/或组织病理学检查后被专业放射科医生诊断为乳腺恶性肿瘤。与年龄标准化风险评分的 AUC 为 0.68 相比，我们的个性化 AI 风险评分实现了 0.89 的受试者曲线下面积 (AUC)。我们还发现，如果使用计算出的风险评分将个人分为四个风险组，恶性肿瘤的可能性也会随着风险分组水平的增加而单调增加。结论：提出的基于 AI 的个性化风险评分使用乳房热图像模式进行风险计算，与其他通用风险评估方法相比具有优势。所提出的风险框架解决方案是自动化、经济实惠、非侵入性、非接触性和无辐射的，适用于 18 至 82 岁年龄段的女性，包括乳房致密的年轻女性。所提出的评分可能进一步用于将受试者分配到四个风险组之一，并为所需的筛查周期提供指导。此外，自动注释的热图像可以定位潜在的异常区域，并可能使医生能够创建更好的个性化护理。