摘要:人工智能 (AI) 系统可以通过支持临床医生做出适当的转诊来提高系统效率。然而,它们本质上并不完善,如果不能正确识别误诊,可能会对患者护理产生影响。本文介绍了一项在线调查的结果,以了解全科医生 (n = 50) 在评估皮肤病变时是否信任虚构的基于 AI 的决策支持工具的输出,并确定哪些个人特征可以使全科医生不太容易坚持错误的诊断结果。研究结果表明,当人工智能正确时,全科医生在获得正确的人工智能信息后正确诊断皮肤病变的能力显著提高,从 73.6% 提高到 86.8% (X 2 (1, N = 50) = 21.787 , p < 0.001),对良性 (X 2 (1, N = 50) = 21 , p < 0.001) 和恶性病例 (X 2 (1, N = 50) = 4.654, p = 0.031) 均有显著影响。然而,当AI提供错误信息时,只有10%的全科医生能够正确地不同意AI在诊断方面的指示(d-AIW M:0.12,SD:0.37),尽管有AI的见解,但只有14%的参与者能够正确决定管理计划(d-AIW M:0.12,SD:0.32)。对群体间个体特征差异的分析表明,具有皮肤病学领域知识的全科医生更善于拒绝AI的错误见解。
•中性粒细胞,单核细胞,T细胞,NKT,NK和B细胞亚型的门控策略; (a)在LD粒细胞,LD中性粒细胞(CD14+ CD16-)(B)CXCR3和HLA-DR测量上的CD14和CD16表达在LD中性粒细胞(C)CD19+ B细胞上,CD19+ B细胞在CD27和CD38和CD38,NAIME B细胞(CD27-CD38+)中(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)(CD27-CD38+)细胞( (CD27+CD38+)测量。(d)在CD24和CD38上输送的记忆B细胞,显示了概述的过渡B细胞门。(e)在CD24和CD38上门控的幼稚的B细胞,其中CD24+CD38 ++过渡B细胞门控。(f)使用CD14和CD16:CD14+CD16-经典,CD14+CD16+中间体和CD14-CD16-非古典的单核细胞亚型。(G)CD14+单核细胞CXCR3和HLA-DR状态。(H)CD3和CD19用于定义; B细胞(CD19+),T细胞(CD3+)和NBNT(CD19- CD3-)淋巴细胞。(I)定义CD4 T细胞,CD8 T细胞,CD4+CD8+双阳性和CD4-CD8-双阴性T细胞(J)CD56和CD16表达的T细胞的CD4和CD8染色,CD56+NKT和CD16+NKT的T细胞上的CD56和CD16表达。(k)非-B和非T细胞(NBNT)群体显示CD56和CD16的表达,以识别CD56Bright(CD56 ++),NK细胞(CD56+CD16+)和CD56-CD16+NK细胞。(l-r)cxcr3和hla-dr表达; (L)CD4 T细胞(M)CD8 T细胞(N)CD56+ T细胞(O)CD16+ T细胞(P)CD56 ++ NK细胞(Q)CD56+ CD16+ CD16+ NK细胞(R)CD56-CD16+ NK细胞。(S-W)CD27和CD38的表达; (S)CD4-CD8-DN T细胞(T)CD4 T细胞(U)CD8 T细胞(V)CD56+ T细胞(W)CD16+ T细胞。CD4和CD8在(x)CD56+ T细胞(y)CD16+ T细胞上的表达。CD4和CD8在(x)CD56+ T细胞(y)CD16+ T细胞上的表达。
N % N % N % N % N % Number of individuals 47509 - 62587 - 99108 - 440748 - 235335 - SARS-Cov-2 before 27 December 2020 1408 - 782 - 575 - 14949 - 3477 - Number of individuals included in the analyses 46101 - 61805 - 98533 - 425799 - 231858 - Median age at first dose (IQR) 84 (76; 90) - 83 (76; 88) - 86 (85; 88) - 49 (37; 59) - 66 (54; 74) - Median age at second dose (IQR) 84 (77; 90) - 83 (76; 89) - 86 (85; 88) - 49 (37; 58) - 68 (56; 75) - 性
