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World File Search System度量
人工智能，医学图像和精度医学：进步和观点人工智能，医学成像和精确度量
总结，适用于医学形象以开发和加强个性化医学的人工智能（AI）的作用被描述为不断改进的过程，一系列机遇和巨大超越的专业挑战。 div>这项工作描述了AI相对于图像，数据制备，图像协调，器官和伤害的自动分割，其标记，放射学变量的提取以及预测临床模型的发展。 div>与这些解决方案在临床实践中的整合相关的方面，以提高护理过程，诊断和治疗最个人，高效和精确的患者的精度和效率。 div>诸如Primage和Chaimeleon之类的项目强调了AI的变革潜力以及跨学科合作的基本作用，以实现这种潜力，基于连续的多专业协作，以解决伴随这些进步的道德，监管，技术和临床挑战。 div>
通过度量的视觉脑解码的EEG分类... 比较p300检测的卷积和复发性神经网络
大脑解码不仅是一个有趣的研究领域，而且从认知和临床的角度也具有收益。近年来，大脑解码从脑电图记录中有很大的增长。通常，基于EEG的非侵入性脑部计算机界面（BCI）通常用于解码精神情绪/意图（从宽松的意义上）。这种解码的实用且有用的例子是，BCI控制轮椅或BCI控制的用户界面，可以帮助不同的人。自1924年被德国精神主义者汉斯·伯杰（Hans Berger）（Chen，2014年）发现以来，脑电图（EEG）主要被卫生工作者用于诸如癫痫发作的应用（Chen，2014年）。然而，多年来，它在认知神经科学和生物医学工程领域的用途显着改善。与其他一些大脑感应性相比，该技术的主要收益不仅是其非侵入性，而且是其高时间分辨率以及相对较低的成本。除了这些优势之外，脑电图信号的劣势是非常差的SNR。说过，由于信号与噪声比率较差，因此很难吸收来自脑电图的大脑中发生的事情。尽管如此，已经为诸如解码情感和分析的应用程序完成了大量的BCI成功工作（Chen等，2019; Craik等，2019; Gao等，2015）等。受到此类研究的启发，我们进一步探索了一个重新
BPCI高级临床情节与质量度量相关表 - MY6上次更新：2024年7月
概述从2021年，型号4（My4）开始，参与者被要求选择临床发作线组（CESLG）而不是临床发作（CE）类别。在MY4及以后，参与者将通过选择“管理质量度量设置”或“替代质量度量”来评估质量的灵活性，对于他们承诺要承担责任的CESLG中的每个CE。为了帮助参与者选择，本文档确定了每个CESLG；与相应的Medicare严重性 - 诊断相关组（MS-DRGS），医疗保健通用程序编码系统（HCPCS）代码（HCPCS）代码或疾病的国际统计分类（ICD）第9或10次修订；对齐的行政/替代质量措施；国家质量论坛（NQF）或质量支付计划（QPP）编号（如果适用）；以及每个质量度量的数据源。
主观工作量表真正衡量的是什么？工作量度量发散的操作和表示解决方案
摘要 我们研究了继续使用主观工作量反应来指示操作员的状态，无论是单独使用还是作为一组集体测量的一部分。主观量表与生理和基于绩效的测量缺乏融合，这使人们怀疑是否存在任何单一的工作量结构来支撑有意识的体验、生理状态和个人与任务相关的绩效概况。我们研究了发散问题的哲学和测量观点，并考虑了三种可能的解决方案。首先，可靠和有效测量工作量的困难可能导致发散，但不能完全解释它。其次，工作量可以从操作上处理：通过展示特定措施在预测重要结果方面的实用性，可以证明使用特定措施是合理的。第三，可以进一步努力开发与真实经验现象相对应的代表性工作量测量。应用正式的测试有效性标准可以识别支持主观工作量的多个潜在结构，包括那些在绩效环境中定义自我调节的结构。生理和基于绩效的评估可能会定义其他不同的结构。解决多样性问题对于人体工程学至关重要，因为工作量测量的无效应用将威胁到暴露的操作员以及由他们控制的复杂技术系统服务的许多其他人。
彭博固定收益优化方法论补充
在初始确定日期上，轨迹约束确保索引的加权度量等于或低于基准指数加权度量的指定百分比。在随后的重新平衡上，约束确保索引的加权度量将等于或低于当时基准指数的加权度量的指定比例的较低，或者由指定的几何降低确定的水平相对于初始确定日期或基本确定日期的基准指数的加权度量。索引的加权度量和基准指数排除了该量度没有报告或估计值的成分，并将权重标准化为其余成分。确定日期𝑑𝑑，加权度量如下：
人口免疫的度量可以预测2017-2018季节流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示了与年龄相关的
