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Mijwil 等人，《美索不达米亚医疗保健人工智能杂志》第 2024 卷，第 16-19 页
机器学习被认为是在冠状病毒诊断中发挥重要作用的最重要技术之一。它是一套先进的算法，能够分析医疗数据并识别疾病的模式和行为。它用于解释医学图像，以高精度和高效率提供每张图像的详细信息，例如胸部X光图像。这些算法在大量图像上进行训练，以识别表明存在冠状病毒（COVID-19）感染的模式。本文将简要概述机器学习在通过处理和分析医学图像数据诊断 COVID-19 方面的重要性，并帮助医生和医护人员为感染该病毒的患者提供卓越和有影响力的护理。
Exactech 推出用于肩关节置换术的开创性人工智能和放射组学研究，重点介绍膝关节和踝关节技术的进展
这项新研究展示了机器学习技术（如聚类）如何将 CT 图像衍生的放射组学数据与患者人口统计数据聚合在一起，以确定临床相关的肌肉分类，这些分类可以预测肩关节置换术后的临床结果。在第一项研究中，分析了 1,382 名患者的 CT 扫描中的三角肌放射组学，以确定肩关节置换术前后与高水平和低水平运动相关的五个不同的三角肌群。该技术可以应用于其他肌肉以及骨骼，以合成复杂的图像数据，以便临床医生通过术前规划软件轻松解释。
新加坡智慧国家拥抱 3D 土地...
作为新加坡成为智慧国家的一部分，新加坡土地管理局 (SLA) 于 2014 年启动了 3D 国家测绘计划。该计划涉及通过机载激光扫描、航空图像和移动激光扫描与成像对岛国新加坡进行测绘。ORBIT 技术用于管理下游移动激光扫描和图像数据的内容。这些高质量数据集与 ORBIT 工具的易用性和交互性为政府机构内的利益相关者提供了许多可能性，使他们能够高效地管理感兴趣的特征和资产。ORBIT GT 很自豪能够参与新加坡的智慧国家探索。
已发布版本的引用（APA）：Blixt Hansen, E.、Iftikhar, N. 和 Bøgh, S. (2020)。工业中小型企业中易于使用的多功能人工智能概念。Procedia Manufacturing，51，1146-1152。https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.161
人工智能（通常缩写为 AI）被应用于越来越多的领域，并且预计只会增长 [1, 2]。更具体地说，随着 2010 年代在图像数据等方面的不同突破，人工智能子类别机器学习的使用显示出巨大的潜力 [3]，现在可以在游戏中达到并超越人类 [4]。随着人工智能和机器学习的快速发展，制造业也在关注这些技术。人工智能与大数据和 3D 打印等其他新技术一起被归类为工业 4.0 [5]。大型企业已经开始在其产品和生产中使用这些技术 [6, 7]。此外，机器学习也已在焊接和机器人领域得到应用 [8, 9]。大多数研究和开发都集中在如何将人工智能应用于制造 [10] 和 [11] 领域。
基于CNN和阈值分割的脑肿瘤检测模型
这项研究提出了针对大脑图像的基于全球阈值的机器学习算法。对于每个段，该网络使用各种补丁大小和决策树收集多尺度数据，从而确保该方法捕获了准确的分割信息。对于该方法，只需要一个解剖学MR图像。此方法获得了De-Noise图片和清洁图像数据。脑功能障碍的主要原因包括脑部疾病或恶性肿瘤。肿瘤是一块很小的脑组织，无法控制地生长。世界上大多数人口都患有脑部疾病，近100亿人从脑肿瘤中丧生（Cha，2006）。这是大脑的MRI。找到肿瘤，使用MRI扫描。由于分段和
人工智能的安全性和有效性......
摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例，但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性，并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据，包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据，以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据，以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时，将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码，然后进行主题分析。
人工智能的安全性和有效性......
摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例，但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性，并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据，包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据，以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据，以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时，将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码，然后进行主题分析。
下一代微流体学：实现实验室-A
摘要：易受攻击的斑块进展和破裂风险的评估和预测对于诊断，管理和治疗心血管疾病以及可能预防急性心血管事件（例如心脏病发作和中风）至关重要。然而，对斑块脆弱性评估的准确评估及其未来变化的预测需要准确的斑块帽厚度，组织成分和结构定量和机械应力/应变计算。多模式性内血管内超声（IVU），光学相干断层扫描（OCT）和血管造影图像数据和随访的血管造影图像数据是从十名患者中获取的，以获得用于模型构建的准确可靠的斑块形态。为228个匹配的IVUS + OCT切片构建了三维薄片薄度有限元模型，以获得斑块应力/应变数据进行分析。定量斑块盖的厚度和应力/应变指数作为替代定量斑块漏洞指数（PVIS），并采用机器学习方法（随机森林）来预测使用实际患者IVUS + OCT随访数据的PVI变化作为金标准。我们的预测结果表明，CAP-PVI（C-PVI），平均CAP应力PVI（emem-PVI）和平均盖CAP菌株PVI（平均值）（平均值）的最佳预测精度为90.3％（AUC = 0.877），85.6％，85.6％（AUC = 0.867）和83.3％（AUC = 0.867）和83.3％（AUC = 0.809）。最佳组合预测因子比最佳单个预测因子的预测准确性提高了6.6％，平均S-PVI为10.0％，平均SN-PVI为8.0％。结合机械和形态学预测因子可能会导致更好的预测准确性。我们的结果证明了使用多模式IVUS + OCT图像的电势准确，有效地预测斑块盖的厚度和应力/应变指数的变化。
使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。
无训练的文本驱动图像到视频发电
在文本到视频生成[2，13，27，31，42]中。尽管取得了成就，但文本输入的有限可控性刺激了图像到视频（I2V）生成领域的增长趋势，旨在鉴于图像和文本描述[27，38，43]，旨在产生视频序列。在I2V生成上的最新研究[35，38，43]试图通过将时间层纳入现有SD模型并在视频和图像数据集中训练这些较大的模型来利用预训练的SD模型的功能。尽管这些方法表现出了令人鼓舞的结果，但在大规模标记的数据集中，很大的缺点仍然很大程度上依赖广泛的培训[9，39]。这可以表现出来，从而限制了这些方法的可访问性和发展潜力。