XiaoMi-AI文件搜索系统
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COVID-19 医学成像向 AI 过渡的经验教训
摘要。2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行在世界各地造成了严重破坏。这也使得人们迫切需要开发有效的预测诊断方法，特别是应用于医学成像的人工智能 (AI) 方法。这促使来自多个学科的专家齐聚一堂，共同应对这场全球大流行，包括临床医生、医学物理学家、成像科学家、计算机科学家和信息学专家，以发挥这些领域的最佳水平来解决 COVID-19 大流行带来的挑战。然而，这种在极短时间内的融合产生了意想不到的后果，并带来了自身的挑战。作为医学影像数据和资源中心计划的一部分，我们讨论了三个相关学科（放射学、医学影像物理学和计算机科学）职业转型中吸取的教训，并通过分析与三种相关转型类型相关的挑战，根据这些经验提出建议：（1）非影像数据的人工智能到医学影像数据的人工智能，（2）医学影像临床医生到医学影像的人工智能，以及（3）医学影像的人工智能到 COVID-19 影像的人工智能。通过认识到这些职业转型之间的复杂性，可以更有效地从这些职业转型中吸取教训并实现知识的传播。在 COVID-19 医学影像向人工智能转型的过程中吸取的这些教训可以为未来的人工智能应用提供参考和增强，使整个转型大于每个学科的总和，以应对像 COVID-19 大流行这样的紧急情况或解决生物医学中的新问题。 © 2021 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1.JMI.8.S1.010902]
道德人工智能和数据使用的生态系统方法
摘要 — 虽然我们目睹了旨在指导人工智能 (AI) 发展的伦理文件的快速增长，但人工智能伦理的推广却很少得到人工智能从业者的投入。鉴于人工智能造福社会的举措不断增多，这是一个需要解决的新差距，以便制定更有意义的人工智能使用和发展伦理方法。本文提供了一种方法——“共享公平”方法——旨在确定人工智能从业者在面对和解决伦理挑战时的需求，并找到第三个空间，让他们的操作语言与目前仍处于工作经验边缘的更抽象的原则相结合。我们提供了一种基于对话和共同责任的运营伦理草根方法：这种方法以对话为中心，旨在引出从业者对关键价值观运营决策的道德归因和分配，确定这些决策何时出现以及他们面临的伦理挑战，并参与一种伦理和责任语言，使从业者能够内化伦理责任。该方法通过从个人、促进对话开始，将伦理话语交还给那些旨在赋予其意义的生态系统最前沿的人，弥补了结构性决策权和精英技术知识中存在的责任不平衡。我们的主要贡献是补充最近的文献，寻求通过提供一种方法来理解伦理如何在他们的工作中体现为一种关系和相互依存的社会技术实践，从而将人工智能从业者的经验推向前台。索引术语——道德人工智能、数字伦理、负责任的人工智能
针对特定地点的棉花害虫防治方法。取样...
