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World File Search System图像分析
使用pycerr和癌症基因组云的医学图像分析的人工智能应用程序
医学物理部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，美国摘要这项工作介绍了用于进行人工智能的用户友好，基于云的软件框架（AI）分析医学图像。该框架允许用户通过自定义软件和硬件依赖性来部署基于AI的工作流程。我们的软件框架的组件包括用于放射学研究的Python本地计算环境（Pycerr）用于放射图像处理的平台，用于访问硬件资源和用户管理公用事业的癌症基因组学云（CGC），用于从数据存储库中访问图像，并从数据存储库中访问图像，并安装AI模型及其依赖模型及其依赖。GNU-GPL版权Pycerr从基于MATLAB的CERR移植到Python，使研究人员能够从H IGH维度的多模式数据集组织，访问和转换元数据，以在放射治疗和医学图像分析中构建与云兼容的工作流程，以构建云兼容工作流程。pycerr提供了可扩展的数据结构，可容纳常用的医学成像文件格式的元数据和观众，以允许多模式可视化。提供了分析模块，以促进与云兼容AI的工作流程，用于图像分割，放射素学，DCE MRI分析，放射疗法剂量 - 剂量 - 基于基于剂量的直方图以及正常的组织并发症和肿瘤控制模型用于放射治疗。提供了图像处理实用程序，以帮助训练和推断基于卷积神经网络的模型，以进行图像分割，注册和转换。可以使用CGC提供的API访问部署的AI模型，从而使其在各种编程语言中使用。该框架允许对成像数据进行往返分析，使用户能够将AI模型应用于CGC上的图像，并在其本地机器上检索和查看结果，而无需本地安装专用软件或GPU硬件。总而言之，提出的框架有助于端到端放射图像分析和可重复的研究，包括从源头提取数据，从AI模型中训练或推断出数据，用于数据管理的公用事业，可视化以及简化对图像元数据的访问。
实时套件的生物细胞图像分析软件
图1。在延时图像系列中跟踪合成标记的运动。该图介绍了通过DataSet Analysis开发的新颖软件（该软件包的演示视频可在datasetanalysis.com/synthetic-demo上查看），并使用Unity Technologies的游戏引擎进行。该图显示了合成标记运动运动的计算机视觉分析，这些运动模仿了活细胞荧光显微镜图像序列。位移向量颜色编码用于显示角方向以及运动速度。按钮选择允许更改显示首选项。在图上，黄色向右移动，也显示为黄色直方图的右峰内的黄色显示。同样，向左移动的向量是红色的，无论是在图像覆盖层上还是在屏幕右上角的双模式直方图的左峰内。第二个显示选项（未显示）将位移向量的颜色编码更改为显示不同的绿色阴影，具体取决于速度。在右侧的单峰直方图上观察大多数粒子移动较慢（左侧的绿色峰），而几个颗粒移动得非常快（右侧的深绿色分布尾巴）。有关每秒分析帧的实时信息，速度和角向量方向的平均值显示在屏幕的右下角。通过向跟踪模块提供特定于样本的输入，参数选择允许限制计算复杂性，以最大程度地减少跟踪误差并提供最快的分析结果。在屏幕的左侧，左上角有滑块，可以根据对分析样本中运动性质的先验知识来设置（i）检测到的颗粒数量的上限，（ii）基于粒子检测到的粒子检测率的水平，（ii）在粒子选择水平上，（iii）在粒子选择水平（III）中，（iii）是一个最小的距离（iii），这是一个最小的距离（iii）。分析的样品，以及（iv）粒子搜索半径的截止值，这限制了最大允许的位移；这是另一个参数，它是根据样本知识选择的。屏幕左下角的蓝色按钮可以通过显示分割或跟踪结果，单段轨道（仅在两个框架之间）或聚合的轨迹来更改屏幕显示的各个方面，如上所述，矢量颜色编码（红色/黄色的速度与绿色的红色速度为绿色不同）。我们将使用AI算法将当前的实时2D功能扩展到3D分析。
外周血细胞图像分析的语言模型
摘要本文研究了视觉模型（VLM）在外周血细胞自动形态学分析中的应用。虽然手动显微镜分析仍然是血液学诊断的金标准，但它既耗时又可能会受到观察者间的变化。这项工作旨在开发和评估能够从微观图像中对血细胞进行准确的形态描述的微调VLM。我们的方法论包括三个主要阶段：首先，我们创建了一个合成数据集，该数据集由10,000个外周血细胞图像与专家制作的形态描述配对。第二，我们在三个开源VLMS上使用低级适应性（LORA）和量化Lora（Qlora）进行了微调方法：Llama 3.2，Qwen和Smovlm。最后，我们开发了一个基于Web的界面，用于实用部署。的结果表明，在预先调整后所有模型的所有模型中都有显着改善，QWEN的性能最高（BLEU：0.22，Rouge-1：0.55，Bertscore F1：0.89）。为了确保可访问性并实现正在进行的评估，该模型已被部署为网络空间的Web应用程序，使研究社区可自由使用。我们得出的结论是，微调的VLM可以有效地分析外周血细胞形态，从而为血液学分析提供了标准化的潜力。这项工作建立了一个框架，可以将视觉模型改编为专业的医疗成像任务，这对改善临床环境中的诊断工作流程的影响。完整的实现可在GitHub