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染,因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此,在研究 EEG 之前,在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题,本文提出了一个两阶段程序:前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域,而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明,两种检测方法相当,但动态阈值检测略优于 MLP。此外,组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
肺癌脑转移(BMS)频繁进行,尽管对肺癌生物学有了更好的了解和靶向疗法的发展,但仍与预后不良有关。 颅内对全身治疗的不合理反应部分是由于原发性肺肿瘤(PLT)和BMS之间的肿瘤异质性。 因此,需要更好地了解肺癌BMS生物学,以改善这些患者的治疗策略。 我们对配对BM和PLT样品的整个外显子组测序进行了研究。 BM样品中的体细胞变体和染色体改变的数量较高。 我们确定了在PLT中未发现的BMS中的复发突变。 系统发明树和棒棒糖图旨在描述它们的功能影响。 在≥1bm中突变的13个基因中,先前描述的7个与入侵过程有关,其中3个在功能域中复发突变的3个可能是治疗的未来靶标。 我们提供了有关导致BMS的机制的一些见解。 我们发现13个基因的BM样品中的复发突变。 在这些基因中,以前被描述为与癌症有关,其中3个(CCDC178,RUNX1T1,MUC2)被描述为与转移过程有关。肺癌脑转移(BMS)频繁进行,尽管对肺癌生物学有了更好的了解和靶向疗法的发展,但仍与预后不良有关。颅内对全身治疗的不合理反应部分是由于原发性肺肿瘤(PLT)和BMS之间的肿瘤异质性。因此,需要更好地了解肺癌BMS生物学,以改善这些患者的治疗策略。我们对配对BM和PLT样品的整个外显子组测序进行了研究。BM样品中的体细胞变体和染色体改变的数量较高。我们确定了在PLT中未发现的BMS中的复发突变。系统发明树和棒棒糖图旨在描述它们的功能影响。在≥1bm中突变的13个基因中,先前描述的7个与入侵过程有关,其中3个在功能域中复发突变的3个可能是治疗的未来靶标。我们提供了有关导致BMS的机制的一些见解。我们发现13个基因的BM样品中的复发突变。在这些基因中,以前被描述为与癌症有关,其中3个(CCDC178,RUNX1T1,MUC2)被描述为与转移过程有关。
摘要:本研究探索了如何建立一种深度学习模型,以准确判断乳房 X 光检查结果中的病变是良性还是恶性。数据来源于一家大型三级医院乳腺中心接受活检的女性的筛查乳房 X 光检查结果。从 215 张乳房 X 光检查中获取的 900 张乳房图像用于训练和建立基于深度学习的模型,该模型能够准确预测病变的良性还是恶性。与癌症诊断的金标准(即手术病理学)相比,所建立模型的敏感性为 95.7%,特异性为 87%,总体准确率为 90.7%,AUROC 为 0.76。放射科医生对这组患者的读数敏感性为 86%,特异性为 46%,总体准确率为 79%。基于深度学习的模型通过提高特异性和减少假阳性读数,显著提高了诊断准确率。该模型还可以对放射科医生报告中被归类为 BI-RADS 0 的乳房 X 光检查结果提供结论性解读,从而减少在做出最终诊断之前进行进一步影像学研究的需要。关键词:乳腺癌;计算机辅助诊断;深度学习;乳房 X 光检查解读
2。Tahmaseb A,Wu V,Wismeijer D,Coucke W,EvansC。静态计算机辅助植入物手术的准确性:系统的综述和荟萃分析。临床口腔植入物res。2018; 29(增刊16):416-435。 3。 Wismeijer D,Joda T,Flugge T等。 第5组ITI共识报告:数字技术。 临床口腔植入物res。 2018; 29(增刊16):436-442。 4。 周W,刘Z,Song L,Kuo CL,Shafer DM。 影响引导植入手术准确性的临床因素 - 系统综述和荟萃分析。 j Evid的凹痕实践。 2018; 18(1):28-40。 5。 de felice F,Di Carlo G,Saccucci M,Tombolini V,Polimeni A. 儿童牙科锥体计算机断层扫描:临床有效性和由于辐射暴露而引起的癌症风险。 肿瘤学。 2019; 96(4):173-178。 6。 wu th,Lin WC,Chen WK,Chang YC,Hwang JJ。 预测牙科计算机断层扫描的癌症风险。 j dent res。 2015; 94(1):27-35。 7。 Ludlow JB,Timothy R,Walker C等。 牙科CBCT的有效剂量 - 对九个CBCT单位的已发表数据和其他数据的元分析。 dentomaxillofac radiol。 2015; 44(1):20140197。 8。 