困难。由于土壤和环境影响，棉田被划分为不同的栖息地，而这些栖息地的侵染速度也不同，因此同一物种会存在不同的种群密度。这些不同的栖息地在空间分布上随时间而变化，表现出不同的散布模式、形状和大小。因此，在不考虑栖息地结构影响的情况下对多个种群密度进行抽样时，估计的种群平均值代表了具有不同平均值和方差的不同种群分布的汇总。这种对平均丰度的单一估计可能会导致错误的害虫管理决策，因为它可能会高估或低估棉田不同区域的害虫密度。划分栖息地类别对于制定局部控制决策至关重要。在大型商业棉田中，地面观察员绘制栖息地边界图过于费力，但遥感可以有效地创建棉田栖息地的地理参考分层地图。通过使用这些地图、简单的随机抽样设计和更大的样本单位大小，可以在没有大量样本的情况下估计每个栖息地的害虫丰度。按栖息地估计的害虫丰度，加上生态准则和顾问/生产者的经验，为害虫控制的空间方法提供了基础。使用小样本量，综合抽样方法可以绘制
杂草扫帚和巫婆的老化种子失去了对斯特龙酮的敏感性，因为DNA脱甲基
<巫婆（Striga asiatica）的划分。 杂草科学，32，494 - 497。https：// doi.org/10.1017/s0043174500059403 Brun，G。，Braem，L.，L.，Thhoiron，s。 在寄生植物中看到了发芽：斯特里戈酮研究可以期望哪些见解？ 实验植物学杂志，69，2265 - 2280。https：//doi.org/10.1093/jxb/ Erx472 Brun，G。，Spallek，T.，Simier，P。，＆Delavault，P。（2021）。 种子发芽和寄生杂草中的haustorianiegoeser的分子参与者。 植物物理学，185，1270 - 1281。https：//doi.org/10.1093/plphys/kiaa041 Brun，G.，Thoiron，S.，Braem，L.，Pouvreau，Pouvreau，J.-B. Simier，P.，Gevaert，K.，Goormachtig，S。，＆Delavault，P。（2019年）。 CYP707AS是雪人场景和2017年第10届年度签名路径的最常用。 看到Escobedia Grdyflora（OrganChaceae）的发芽和植物发育：强制性半脊髓炎的证据。 Acta Biol Ogica Colombianana，20，133 - 140。https：//doi.org/10.15446/abc.v20n3.43776 Cavar，S.，S.，Zwanburg，B。，＆Tarkowski，P。（2015）。 互动：根际的出现，结构和生物学活性。<巫婆（Striga asiatica）的划分。 杂草科学，32，494 - 497。https：// doi.org/10.1017/s0043174500059403 Brun，G。，Braem，L.，L.，Thhoiron，s。 在寄生植物中看到了发芽：斯特里戈酮研究可以期望哪些见解？ 实验植物学杂志，69，2265 - 2280。https：//doi.org/10.1093/jxb/ Erx472 Brun，G。，Spallek，T.，Simier，P。，＆Delavault，P。（2021）。 种子发芽和寄生杂草中的haustorianiegoeser的分子参与者。 植物物理学，185，1270 - 1281。https：//doi.org/10.1093/plphys/kiaa041 Brun，G.，Thoiron，S.，Braem，L.，Pouvreau，Pouvreau，J.-B. Simier，P.，Gevaert，K.，Goormachtig，S。，＆Delavault，P。（2019年）。 CYP707AS是雪人场景和2017年第10届年度签名路径的最常用。 看到Escobedia Grdyflora（OrganChaceae）的发芽和植物发育：强制性半脊髓炎的证据。 Acta Biol Ogica Colombianana，20，133 - 140。https：//doi.org/10.15446/abc.v20n3.43776 Cavar，S.，S.，Zwanburg，B。，＆Tarkowski，P。（2015）。 互动：根际的出现，结构和生物学活性。<巫婆（Striga asiatica）的划分。