AI 被定义为计算机科学的一门学科,其重点是创造能够感知世界并表现得像人类的机器 (13)。最初的 AI 算法用于简单的数据分析,由程序员硬编码,无法识别未专门编程的模式 (14)。ML 是 AI 的一个子领域,其中算法可以识别和学习复杂数据集中的模式以产生智力预测,而不是通过显式编程 (14,15)。然而,大多数传统的 ML 算法仍然需要人工输入,并且此类算法能够评估的模式仍然相当简单。DL 可以被概念化为 ML 的一类,其中算法基于人工神经网络组织成许多处理层,类似于人脑。医学成像最常用的 DL 模型是卷积神经网络 (CNN) (16)(图 1),最初由 Fukushima 于 1980 年描述 (17)。LeCun 等人于 1989 年首次描述了使用反向传播训练 CNN 进行图像识别 (18)。2012 年,Krizhevsky 等人首次使用图形处理单元 (GPU) 训练 CNN 对物体进行分类,并因此赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (19)。CNN 不需要人工干预即可进行复杂的数据分析 (20)。CNN 模仿人类大脑,神经元组织成多层 (21)
然而,肺癌仍然是全国男性和女性癌症死亡的主要原因。朱庇特医疗中心认识到了这一挑战,并建立了胸外科和肺卓越中心。这一战略举措的目的是成功地建立了一种多学科方法来诊断和治疗肺癌和其他胸部恶性肿瘤。我们致力于为患有肺、气管、食道、胸壁和纵隔疾病的患者提供最优质、最先进、最全面的护理。我们被《美国新闻与世界报道》评为肺癌手术高绩效(最高分),被美国放射学院指定为肺癌筛查中心,并被肺癌联盟认可为卓越筛查中心。担心或有患肺癌风险的患者可以接受快速、无痛、非侵入性的筛查方法。如果 CT 肺部扫描有任何发现,患者将被转诊到我们的肺结节诊所,在那里他们将接受准确的评估和快速干预,以获得最佳结果。
ILA。193 名接受 ICI 单药治疗的患者中有 18 名 (9.3%) 出现早发性 ICI-ILD,71 名接受 ICI 和化疗的患者中有 3 名 (4.2%) 出现早发性 ICI-ILD。7 名患者 (2.7%) 在出现早发性 ICI-ILD 之前接受了胸部放射治疗。患有和未患有早发性 ICI-ILD 的患者基线特征之间的差异并不显著。患有和未患有 ILA 的患者中出现早发性 ICI-ILD 的比例之间的差异并不显著 (p = 0.765)。
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所有 Thermaltake TT RGB PLUS 产品均可连接到 Razer Chroma 生态系统。安装 TT RGB PLUS 软件和 Razer Synapse 3。
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脊椎动物肺部包含多种微生物群落,但鲜为人知的是社区组成或其对健康的后果的原因。肺微生物组组装,例如分散,协同进化和宿主开关。然而,肺微生物组的比较调查很少,特别是对于真菌成分,是mycobiome。区分真菌分类群是通才或专业共生体,潜在的病原体或偶然吸入的孢子,这是迫切的,因为有很高的新兴疾病潜力。在这里,我们提供了禽肺菌落体的第一个特征,并测试了环境,系统发育和功能性状的相对影响。我们使用了195个肺样本中的元法编码和培养,代表20个家庭中的32种鸟类。我们确定了532个真菌分类群(Zotus),其中包括许多机会病原体。这些主要由门comycota(79%)组成,其次是basidiomycota(16%)和粘膜瘤(5%)。酵母和类似酵母菌的类群(Malassezia,Filobasidium,saccharomyces,Meyerozyma和Aureobasidium)和丝状真菌(cladosporium,cladosporium,externaria,neurospora,fusarium和spergillus)很丰富。肺Mycobiomes受环境暴露的强烈影响,并通过宿主身份,性状和系统发育亲和力进一步调节。我们的结果暗示了迁移性鸟类作为机会性致病真菌的长距离传播的潜在向量。