背景：对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于与其他菌株相比，宿主对感染感染的相对可用性。抗血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）的抗体赋予了对流感感染的实质性保护。我们询问横截面抗体衍生的估计值对不同流感促进核的种群易感性（H3N2）是否可以预测下季节的成功。方法：我们从2017年夏季从1至90岁的483个健康个体收集了血清，并使用焦点还原中和测试（FNRT）和酶连接的凝集素分析（Ella）分析了对代表性菌株的中和对HA和NA的反应。我们估计了循环病毒进化枝的相对人口平均水平和特定年龄的敏感性，并将这些估计值与随后的2017-18季节的进化枝频率变化进行了比较。结果：中和抗体滴度最低的进化枝，表明人口易感性更高，主导下一个季节。病毒菌株之间的效率相关性因年龄而异，表明与年龄相关的表位差异是由共同的过去暴露驱动的。但实质性的无法解释的变化仍然存在于年龄组内。结论：这项研究表明，人口免疫的代表性度量如何改善进化预测并为流感的选择性压力提供信息。
机器学习算法的概括误差的确切表征
摘要：最坏的数据生成（WCDG）概率度量是作为表征机器学习算法的概括功能的工具。这样的WCDG概率度量被证明是两个不同优化问题的独特解决方案：（a）在数据集中，预期损失的最大化是在数据集中的相对熵相对于参考度量的一组概率测量值的最大化； （b）相对于参考度量，通过相对熵的正则化对预期损失的最大化。这样的参考度量可以解释为数据集中的先验。WCDG累积物是有限的，并根据参考度量的累积量进行了界定。分析WCDG概率度量引起的预期经验风险的浓度，引入了模型的（ϵ，δ） - 固定性的概念。闭合形式表达式显示了固定模型的预期损失的灵敏度。这些结果导致了新的表达式，用于任意机器学习算法的概括误差。这些表达式可以大致分为两个类。第一个涉及WCDG概率度量，而第二个涉及Gibbs算法。此发现表明，对Gibbs算法的概括误差的探索促进了适用于任何机器学习算法的总体见解的推导。
量子熵将物质与几何结合起来
摘要 我们提出了一种将物质场与高阶网络（即细胞复合体）上的离散几何耦合的理论。该方法的关键思想是将高阶网络与其度量的量子熵相关联。具体来说，我们提出了一个具有两个贡献的作用。第一个贡献与度量与高阶网络相关联的体积的对数成正比。在真空中，这个贡献决定了几何的熵。第二个贡献是高阶网络的度量与物质和规范场诱导的度量之间的量子相对熵。诱导度量根据拓扑旋量和离散狄拉克算子定义。定义在节点、边和高维细胞上的拓扑旋量为物质场编码。离散狄拉克算子作用于拓扑旋量，并通过最小替换的离散版本依赖于高阶网络的度量和规范场。我们推导了度量场、物质场和规范场的耦合动力学方程，提供了在离散弯曲空间中获取场论方程的信息论原理。
种群免疫的度量可以预测流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示与年龄相关的敏感性和特异性差异
对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于宿主的相对可用性与其他菌株相比，易受感染的宿主的可用性。抗血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）的抗体赋予了对流感感染的实质性保护。我们询问横截面抗体衍生的估计值对不同流感促进核的种群易感性（H3N2）是否可以预测下季节的成功。，我们从2017年夏季1至90岁的483个健康个体收集了血清，并分析了对代表性菌株的HA和NA的中和反应。中和抗体滴度最低的进化枝，表明人口易感性更高，主导下一个季节。对不同的HA和NA进化枝的滴度在个体之间发生了巨大变化，但与年龄显示出显着的关联，表明依赖相关的过去暴露。尽管存在这种相关性，但H3N2菌株抗体滴度的个体间变异性随着年龄的增长而逐渐增加。本研究表明，人口免疫的代表性度量如何改善进化预测并为流感的选择性压力提供信息。
种群免疫的度量可以预测流感A（H3N2）的主要进化枝，并揭示与年龄相关的敏感性和特异性差异
对于抗原可变病原体（例如流感），应变适应性部分取决于宿主的相对可用性与其他菌株相比，易受感染的宿主的可用性。抗血凝素（HA）和神经氨酸酶（NA）的抗体赋予了对流感感染的实质性保护。我们询问横截面抗体衍生的估计值对不同流感促进核的种群易感性（H3N2）是否可以预测下季节的成功。，我们从2017年夏季1至90岁的483个健康个体收集了血清，并分析了对代表性菌株的HA和NA的中和反应。中和抗体滴度最低的进化枝，表明人口易感性更高，主导下一个季节。对不同的HA和NA进化枝的滴度在个体之间发生了巨大变化，但与年龄显示出显着的关联，表明依赖相关的过去暴露。尽管存在这种相关性，但H3N2菌株抗体滴度的个体间变异性随着年龄的增长而逐渐增加。本研究表明，人口免疫的代表性度量如何改善进化预测并为流感的选择性压力提供信息。