杂草科学，32，494 - 497。https：// doi.org/10.1017/s0043174500059403 Brun，G。，Braem，L.，L.，Thhoiron，s。在寄生植物中看到了发芽：斯特里戈酮研究可以期望哪些见解？实验植物学杂志，69，2265 - 2280。https：//doi.org/10.1093/jxb/ Erx472 Brun，G。，Spallek，T.，Simier，P。，＆Delavault，P。（2021）。种子发芽和寄生杂草中的haustorianiegoeser的分子参与者。植物物理学，185，1270 - 1281。https：//doi.org/10.1093/plphys/kiaa041 Brun，G.，Thoiron，S.，Braem，L.，Pouvreau，Pouvreau，J.-B. Simier，P.，Gevaert，K.，Goormachtig，S。，＆Delavault，P。（2019年）。CYP707AS是雪人场景和2017年第10届年度签名路径的最常用。看到Escobedia Grdyflora（OrganChaceae）的发芽和植物发育：强制性半脊髓炎的证据。 Acta Biol Ogica Colombianana，20，133 - 140。https：//doi.org/10.15446/abc.v20n3.43776 Cavar，S.，S.，Zwanburg，B。，＆Tarkowski，P。（2015）。 互动：根际的出现，结构和生物学活性。看到Escobedia Grdyflora（OrganChaceae）的发芽和植物发育：强制性半脊髓炎的证据。 Acta Biol Ogica Colombianana，20，133 - 140。https：//doi.org/10.15446/abc.v20n3.43776 Cavar，S.，S.，Zwanburg，B。，＆Tarkowski，P。（2015）。 互动：根际的出现，结构和生物学活性。看到Escobedia Grdyflora（OrganChaceae）的发芽和植物发育：强制性半脊髓炎的证据。Acta Biol Ogica Colombianana，20，133 - 140。https：//doi.org/10.15446/abc.v20n3.43776 Cavar，S.，S.，Zwanburg，B。，＆Tarkowski，P。（2015）。互动：根际的出现，结构和生物学活性。
噬菌体与细菌和哺乳动物之间的三方相互作用托管杰里米·巴尔生物科学学院，莫纳什大学
噬菌体与细菌和哺乳动物之间的三方相互作用托管杰里米·J·巴尔（Jeremy J.，当我们开始在其哺乳动物或真核宿主的更广泛背景下考虑噬菌体时，这种经典的定义是限制的。在这种三方情况下，噬菌体可能直接相互作用并影响其细菌宿主，但它们可以直接结合，进入和刺激哺乳动物宿主。这些相互作用在很大程度上没有探索，并且在这些三方环境中发现潜水机制，反馈回路和共生物具有巨大的潜力。线性关系拾取了任何本科生的微生物学教科书，您会发现“噬菌体”的定义类似于“能够仅在细菌细胞中感染和复制的病毒”。当考虑噬菌体（或简称简称其细菌宿主）的各种相互作用时，此描述适用。这些相互作用涵盖了共生的多样性，包括严格的寄生虫到互助。虽然在技术上是该定义是在考虑在三方共生的更广泛背景下考虑噬菌体时的限制。这些相互作用可以以类似于细菌宿主的方式与真核细胞结合，但不注射其在这些三方系统中，噬菌体确实可以直接与细菌宿主相互作用，但它们也通过各种机制与哺乳动物或真核宿主相互作用（图1）。
瓣膜心脏病的全球负担
vhd是失去身体残疾和恶化生活质量的主要因素，这代表了全球心血管发病和死亡率的主要原因[1]。理解地理和时间趋势以及VHD流行学的变化对于临床实践的进步和制定初级和次要预防的有效卫生政策至关重要[2]。尽管基于人群的研究是研究疾病患病率的合适方法，但在VHD的背景下，他们需要在大型样本中进行全面超声心动图检查，这是人口很好的代表。此外，他们在很大程度上依赖于常规收集的数据（包括ICD-10代码）。这种流行病学方法可能是不可靠的，因为验尸后的分析表明，VHD的真实流行率显着大于临床编码和报道的VHD的真正普遍性[3]。的确，只有在VHD至少中度或临床相关的情况下，基于人群的数据往往会收集，并且由于症状投诉或某些临床适应症的存在，患者参考了诊断测试。更重要的是，对VHD诊断技术的有限访问可能导致VHD的明显低估，尤其是在低收入或中等收入/资源贫乏国家[4]。最后，VHD的特定原因可能被误导，尤其是在风湿性心脏病（RHD）是地方性且VHD的分类很容易容易出错的地区[5]。RHD仍然是迄今为止全球初级VHD的最常见原因。尽管在全国范围内，在国家层面上，最边缘化和最贫困的人口没有显示出改善的迹象，人们继续早日死于RHD。
