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imageclef 2024
随着各种疾病的传播（例如结核病（TB），Covid-19和流感），已经进行了医学研究，以开发和实施病毒的必要治疗方法。但是，目前尚无可用的方法来早日识别此类疾病。需要一种早期诊断方法来提供必要的治疗方法，开发特定的药物并防止患者死亡。因此，近年来已经在医学图像分析研究中投入了大量努力。实际上，专门针对结核病的任务已被用作去年七年的ImageClef评估运动的一部分[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]，[7]，[7]，[8]。在ImageClef 2024中的主要任务[8]，“ ImageClefmed Gans”被视为计算机断层扫描（CT）报告。任务的目的是检测合成生物医学图像数据，以确定在训练中使用了哪些真实图像，以在第一个子任务中产生生成的图像，并在第二个子任务中检测生成的模型。在本文中，我们使用基于U-NET的分割提出肺图像。，并且我们采用卷积神经网络（CNN）模型或视觉变压器（VIT）采用微调的深神经网络模型。此外，第一个子任务是在ImageClef gans使用转移学习的培训数据集，以进行任务1和任务2。本文的新贡献是基于U-NET的肺部分割的新型特征构建技术的主张。在第2节中，我们描述了执行任务和想象中的GANS 2024数据集。在第4节中，我们描述了我们执行的实验。在第3节中，我们介绍了图像实验设置以及本研究中使用的功能。在第5节中，我们提供了结论。
瓣膜心脏病的全球负担
vhd是失去身体残疾和恶化生活质量的主要因素，这代表了全球心血管发病和死亡率的主要原因[1]。理解地理和时间趋势以及VHD流行学的变化对于临床实践的进步和制定初级和次要预防的有效卫生政策至关重要[2]。尽管基于人群的研究是研究疾病患病率的合适方法，但在VHD的背景下，他们需要在大型样本中进行全面超声心动图检查，这是人口很好的代表。此外，他们在很大程度上依赖于常规收集的数据（包括ICD-10代码）。这种流行病学方法可能是不可靠的，因为验尸后的分析表明，VHD的真实流行率显着大于临床编码和报道的VHD的真正普遍性[3]。的确，只有在VHD至少中度或临床相关的情况下，基于人群的数据往往会收集，并且由于症状投诉或某些临床适应症的存在，患者参考了诊断测试。更重要的是，对VHD诊断技术的有限访问可能导致VHD的明显低估，尤其是在低收入或中等收入/资源贫乏国家[4]。最后，VHD的特定原因可能被误导，尤其是在风湿性心脏病（RHD）是地方性且VHD的分类很容易容易出错的地区[5]。RHD仍然是迄今为止全球初级VHD的最常见原因。尽管在全国范围内，在国家层面上，最边缘化和最贫困的人口没有显示出改善的迹象，人们继续早日死于RHD。
战略现实：
1 北约 2022 战略概念 (布鲁塞尔：北约，2022 年 6 月)，第 5 页。2 Sydney Tucker，2022 年北约峰会：中国问题成为首要议题 (华盛顿特区：史汀生中心，2022 年 7 月 5 日)。3 Michael Kaiya 和读卖新闻，“岸田旨在加强日本与北约合作”，日本新闻，2022 年 6 月 30 日，https://japannews.yomiuri.co.jp/politics/defense-security/20220630-41900/； “日本、北约提早修改伙伴关系计划”，《日本》，2022 年 6 月 30 日，https://www.nippon.com/en/news/yjj2022063000020/ 4 Ryo Nemoto，“日本最高制服军官将出席第 1 届北约军事首长会议”，《日经新闻》，2022 年 5 月 17 日，https://asia.nikkei.com/Politics/International-relations/Japan-s-top-uniformed-officer-to-attend-1st-NATO-military-chiefs- meeting； Mari Yamaguchi，“俄罗斯入侵乌克兰之际，日本、北约加强联系”，美联社，2022 年 6 月 7 日，https://apnews.com/article/russia-ukraine-japan-asia-tokyo-e433eec7b8d519aa49050ab4b37b0841； “日本和英国誓言早日签署防务协议”，《日本时报》，2022 年 9 月 21 日，https://www.japantimes.co.jp/news/2022/09/21/national/jpn-uk-talks/，“通过演习和战斗机，德国国防部长寻求加强印度-太平洋关系”，《日本时报》，2022 年 9 月 26 日，https://www.japantimes.co.jp/news/2022/09/26/asia-pacific/german-defense-minister-asia-pacific-engagement/
牛杆菌牛菌监视和通过采样快速检测
牛杆菌是裸体（FOXN1，NU/NU）小鼠种群的机会感染。被确定为裸小鼠过度性皮炎或“鳞状皮肤病”的病因，牛梭菌会导致短期临床疾病，其后是终身亚临床皮肤定殖的临床疾病。尽管临床体征的持续时间有限，但对异种移植肿瘤发育的影响可能很大，导致肿瘤生长延迟，减慢或失败。正如2010年全国AALAS会议小组讨论中所强调的那样：“对丘脑裸鼠的控制和消除与Corynebacterium相关的高肿瘤（CAH）”，C。Bovis遭受了学术和行业研究设施，作为一种细菌污染物，这是一种极难消除的细菌污染物。现代啮齿动物哨兵监测计划依靠脏床上用品前哨的计划并非旨在早日检测迅速传播，环境稳定且空气传播的细菌（如C. bovis）。有必要建立一种可以可靠地使用的方法，以更有效地监测裸露的小鼠菌落以外的裸露床上用品前哨。为了解决这个问题，我们提议通过PCR监视单独的通风笼（IVC）机架排气系统，以便牛梭菌的存在。先前通过PCR来监测小鼠病原体的IVC架空气排气，例如Helicobacter spp。，鼠病毒和内骨和骨质寄生虫。
探索基于技能的课程的学习分析...
