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格里森评分综合 AI 模型开发
已经开发出基于人工智能的自动格里森分级解决方案，以协助病理学家进行快速定量评估，但跨各种扫描仪的推广以及使用来自最终用户的新注释数据不断更新人工智能模型仍然是该领域的一个关键瓶颈。我们提出了一种全面的人工智能辅助格里森分级数字病理学工作流程，结合了图像质量检查软件 A!magQC、基于云的注释平台 A!HistoNotes 和病理学家-人工智能交互 (PAI) 策略。为了演示和验证该流程，我们将其用于从 5 台扫描仪获得的前列腺样本进行格里森分级。在对 Akoya Biosciences 扫描仪扫描的 132 例前列腺切除标本进行训练后，对 55 例前列腺切除标本和 156 例活检标本进行验证，结果显示前列腺切除标本的 Gleason 分级灵敏度为 85%，特异性为 96%，F1 得分为 78%，活检标本的肿瘤检测灵敏度为 96%。对于其他 4 台扫描仪扫描的图像，采用我们的泛化解决方案后，Gleason 模式检测的平均 F1 得分从 67% 提高到 75%。在与来自新加坡和中国的 5 名病理学家进行的临床试验中，我们的流程将 Gleason 评分速度提高了 43%。此外，它通过半自动注释将注释时间缩短了 60%，从而通过增量学习提高了模型性能。
在受到创伤的受试者中检测认知疲劳...
由于其复杂的性质，从fMRI数据中理解认知状态尚未全面提高。在这项工作中，理解TBI患者认知疲劳的问题已被提出为多类分类问题。我们使用卷积和LSTMS作为提取空间特征并建模fMRI扫描的4D性质的构建块构建了时空编码器模型。为了学习数据和条件的更好表示，我们使用了一种称为“对比学习”的自我监督的学习技术，用公共数据集Bold5000预先介绍了我们的编码器，并进一步微调了我们的标签数据集来预测认知疲劳。此外，我们提供了一个fMRI数据集，该数据集包含创伤性脑损伤（TBI）患者和健康对照组（HCS）的扫描，同时执行一系列标准化的N-BACK认知任务。此方法建立了一种最新技术，可以分析fMRI数据中的认知疲劳，并击败以前的方法，以不同的方式解决这一问题。此外，我们的模型进行原始fMRI扫描的能力（直接从扫描仪输出的伪影的嘈杂图像）消除了实现根据所使用的扫描仪而变化的手动信号处理管道的需求。最后，我们研究了促成CF的不同大脑区域的影响。所提出的技术在此数据集上优于最先进的方法的13％以上。
儿科急救护理应用研究网络 (PECARN) 规则在轻微头部创伤儿童中的验证
儿科急救护理应用研究网络 (PECARN) 规则通常用于预测轻度头部创伤儿童是否需要进行计算机断层扫描 (CT) 扫描。本研究的目的是验证 PECARN 规则对因头部创伤而到儿科急诊科 (PED) 就诊的韩国儿童的有效性。本研究是一项多中心、回顾性、观察性队列研究，于 2015 年 8 月至 2016 年 8 月期间在韩国两家教学 PED 中进行。在这项观察性研究中，448 名到 PED 就诊的患者被纳入最终分析。根据 PECARN 规则，使用临床决策支持软件进行风险分层，然后做出是否进行 CT 扫描的决定。患者在出院后 7 天至 90 天内通过电话进行随访。分析了敏感性和特异性。所有年龄组的敏感性均为 100%，极低风险组未发现任何临床上重要的创伤性脑损伤 (ciTBI) 病例。本研究中 14.7% 的患者接受了 CT 扫描，原始 PECARN 研究中 33.8% 的患者接受了 CT 扫描。PECARN 规则成功识别了低风险患者，尽管接受 CT 扫描的患者比例减少，但并未漏诊任何 ciTBI 病例。
单轴循环拉伸下的填充聚合物油墨 - NSF-PAR
图 2. 0.5 毫米 PE874 打印线 (a) 较小区域的地形图，应变达到 80%。虚线轮廓内的区域被选中用于 (b) 3D 渲染。 (c) 同一样品在 50% 和 80% 应变之间循环 100 次后的 2D 轮廓测量场。 (d) 平移图关联插图 (a) 和 (c) 中显示的循环前后样品扫描的位移。请注意，平移几乎均匀，幅度约为 25 μm。结果
2024 地平线扫描论坛
由于 HTA 是决定能否获得新疗法的重要因素，因此我们必须将 HTA 的影响视为视野扫描的一部分。事实上，澳大利亚的 HTA 方法和流程自开始以来并没有进行重大改革。众议院卫生、老年护理和体育常设委员会对澳大利亚新药和新医疗技术审批程序的议会调查（议会调查）确定，迫切需要进行改革，以便及时获得创新药物和疫苗。7 卫生和老年护理部长也承认了 HTA 改革的必要性。8
5G 无人机如何帮助实现数字孪生 - GSMA
使其无人机能够自动绘制地图并捕捉所需的照片，以便全面记录和处理详细的 3D 数字模型。该模型可以是基础设施资产，例如桥梁或塔楼，也可以是场景，例如建筑工地或事故或犯罪现场。无人机操作员需要做的就是设置无人机需要扫描的场地或结构的边界，然后无人机完成剩下的工作：它会自动避开障碍物并从所有角度拍摄照片，以亚毫米级的精度记录场景或资产的每个元素，据 Skydio 称。
您的MRI问题回答了！
这是一个棘手的问题，因为我们以不同的方式感到和体验事物。一些有MRI扫描的孩子说这很有趣，因为您可以看镜子并见到父母。当您躺下并且床开始上升时，这也可能会令人兴奋。其他孩子说，一开始可能会有些恐惧，但是当您在扫描仪中时，感觉还不错，而且很放松。大多数孩子说，躺在床上和听音乐是最好的部分！当您在上方看时，就像看着白屏一样，它使您入睡。，如果您想摆脱扫描，可以按一下蜂鸣器，医生将停止扫描。
5G 无人机如何帮助实现数字孪生 - GSMA
使其无人机能够自动绘制地图并捕捉所需的照片，以便全面记录和处理详细的 3D 数字模型。该模型可以是基础设施资产，例如桥梁或塔楼，也可以是场景，例如建筑工地或事故或犯罪现场。无人机操作员需要做的就是设置无人机需要扫描的场地或结构的边界，然后无人机完成剩下的工作：它会自动避开障碍物并从所有角度拍摄照片，以亚毫米级的精度记录场景或资产的每个元素，据 Skydio 称。