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尺寸神经影像型
抽象的机器学习已越来越多地用于获得个性化的神经影像学特征，以诊断，预后和对神经精神病和神经退行性疾病的治疗的反应。因此，它通过鉴定疾病亚型在各种大脑表型措施中存在显着差异，从而更好地理解疾病异质性。在这篇综述中，我们首先介绍了使用机器学习和多模式MRI进行研究的系统文献概述，以揭示各种神经精神疾病和神经退行性疾病的疾病异质性，包括阿尔茨海默氏病，精神分裂症，精神分裂症，主要抑郁症，主要的抑郁症，自闭症谱系疾病，多发性硬化症，以及他们的多种疾病以及跨性别的定义。随后，我们总结了相关的机器学习方法，并讨论了一种新兴的范式，我们称之为维度神经影像型内型（DNE）。dne将神经精神病学和神经退行性疾病的神经生物学异质性分解为低维但有益的，定量的脑表型表述，是一种强大的中间表型（即内型型），很大程度上反映了下属的遗传学和遗传学。最后，我们讨论当前发现的潜在临床意义，并设想未来的研究途径。
第 2 部分：数字正射影像
FGDC 由来自农业部、商务部、国防部、教育部、能源部、卫生与公众服务部、国土安全部、住房和城市发展部、内政部、司法部、劳工部、国务院和交通部、财政部和退伍军人事务部的代表组成；环境保护局；联邦通信委员会；总务管理局；国会图书馆；国家航空航天局；国家档案和记录管理局；国家科学基金会；核管理委员会；人事管理办公室；小企业管理局；史密森学会；社会保障管理局；田纳西流域管理局；以及美国国际开发署。
神经影像 - Eric Rawls
分形是在不同尺度上重复的自相似图案，其复杂性用 0（一个点）和 2（一个填充平面）之间的分数欧几里得维数 D 表示。美国画家杰克逊·波洛克 (JP) 的滴画本质上是分形，波洛克最著名的作品属于高维（~1.7）类别。这意味着人们更喜欢更复杂的分形图案，但一些研究表明人们更喜欢低维分形。此外，研究表明顶叶和额叶大脑活动跟踪分形图案的复杂性，但之前的研究根据分形维数人为地对分形进行分类，而不是将分形维数视为参数变化的值。我们使用从 JP 艺术品中提取的白色层作为刺激，并构建统计匹配的二维随机康托集作为控制刺激。当参与者观看 JP 和匹配的随机 Cantor 分形图案时，我们记录了脑电图 (EEG)。然后，参与者对每种图案的主观偏好进行评分。我们使用单次试验分析构建了将主观偏好与分形维数 D 相关联的受试者内模型，以及将 D 和主观偏好与单次试验 EEG 功率谱相关联。结果表明，对于 JP 和 Cantor 刺激，参与者更喜欢高 D 图像。功率谱分析表明，对于艺术分形图像，顶叶 alpha 和 beta 功率以参数方式跟踪分形图案的复杂性，而对于匹配的数学分形，顶叶功率以参数方式跟踪一系列频率内图案的复杂性，但在 alpha 波段最为显著。此外，顶叶 alpha 功率以参数方式跟踪对艺术和匹配的 Cantor 图案的审美偏好。总体而言，我们的结果表明，对艺术和计算机生成的分形图像的复杂性的感知反映在顶叶 - 枕叶的 α 和 β 活动中，而对复杂刺激的偏好的神经基础则反映在顶叶 α 带活动中。
神经影像 - Alpha 邮件
一所大学格勒诺布尔阿尔卑斯大学萨瓦省蒙特勃朗分校，CNRS，LPNC，38000，格勒诺布尔，法国 b 法国大学研究所（IUF），法国 c UMRS 449，里昂天主教大学，高等研究应用学院，69002，里昂，法国 d INSERM，U1028，CNRS，UMR5292，里昂神经科学研究中心，大脑动力学与认知团队，DYCOG，里昂，F-69000，法国 e 里昂大学，里昂，法国 f INSERM，U836，F-38000，格勒诺布尔，法国 g 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯，神经科学研究所，GIN，38000，格勒诺布尔，法国 h INSERM U1028，CNRS UMR 5292，里昂神经科学研究中心，癫痫转化与整合研究中心，TIGER，里昂，F-69000，法国 i 里昂民事临终关怀院功能神经病学和癫痫病学系，里昂，法国 j CHU 格勒诺布尔阿尔卑斯，神经精神病学研究中心，38000，格勒诺布尔，法国 k INSERM，U1216，F-38000，格勒诺布尔，法国
放射诊断和影像服务标准
放射诊断与成像部门设备精良，可提供各种放射服务。通过在主放射科和校外设施提供尽可能最好的现代诊断设施，全天候服务可满足住院患者、门诊患者和外部转诊的需求。作为服务提供商，我们为几乎所有临床专业提供重要支持，但作为该领域的专家，我们也有责任发起和推动变革。该部门致力于提供优质服务，并顺应当前趋势和时代需求，正在向无胶片放射科发展，目前配备了图片存档和通信系统 (PACS)，我们的一般放射学程序包括不同类型的造影放射学、荧光透视检查，并且通过引入令牌系统、辐射剂量、报告周转时间和胶片拒收率、无胶片丢失、多个用户同时查看图像以及提高吞吐量，最大限度地减少了患者的等待时间。除了一般放射学程序外，所有其他专业检查都需要提前预约。酒店还为无预约患者和预约患者提供普通放射线摄影、造影放射线摄影和超声波检查设施。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
悉尼神经影像分析中心利用人工智能改变临床神经影像
组织 悉尼神经影像分析中心 (SNAC) 是一家先进的机构，以独特的方式将神经影像研究与专用的、符合监管要求的商业图像分析设施相结合。SNAC 位于悉尼大学大脑与思维中心内，利用尖端技术为神经系统疾病提供新见解；并开发用于疾病诊断和监测的生物标记物。 行业 医疗保健、高等教育
妇产科超声影像人工智能简介
人工智能 (AI) 使用数据和算法来得出与人类得出的结论一样好甚至更好的结论。人工智能已经成为我们日常生活的一部分；它支持人脸识别技术、虚拟助手（如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Microsoft Cortana）中的语音识别以及自动驾驶汽车。人工智能软件已经能够击败国际象棋、围棋甚至扑克的世界冠军。对于我们的社区而言，它是医疗保健领域创新的重要来源，已经帮助开发新药、支持临床决策并提供放射学质量保证。获得美国食品药品监督管理局或欧盟（即将纳入欧盟医疗器械法规）批准的医学图像分析人工智能应用名单正在迅速增加，并涵盖了各种临床需求，例如使用智能手表检测心律失常或将关键成像研究自动分类到放射科医生的工作列表的首位。深度学习是人工智能的主要工具，在图像模式识别方面表现尤为出色，因此可以为严重依赖图像的医生带来巨大益处，例如超声医师、放射技师和病理学家。尽管产科和妇科超声是最常见的两种影像学研究，但人工智能迄今为止对这一领域的影响不大。尽管如此，人工智能在协助重复性超声任务方面具有巨大潜力，例如自动识别高质量采集并提供即时质量保证。为了发挥这一潜力，人工智能开发人员和超声专业人员之间的跨学科交流是必不可少的。在本文中，我们探讨了医学成像人工智能的基础知识，从理论到适用性，并向超声领域的医疗专业人员介绍了一些关键术语。我们相信，更广泛的人工智能知识将
人工智能对影像艺术设计影响的研究
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