XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System失明
人工智能减少眼部健康差异
青光眼和白内障。然而，在每一种情况下，眼科护理的不平等导致世界各地低收入、医疗服务不足和农村社区的失明患病率更高。人工智能 (AI) 在医学领域的出现让人们希望，这项技术已经证明了能够根据图像进行医学诊断，可能会减少眼科诊断和最终护理方面的不平等。3 虽然人工智能在眼科领域的应用多种多样，但这里的激励用例是作为失明的二级预防，作为一种力量倍增器，使眼科医生级别的诊断能够到达卫生系统无法使用现有资源满足临床需求的地方。次要目标可能是提高高收入和低收入地区的医疗服务效率。实现这一目标的一种方法是将成像系统的物理位置以辐条和中心模型分布到初级卫生诊所或当地验光诊所，只有检查结果呈阳性的人才会被转诊进行面对面护理。通过减少临床医生对不需要治疗的患者的筛查负担，低收入和高收入地区的资源可能会得到更好的利用，以最大限度地发挥现有临床医生对人口的影响。此外，在 COVID-19 时代，人们重新关注利用远程医疗来最大限度地减少不必要的医疗机构就诊的医疗服务模式。3、4
一种新疫苗可以为兔子提供应有的保护
粘液瘤病 粘液瘤病是一种严重的、通常是致命的兔子疾病，由粘液瘤病毒感染引起。最明显的临床症状通常是眼睛肿胀、几乎闭上，以及头部、面部、耳朵、嘴唇、肛门和生殖器周围的其他局部肿胀，这些症状可能在感染后几天内出现。严重的肿胀可能导致失明和面部扭曲，在症状出现后一天左右，导致进食和饮水困难。细菌性呼吸道感染常常使疾病复杂化，导致致命的肺炎。
bsc Physics
激光物理学（生物学）由于激光在医学和生物学领域的使用迅速增加，因此在世界范围内对具有光学，激光器和激光应用专业知识的训练有素的物理学家在生物学和医学领域的应用。la sers在受益于人类的广泛方面提供了创新的解决方案。在医学中，激光用于纠正视力，治愈可能导致失明，治疗皮肤疾病并进行手术的眼睛疾病。使用激光器的微观技术在医疗应用中已变得司空见惯。开发了激光光激活的新材料和药物。
Leica TS16 - 用户手册
直接在光束内观看可能会造成危险（低眼部危险等级），尤其是故意暴露在眼睛中时。光束可能会导致眩目、闪光失明和残像，尤其是在低环境光条件下。3R 类激光产品的受伤风险有限，因为：a) 无意暴露很少会反映最坏情况（例如）光束与瞳孔对齐，最坏情况调节，b) 最大允许激光辐射暴露（MPE）的固有安全裕度 c) 对于可见辐射，暴露于强光的自然厌恶行为。
特刊 - 视网膜的遗传学和基因组学...
视网膜发育和功能受复杂的遗传和基因组机制的控制，对这些过程的破坏会导致严重的视觉障碍和失明。遗传学和基因组学的进步大大增强了我们对视网膜生物学的理解，从而导致了视网膜疾病的新诊断和治疗方法。探索与视网膜疾病发作，开发视网膜模型系统，识别基本基因和遗传网络以及应用基于CRISPR的基因组编辑相关的遗传变异，对于推进这一领域至关重要。为了进一步在这一领域的知识，我们邀请专家撰写研究论文和关键评论，以解决这些关键领域。
使用图像
本研究旨在使用混合溶液方法诊断出视网膜底面图像的糖尿病性视网膜病。更具体，混合方法依赖于结合深度学习和图像处理以获得更好的结果。可靠的糖尿病性视网膜病变（DR）从数字眼底图像中检测被认为是医疗图像处理中的一个开放问题，需要开发替代溶液。失明和视觉丧失可能来自DR。本研究采用径向基函数（RBF）神经网络分类器来自动识别视网膜图像是与疾病相关或非药物相关的。糖尿病性视网膜病（DR）会导致视觉损害的视网膜病变，通常与糖尿病有关。如果未及时检测到它，则可能导致失明。早期诊断和治疗DR可以帮助防止视力丧失。深度学习已成为最近最受欢迎的方法之一，显示了各种应用程序的性能提高，尤其是在医学图像的分析和分类中。由于其出色的有效性，卷积神经网络越来越多地用作医学图像分析中的深度学习技术。图像处理在研究的建议的解决方案方法中使用。然后将卷积神经网络分类以进行诊断。使用Eyepacs数据库的33000个视网膜底面图像来验证该技术。深度学习模型使用彻底的方法来训练和评估Alexnet检测糖尿病性视网膜病的模型。模型精度为0.7349，结果表明了值得注意的性能指标和成功的准确分类。
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介