XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempersect
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
与错误相关的电位：挑战和应用
错误相关电位（ERRP）是与错误处理相关的神经生理信号。在过去的三十年中有很多情况下，在许多情况下报告了它们是生成的，即当一个主题认为他/她/她/她已经犯了错误并在选择反应时间范式中立即识别出来时，当主体会在不知道是否出错的情况下，当主体的反馈中，当主体的反馈是错误的（反馈erfack erfect of persect）时，当主体会在选择反馈的情况下（“响应errp”），或者是“反馈”或“智能”的反馈（）当反馈不是预期的反馈时，与大脑计算机界面（BCI）的相互作用（“相互作用errp”）。ERRP的组件出现在500毫秒的时间窗口中，并且在大脑中自然而然地引起了用户的明确意图。因此，其自动检测可以以无数的方式实时使用。鉴于错误监测社会互动，行为，人机相互作用和认知学习的重要性，人们开始认识到，通过机器学习自动检测错误信号的可能性可能与许多现实生活中的临床和非临床环境中的许多现实应用有关。ERRP已经被用作多种应用程序中的一种概念，用于检测和纠正BCI选择以提高可靠性，随着时间的推移调整BCI系统或使人工智能系统学习。此外，近年来，人们对基于错误监测错误监测的临床应用中基于ERRP的方法的整合越来越感兴趣。虽然错误信号的实际使用仍处于起步阶段，并且是一个开放的研究领域，但为了了解其起源和潜在的神经机制，还有很多知识。Aiming at contributing to this research field, the special Research Topic on challenges and applications of ErrPs was launched in Frontiers in Human Neuroscience – Brain-Computer Interfaces, which brought together inputs from clinical and basic neuroscience, psychology, and engineering, presenting new neurophysiological insights about error signals, novel applications, both in terms of original contributions and literature reviews.