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神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜
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文章人工智能 (AI) 驱动的磨牙角度测量可预测全景 X 光片上的第三磨牙萌出
摘要：所提出的人工智能 (AI) 工具的目的是自动分割全景 X 光片上的下颌磨牙并提取磨牙方向，以预测第三磨牙的萌出潜力。总共使用 838 张全景 X 光片进行网络的训练 (n = 588) 和验证 (n = 250)。具有 ResNet-101 主干的全卷积神经网络联合预测了磨牙分割图和方向线估计值，然后通过对分割轮廓的近中和远中侧进行回归迭代细化。准确度被量化为与人类参考测量值相比的正确角度 (具有预定义的误差间隔) 的分数。使用 Bland-Altman 图直观地评估网络和参考测量值之间的性能差异。自动磨牙分割的定量分析导致平均 IoU 约为 90%。第一和第二磨牙的平均 Hausdor ffi 距离最小。网络角度测量的准确度达到 79.7% [ − 2.5 ◦ ; 2.5 ◦ ] 和 98.1% [ − 5 ◦ ; 5 ◦ ]，同时临床上显著减少了 53% 以上的用户时间。总之，本研究验证了一种独特的新型 AI 驱动工具，可快速、准确、一致地自动测量全景 X 光片上的磨牙角度。为牙科医生提供精确的 AI 工具将促进和优化牙科护理，并协同提高诊断准确性。
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
MIRALON® 片材/胶带
产品可能具有或可能具有危险性。买方应从亨斯迈获取材料安全数据表和技术数据表，其中包含有关产品危害和毒性的详细信息，以及产品的正确运输、处理和储存程序，并应遵守与产品的处理、使用、储存、分销和处置以及接触有关的所有适用政府法律、法规和标准。买方还应采取一切必要措施，充分告知、警告并让可能处理或接触产品的员工、代理商、直接和间接客户和承包商了解与产品有关的所有危害和正确安全处理、使用、储存、运输和处置及接触产品的程序，以及可能处理、运输或储存产品的容器或设备。
ipca-bisoprol，膜涂层片
Green Cross Health感谢有机会向药品分类委员会（MCC）第73届会议提供提交的机会。绿十字卫生卫生涵盖了整个新西兰的Unichem和Life Pharmacies。我们旨在通过授权我们的团队获得新的令人兴奋的机会，并为我们社区不断变化的需求提供服务，以支持药房专业。猕猴桃现在，随着新西兰的出发趋势和到达的趋势每年都在增加，而每年都在增加海外度假。随着旅行的增加，人们的需求是在旅行前就旅行健康和预防疫苗接种的建议。目前，社区中旅行疫苗的建议和管理障碍，尤其是在某些劳动力压力很大的地区。这些障碍可以使个人在海外旅行期间未接种疫苗和未受保护的人，有可能使他们生病，和/或将外来疾病带入新西兰。免受可预防疾病的保护不仅使个人受益，而且可以为该国带来经济利益，从而节省了治疗状况的时间和金钱，并减轻了已经伸展的健康劳动力的住院和负担。我们提出了几种在出国旅行前指示的几种疫苗的重新分类，以允许训练有素且有能力的疫苗接种药剂师咨询，建议和管理针对患者旅行目的的疫苗。为了清楚起见，尽管此提交中的所有疫苗都称为旅行疫苗，但MCC以前仅考虑过伤寒，日本脑炎和黄热病疫苗。其他疫苗，丙型肝炎，乙型肝炎和脊髓灰质炎疫苗可用于其他适应症，但是，出于这次提交的目的，我们只能在出国旅行之前与给药有关。拟议的重新分类将影响卫生部成功完成疫苗接种基金会课程（或同等课程）的疫苗接种者和药剂师，并持有批准的教育设施的相关研究生旅行医学资格。在需要特定培训的情况下，对于某些实时疫苗就是这样的情况，还将需要药剂师疫苗接种者来完成卫生部提出的必要培训，然后才被授权向公众提供实时疫苗。疫苗接种者还将遵守卫生部的免疫标准，以供疫苗的存储，分配和管理。COVID-19在监督下工作的疫苗接种者，实习药物疫苗接种者，临时疫苗接种者，临时药剂师疫苗接种者和疫苗接种卫生工作者被排除在此提议之外。
人工智能在...中的应用
研究了人工智能技术在颌面放射诊断领域的应用：高精度牙齿识别（95.8%；平均灵敏度0.987，准确度0.9945）、确定X 光片中的牙齿数量（非常高的准确度）、检测龋齿（良好的可重复性）、使用咬翼片诊断近端龋齿（结果有希望）、预测根面龋齿（优秀结果）、在全景牙科 X 光片上成功检测根尖病变、在 CBCT 图像和全景 X 光片上诊断根部垂直骨折（性能优异，准确度为 96.6%）、在全景牙科 X 光片上检测牙周骨质流失（结果与专家意见相似）。
关于利用AI（人工智能）进行一侧交替交通的演示实验
ii 机器学习：人工智能研究的一个领域，通过分析数据来发现预测的模式和规则。 学习主要有三种类型：监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