Agbaje Jo,de Casteele EV,Salem AS,Anumendem D,Lambrichts I,Politis C.跟踪下肺泡神经:其在Surgical Planning中的影响。 临床口腔调查。 2017; 21(7):2213-2220。 9。 灰色CF,Redpath TW,Smith FW。 J口服抗议。2018; 29(增刊16):416-435。3。Wismeijer D,Joda T,Flugge T等。第5组ITI共识报告:数字技术。临床口腔植入物res。2018; 29(增刊16):436-442。 4。 周W,刘Z,Song L,Kuo CL,Shafer DM。 影响引导植入手术准确性的临床因素 - 系统综述和荟萃分析。 j Evid的凹痕实践。 2018; 18(1):28-40。 5。 de felice F,Di Carlo G,Saccucci M,Tombolini V,Polimeni A. 儿童牙科锥体计算机断层扫描:临床有效性和由于辐射暴露而引起的癌症风险。 肿瘤学。 2019; 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创伤性脑损伤 (TBI) 会导致短期和长期残疾和神经退行性病变。轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 占头部损伤的 85%;诊断和早期治疗基于计算机断层扫描 (CT) 或住院观察,这些检查耗时费力。CT 涉及暴露于潜在有害的电离辐射,并且 > 90% 的扫描结果为阴性。血脑屏障 (BBB) 损伤是 TBI 后导致长期后遗症的疑似病理事件,可靠且快速的即时检测可以筛查那些可以安全放弃急性头部 CT 检查的患者,这对于评估急性 mTBI 患者大有帮助。在这项先导研究中,招募了 15 名疑似 TBI 的成年患者(平均年龄 = 47 岁,范围 18-79 岁)和 15 名对照受试者(平均年龄 = 33 岁,范围 23-53 岁)。我们发现,无论是否存在病理,唾液 S100B 平均水平比血液 S100B 高 3.9 倍。唾液 [S100B] 与血清 [S100B] 呈正相关(Pearson 系数 = 0.79;p < 0.01)。唾液 S100B 水平在区分 TBI 患者和对照组方面与血清水平一样有效(对照组与 TBI:p < 0.01;血清 ROC AUC = 0.94 和唾液 ROC AUC = 0.75)。I 这些初步结果表明,测量唾液 S100B 可以作为诊断 TBI 的血清 S100B 的替代方法。需要进行更大规模的确认性试验来确定唾液生物标志物动力学与 TBI 严重程度的关系,以及性别、种族和年龄在影响唾液 S100B 水平方面的可能作用。
中风后失语症的潜在恢复情况差异很大,康复结果难以预测。此次跨学科合作以收集的大量中风后失语症患者行为和大脑变量数据为基础,绘制了与语言领域治疗相关的康复过程,并研究了神经可塑性的基础。在这项初步研究中,我们根据收集到的数据子集创建并测试了一个预测框架,并开发了机器学习算法,该算法将一组复杂的大脑和行为特征作为输入,以对参与者对治疗的反应进行分类和预测。我们开发了随机森林模型,使我们能够对这些特征的重要性进行排序。然后,我们比较了不同特征集的贡献并讨论了它们的生理含义。我们的初步结果表明了我们框架的潜力,因此,这项研究朝着预测个性化康复结果迈出了重要的第一步。
目的:氯胺酮和丙泊酚在电击疗法(ECT)麻醉中变得越来越流行。进行了这项研究,以检查脑衍生的神经营养因子(BDNF)的血清水平的变化是否与酮曲霉的抗抑郁作用(氯胺酮和丙泊酚)在ECT中的抗抑郁作用有关,用于治疗耐药性抑郁症患者(TRD)。方法:30例TRD患者(18 - 65岁)被招募,并接受了八个ECT会议,氯胺酮(0.5 mg/kg)加丙泊酚(0.5 mg/kg)(酮氟)。使用17个项目的汉密尔顿抑郁评分量表(HAMD-17)和简短的精神病学评级量表(BPRS)监测症状严重程度,并通过在基线和2、4、4、4、4、4、4、4、4和8 ect-ect-ect-ect-ect-ect-ect-ect-ect-ect-ect-ecte-ecte-ecte-BDNF的血清BDNF水平进行检查。还从30个健康对照中收集了BDNF的血清水平。结果:在基线时,TRD和健康对照患者之间的血清BDNF水平没有显着差异。ECT治疗后,TRD患者的反应和缓解率分别为100%(30/30)和53.3%(16/30)。尽管ECT后HAMD-17和BPRS评分显着降低,但与基线相比,ECT处理后血清BDNF水平尚未发生变化。在血清BDNF水平和疾病严重程度变化之间没有发现关联。结论:BDNF的血清水平并不代表适用的候选生物标志物,用于确定TRD患者在ECT期间酮曲霉的抗抑郁作用。关键词:BDNF,氯胺酮,丙泊酚,电击疗法,耐药性抑郁