使用机器学习技术检测QRS复合物的分类
检测过早的心室收缩（PVC）在心脏学领域至关重要，不仅是改善卫生系统，而且还要减少手动分析心电图（ECG）的专家工作量。PVC是一个无害的常见发生，以额外的心跳为代表，其诊断并不总是容易识别，尤其是在长期手动ECG分析完成时。在某些情况下，与其他病理相关时可能会导致灾难性后果。这项工作介绍了一种使用机器学习技术识别PVC的方法，而无需提取功能和交叉验证技术。特别是使用了一组六个分类器：决策树，随机森林，长期术语记忆（LSTM），双向LSTM，RESNET-18，MOBILENETV2和SHUFFLENET。已经对从MIT-BIH心律失常数据库中提取的数据进行了两种类型的实验：（i）原始数据集和（ii）构成数据集。Mobilenetv2在两个实验中都出现了高性能和PVC最终诊断结果的有希望的结果。最终结果显示第一个实验中的精度为99.90％，尽管未使用特征检测技术，但在第二个实验中显示了99.00％。我们使用的方法是专注于分类而无需使用fe fe fearture提取和交叉验证技术，使我们能够提供出色的性能并获得更好的结果。最后，这项研究将其定义为理解深度学习模型不正确分类的解释的第一步。
因溢流导致城市沿海地区洪水泛滥 - Hal-BRGM
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精神压力下心脑沟通的动态波动
中枢神经系统和自主神经系统之间的动态信息交换，即功能性脑-心脏相互作用，发生在情绪和身体唤醒期间。据充分证明，身体和精神压力会导致交感神经激活。然而，自主神经输入在精神压力下神经系统间交流中的作用尚不清楚。在本研究中，我们使用最近提出的功能性脑-心脏相互作用评估计算框架，即交感迷走神经合成数据生成模型，估计了脑电图 (EEG) 振荡与外周交感神经和副交感神经活动之间的因果和双向神经调节。通过在与压力水平增加相关的三个任务中增加 37 名健康志愿者的认知需求来引发精神压力。压力引发会导致交感迷走神经标志物变化增加，以及脑-心脏方向相互作用变化增加。观察到的心脑相互作用主要来自针对广泛脑电图振荡的交感神经活动，而传出方向的变化似乎主要与 c 波段的脑电图振荡有关。这些发现扩展了当前对压力生理学的认识，该知识主要涉及自上而下的神经动力学。我们的结果表明，精神压力可能不会导致交感神经活动完全增加，因为它会引发脑体网络内的动态波动，包括脑心水平的双向相互作用。我们得出结论，定向脑心相互作用测量可以为定量压力评估提供合适的生物标记，身体反馈可能会调节因认知需求增加而引起的感知压力。
Medsyn：高级...
本文介绍了一种创新的方法，用于生产以文本构成为指导的高质量3D肺CT图像。虽然基于扩散的生成模型在医学成像中不断使用，但当前的最新方法仅限于低分辨率输出，并且使用了放射学报告的丰富信息。放射学报告可以通过提供其他指导并对图像合成的细粒度控制来增强生成过程。尽管如此，将文本引导的生成扩展到高分辨率3D图像带来了重要的记忆和解剖学细节保护挑战。解决内存问题，我们引入了使用修改的UNET体系结构的层次结构方案。我们首先合成在文本上调节的低分辨率图像，为随后的发电机提供完整的体积数据的基础。为了确保生成的样品的解剖学合理性，我们通过与CT图像结合生成血管，气道和小叶分段掩模来提供进一步的指导。该模型展示了使用文本输入和分割任务生成综合图像的能力。比较上的结果表明，与基于GAN和扩散技术的最先进的模型相比，我们的方法表现出优越的性能，尤其是在准确保留关键的解剖学特征（例如卵线，气道和血管结构）中。这项创新引入了新颖的可能性。可以应用图像生成中的进步来增强许多下游任务。这项研究重点介绍了两个主要目标：（1）开发一种基于Textual提示和解剖学成分创建图像的方法，以及（2）在解剖学元素上生成新图像的能力。