摘要：本研究使用各种机器学习分类模型，包括随机森林，逻辑回归，catboost，支持向量分类（SVC）和幼稚的贝叶斯进行基于技能的课程的学习分析。目标是将学生成果分为四个类：通过，区分，撤回和失败。这项研究有助于学习分析和教育中的机器学习应用的知识越来越多。这项调查的发现为教育者和学术机构提供了一个强大的框架，可早日识别出表现不佳或退出风险的学生，从而及时进行干预，以增强学生在基于技能的课程中的成功。关键字：随机森林，逻辑回归，catboost，支持向量分类（SVC）和幼稚的贝叶斯，MLP，LDA，被动侵略性分类器。简介学术界基于技能的课程的重要性日益重要，这是需要创新的方法来有效地监视和增强学生的绩效。本文旨在开发和比较各种ML分类模型，包括随机森林，逻辑回归，Catboost，SVC和幼稚的贝叶斯，以预测基于技能的课程的学生成果。通过分析历史学生数据，该项目试图将结果归类为通过，杰出，撤回和失败，并为高危学生提供有价值的见解，以供早期识别和干预。文献调查：-1。Jermine G.valen-dacanay。和Thelma D. Palaoag [2023]： - 预测学生的成功对于
使用基于石墨烯的材料测量PSA的新型电化学纳米传感器，用于检测前列腺癌
摘要：在这项工作中，已经开发了一种基于适体的电化学纳米传感器来早日检测前列腺癌。前列腺特异性抗原（PSA）是前列腺癌最常见的标志物，这项研究AIMES使用基于电化学纳米含量的适体检测该生物标志物，使用纳米结构使用纳米结构，使用纳米结构氧化物氧化物/氧化物氧化物/石墨含量碳氧化物/石墨碳氮化碳/氮化碳/金纳米（GO/G-C-g-c-c-c 3 n n 4/au nps）。通过还原氧化石墨烯，石墨氮化碳和金纳米颗粒（RGO /G-C 3 N N 4 /AU NPS），可以在玻璃碳电极（GCE）表面稳定适体链。为了确保适体的正确操作，在五个物质之间进行了选择性分析，并且与其他材料相比，诊断为稳定性和高选择性的电化学生物传感器，诊断所需的分析物（PSA）。进行了Aptasensor电化学，CV，SQW和EIS测试的表征，以研究合成的纳米颗粒的特征，XRD，FTIR，SEM，SEM，TEM测试，结果表明所使用的纳米颗粒已很好地合成。检测限（LOD）为1.67 pg.ml -1在六烯烃（[Fe（CN）6] -3/-4）培养基中，这种检测的极限要低得多，并证明了PSA早期检测的纳米倍数的高能力。设计的生物传感器需要很短的时间（约30分钟）才能将PSA视为前列腺癌的症状。
基于表面肌电图的平台，用于评估肌肉减少症
Andrea Caroppo, Gabriele Rescio, Alessandro Leone, Pietro Siciliano National Research Council of Italy - Institute for Microelectronics and Microsystems Via Monteroni, c/o Campus Università del Salento, Palazzina A3, Lecce, Italy email: andrea.caroppo@cnr.it email: gabriele.rescio@cnr.it电子邮件：alessandro.leone@cnr.it电子邮件：pietro.siciliano@le@le.imm.cnr.it摘要 - 肌肉减少症是一种疾病，其特征是失去肌肉质量和肌肉力量。它与自然衰老过程以及老年医疗状况和床休息有关。因此，从医学的角度来看，可以定期监测患有肌肉减少症风险的患者，以通过客观和特定的指标来早日检测其发作或进展，这是非常有益的。在过去的几年中，表面肌电图（SEMG）越来越多地在该研究领域的预防，诊断和康复中起着重要作用。此外，EMG技术的最新进展允许开发低侵入性且可靠的基于智能EMG的可穿戴设备。本文介绍了一个集成平台的设计和实现，该平台包括基于SEMG的可穿戴设备以及与用于病理学临床监测和管理的处理软件的接口。该系统旨在随着时间的推移而进行预防（早期诊断）和监测患者病情的目的。在这里，我们介绍了有关开发的肌肉减少症管理平台的可行性的初步研究。具体而言，这项工作涉及鉴定EMG信号的采样频率与EMG信号中提取的高度歧视特征的差异之间的最佳权衡，以自动测量肌肉折叠术。