数学和图像分析MIA 2025会议
欢迎进入第十二版的数学和图像分析（MIA）会议系列！该会议建立在2000年成功的MIA会议创业的基础上，该会议已两年一度地在巴黎的IHP举办。自2014年以来，德国研究人员就加入了组织会议，并决定在巴黎和柏林之间进行更改。科学计划包括在应用数学研究（PDE，统计，反问题，优化，几何建模，最佳运输等）之间的界面上受邀的插入。和New Develo P.M.成像科学，机器学习和高维数据处理的各种主题，重新与主题有关，包括恢复，构造感应，自然图像建模和神经模拟。
使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析
多系统平滑肌功能障碍综合征（MSMDS）是由ACTA2基因突变引起的常染色体显性疾病，导致可变的临床表现和多器官功能障碍。间质肺疾病（ILD）是这种情况的罕见表型。我们描述了一个罕见的婴儿病例，该病例是一个8个月大的男孩，该病例逐渐恶化呼吸困难，以及自出生以来呼吸窘迫和氰化物的间歇性发作。胸部CT扫描显示ILD的典型迹象。此外，患者表现出先天性肌动病，主动脉缩写，PDA和肺动脉高压。全异常测序鉴定了从acta2基因中的从头变体c.536g> a（p.arg179his）。这些发现确认了MSMD的诊断。尽管基于医院的肺部护理和优化的治疗，但由于住院第12天的心脏和呼吸停滞而去世。该病例强调了在婴儿ILD的鉴别诊断中考虑MSMD的重要性。
儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。
在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法
Willis（CW）的圆圈是一种关键的脑结构，可支持附带血流以维持脑灌注并补偿最终的闭塞。CW内高风险血管的曲折性增加已被视为脑血管疾病进展的标志物，尤其是在颈内动脉（ICA）等结构中。这部分是由于年龄相关的斑块沉积或动脉僵硬。从磁共振（MR）飞行时间（TOF）图像分割的血管的可靠曲折度测量值需要精确的曲率估计，但存在的方法在噪音或稀疏分段数据中遇到困难。我们引入了一种开放源，端到端管道，该管道使用单位速条拟合进行准确的曲率估计，并为ICA提供基于稳健的曲率曲折度指标，并结合了样条拟合质量的指标。我们使用理论数据对此进行测试，并将此方法应用于来自22名参与者的TOF数据。我们表明，即使在噪音限制的高度限制下，我们的指标也能够捕获曲折的曲折，并遭受不同类型的异常动脉卷积。我们发现，我们的ICA曲折度与年龄和超声测量的颈动脉内膜培养基厚度相关。这最终具有重要的翻译意义，能够可靠地产生曲折的曲折和估计脑血管疾病。我们在GitHub存储库中提供开源代码。©
自主 AI：超越 CAD 图像分析
另一个考虑因素是解决方案的术语，以及“自主 AI”是否会在机构和放射科医生之间造成不确定性和犹豫。作为医学成像领域的一项新技术，与任何新技术一样，需要付出巨大努力来改善市场教育并让全球不同利益相关者加深理解。在过去的 8 年里，机构已经对 CAD、CAD 解决方案的预期功能以及它需要满足的标准感到满意。因此，需要考虑供应商是否可以利用 CAD 创造的“舒适感”，并将自主解决方案定位为“高级 CAD”。此外，医疗保健运营方面的其他方面越来越习惯于利用 AI 工具和分析来实现流程和工作流程的“自主性”；因此，专家组还认为，跨部门指导和案例研究强调医疗保健中“自主性”的好处将有助于揭开“自主”标签的神秘面纱。
计算机辅助诊断的医学信息学，放射组学和图像分析
课程信息课程编号2412136持续时间10天外国教授Rangaraj Mandayam Rangayyan课程协调员首席协调员Raghavendra B.S.课程协调员A.V.博士 narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。 放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。 本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。 显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。 解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。 显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。 详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。课程协调员A.V.博士narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。