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World File Search System分析的
重新分析的APOL1肾脏数据支持“种族”的新道德
精确药物需要准确鉴定临床相关的患者亚组。16电子健康记录为利用机器学习的主要机会提供了17种新的患者子组的方法。然而，许多现有的方法未能充分捕获诊断轨迹与疾病之间的复杂相互作用 - 19个相关风险事件，导致亚组在事件20风险中仍然可以显示出很大的异质性，并潜在的分子机制。为了应对这一挑战，我们实施了21个Vadesc-Ehr，这是一种基于变压器的自动编码器，用于聚类从电子健康记录中提取的纵向22生存数据。我们表明，Vadesc-ehr 23在合成和现实世界基准数据集上均优于具有24个已知地面真实集群标签的合成和现实基准数据集的基线方法。在应用于克罗恩病的应用中，vadesc-ehr 25成功地识别了四个不同的亚组，具有不同的诊断轨迹和风险26个特征，从而揭示了克罗恩病的临床和遗传相关因素。我们的结果27表明，Vadesc-ehr可以成为在28中发现精密医学方法的开发中发现新型患者子组的强大工具。29
在不断变化的世界中，可视化和图像分析的重要性。
“LinköpingUniversity自1980年代以来一直是图像和视频压缩领域的主要参与者。这包括X射线图像的数字编码以及朝着MPEG数字电视标准的早期步骤。从这些应用程序中利用的知识促使人们开发了专门的视觉芯片，快速算法和用户友好的医疗应用，这是我们几家衍生公司的核心。”
算法分析的错误率
在2021年，澳大利亚政府同意向政府“ RobodeBT”计划的数十万受害者支付18亿美元。政府花了多年的时间在有缺陷的算法的基础上发出了福利欺诈指控（通常是破坏生命）。根据适用的法律，人们有权在每两周的低工资期间获得福利付款；该算法错误地认为薪金支付在更长的时间内均匀分布。参见，例如[65]和[79]有关损坏的简短摘要，以及[92]有关2023年发行的正式验尸。对缺陷算法的典型响应是要求分析算法。例如，[92，建议17.1]说：“应提供算法，以实现独立的专家审查”。O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定的决定的例子O'Neil的2016年书《数学破坏武器》 [85]涵盖了许多决定
用于表面改性、注入和分析的纳米级多电荷聚焦离子束平台
PELIICAEN（纳米级离子注入控制和分析研究平台）装置是一种独特的设备，它拥有所有的原位超高真空设备（聚焦离子束 (FIB) 柱、二次电子显微镜 (SEM)、原子力和扫描隧道显微镜 (AFM/STM)），以及它在材料上的纳米结构性能。该装置最近配备了自己的电子回旋共振离子源、使用气动振动绝缘体的新型位置控制平台和快速脉冲装置。它的性能得到了大幅提升，可以选择多种离子，离子注入深度可调至几百纳米，图像分辨率低至 25 纳米，样品上的离子束尺寸低至 100 纳米。凭借所有这些设备，PELIICAEN 装置在执行和分析离子注入和表面改性方面处于国际前沿。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
遥感和图像分析的简短课程
简介遥感在自然资源和人造环境的管理中起着关键作用。它通过提供大量的投入对于项目实施的各个级别的明智决策至关重要，从而帮助产生大量信息。能力构建的需求是日复增长的，随着传感器技术的进步，来自新的和先进的系统，处理方法以及其他相关地理空间和计算技术的频繁以及高可用性的地球观察数据。遵循这一点，该课程的设计和组织为在遥感技术，数据处理，分析及其应用的各个方面建立能力。课程包括遥感（光学/热/微波炉），摄影测量法，SAR干涉测量，卫星导航，数字图像处理，深度学习概念和地理信息系统以及最新趋势的概念。目的该计划的主要目的是培训和增强遥感领域的工作专业人员，研究人员和学生的能力，特别强调使用数字图像处理技术处理远程感知的数据。课程对参与者进行了培训，对地理空间工具和技术的理论和实践有很好的工作知识。课程持续时间和结构课程的持续时间为八周，由三个模块组成：（i）遥感和摄影测量法的基础知识（3
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
DNA分析的进步：革新法医人类学和解决冷病例
法医人类学的另一个重要发展是使用3D成像和面部重建技术。计算机辅助断层扫描（CT）扫描，磁共振成像（MRI）和摄影测量的进步现在允许创建详细的骨骼残留3D模型，然后可以将其用于面部重建。当面部特征或其他区别特征在骨骼残留中不立即明显时，此技术是无价的。通过根据骨骼结构重建一个人的面孔，人类学家可以产生一个图像，该图像可能与个人更加相似，同时帮助调查人员和公众确定死者。此外，3D成像使得可以详细检查骨骼，从而可以更好地评估个人生命期间或死亡时可能发生的创伤或疾病。在可能几十年甚至几个世纪以上的情况下，这项技术为用新的镜头重新审视调查提供了有力的工具。
morphoHeart：胚胎发育过程中心脏和 ECM 的综合 3D 形态分析的定量工具
心脏发育涉及从线性心管到不对称环状和气球状器官的复杂结构重塑。先前的研究已将细胞外基质 (ECM) 空间的区域扩张与发育过程中的组织形态发生联系起来。我们开发了 morphoHeart，这是一款 3D 组织分割和形态测量软件，具有用户友好的图形界面 (GUI)，可首次提供活体胚胎中心脏和 ECM 形态的集成 3D 可视化和多参数分析。morphoHeart 揭示了 ECM 在心脏发育过程中经历区域动态扩张和缩小，同时伴有腔室特异性的形态成熟。我们使用 morphoHeart 证明由 ECM 交联剂 Hapln1a 驱动的区域化 ECM 扩张会促进心脏发育过程中的心房腔扩张。最后，morphoHeart 的 GUI 将其用途扩展到心脏组织之外，允许将其分割和形态分析工具应用于任何荧光标记组织的 z 堆栈图像。