额叶脑肿瘤与较低的尿路症状之间的联系 - 347例患者
摘要。- 目的：本研究旨在早日了解轴内额叶肿瘤对排尿中心的影响及其在产生前额叶皮层内及其周围的作用中的潜在作用。患者和方法：总共选择了149例有症状的患者进行尿道namic检测。研究样本包括在两个位置进行治疗的所有轴内额叶肿瘤：2017年至2020年之间的阿扎德医学科学大学（德国）和阿扎德医学科学大学（伊朗）。由于局部肿瘤生长而导致额叶压缩的患者，尿路症状较低（LUTS）。有症状的患者具有脑磁共振（MRI）的想象，以检查可能的病变。结果：使用计算机尿动力学研究和无效日记评估了经过治疗的患者（149例中位年龄为55岁）。149名症状患者的尿动力学测试结果表现出82例（55％）患者的发病过度活跃性，在67例（45％）患者中发病障碍，患者的发病障碍，40（45％）患者，不抑制的40（27％）PA-TECERS和低体重膀胱囊肿的患者不抑制闪烁性放松。肿瘤大小和尿液症状之间没有明显的相关性（P = 0.103，Spearman Q = 0.826）。结论：额叶内肿瘤压缩和浸润前额叶 - 影响排尿中心并降低尿路症状。右额叶的肿瘤与尿失禁直接相关，这在2年内完全消除了70％的患者。
引用H.R Hanif，人工智能对医学诊断准确性的影响，EJCMPR。 2025; 4（1）：153-175。
a b s t r a c t早期诊断疾病是改善治疗结果的关键措施。人工智能通过使用临床数据，医疗图像和病史来帮助医生更快地识别疾病。例如，深度学习算法用于分析MRI和CT扫描等医学图像，并可以早日识别肿瘤。在2020年的一项研究中，人工智能模型比放射科医生更准确地诊断乳腺癌。AI系统可以通过处理来自医疗记录，测试结果和成像等各种来源的信息来提供更准确的诊断。例如，在诊断传染病时，AI可以同时回顾临床测试结果和临床症状，从而使医生能够更快，更自信地做出决定。这种高精度会导致医疗错误和改善治疗结果的减少，最终提高了患者满意度。不是科学家依靠传统和耗时的方法来测试和检查分子，而是通过数据分析和高级建模来鉴定具有很高潜力的分子。这些方法不仅减少了发现新药所需的时间，而且还大大降低了与之相关的成本。在优化药物生产过程时，可以看到AI的另一种应用。传统上，由于其多重复杂性和生产条件的变化变化，药物生产面临许多挑战。但是，使用AI系统，可以更精确地监视和控制生产过程。这些系统可以分析生产数据，并在达到最终产品之前识别和解决问题和缺陷。此外，AI能够通过使用预测模型来优化各种生产阶段并提高效率。因此，不仅提高了制造药物的质量，而且生产速度也提高了，这有助于降低成本并增加获得新药的机会。
对生物标志物在帕金森氏病早期诊断中的作用的全面回顾
帕金森氏病（PD）是一种复杂的神经系统，退化性的临床状况，该疾病是由于底孢子虫中的多巴胺能神经元的损失所描述的，nigra pars compacta在患者中表现出无数的感觉运动和非运动症状。由于大脑中神经递质多巴胺的水平降低，这种疾病发生，这主要与迁移率和认知有关的功能特征有关。基底神经节主要参与认知功能的产生，因此是PD中最显着相关的区域。由于PD的经典诊断和评估主要取决于运动特征的外观，只有在大约60-80％的多巴胺神经元细胞死亡中才发生，这是出现的，我们必须专注于确定可以帮助我们评估和诊断疾病进展的PD的生物标志物，从而为患者提供更好的预测。本评论文章将重点关注当前可用和使用的不同生物标志物，并在临床，生物学，成像和遗传生物标志物的标题下进行划分，并评估其对帕金森氏早期评估的特异性和敏感性，并使用分子生物标志物为患者和急性诊断的未来提供了对帕金森氏症的未来。PD在全球范围内影响了1％以上人口，并且在其发病率和随之而来的社会经济负担的背景下仅排名第二位于阿尔茨海默氏病。最近在生物标志物中的突破大大改善了患者的生存和预后几率，但它仍然主要是一种症状诊断工具。这是一个研究领域，需要专注于早日诊断PD的更先进的方法，涉及临床诊断，神经影像学技术和分子生物学合作，以提供帕金森患者应得的最高护理和生活质量。