XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System早期发现
利用脑电图信号早期发现自闭症儿童
摘要 — 马来西亚的自闭症儿童数量在一年中不断增加。由于需要专家来诊断疾病，因此可用于自闭症诊断的评估非常有限。使用神经生理信号对自闭症进行评估的方法在马来西亚尤为稀缺。因此，本研究使用脑电图信号来尽早检测受试者是否患有自闭症，并使用情感计算来识别自闭症儿童。使用 19 通道脑电图机（称为 DABO 机）收集 4 至 5 岁受试者的脑信号。本研究的目的是关注受试者是否患有自闭症的早期检测，并使用有效计算进行识别。此外，目的还要求注意受试者和正常组之间的情绪水平差异。就本研究的方法而言，我们围绕五个不同的状态来完成实验。这些状态包括收集 EEG 数据（原始数据）、数据预处理（过滤噪声）、使用梅尔频率倒谱系数或 MFCC 进行分析的特征提取、使用多层感知器或 MLP 进行分类以及最后的结果。结果表明，正常受试者和自闭症患者之间存在显著不同的情绪。这将有利于护理人员或父母以及研究人员通过这种早期检测来识别儿童的状况。关键词 — 脑电图 (EEG)、自闭症、自闭症儿童/儿童、MFCC、MLP。
纵向医疗保健分析，用于早期发现和进展
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
转化科学以加速癌症预防、早期发现和新疗法
COHCCC 致力于通过创新研究加速治愈癌症，具体方式包括促进基础研究以更好地了解与癌症发展相关的细胞和系统紊乱，采用策略来预防和识别癌症高风险患者，创造和推进最先进的治疗方法，以及实施策略来减少人类痛苦和提高生存率。这些举措将满足 COHCCC 服务区个人的需求，同时使全球男性和女性受益。为了实现这些目标，COHCCC 已将一批才华横溢的基础、临床和以人群为中心的研究人员安排到五个研究项目中，这些项目涵盖了从基础研究到早期临床试验，最终到社区参与的生存率研究（表 1）。从结果研究、癌症风险和预防研究中获得的知识反馈用于指导和促进基础科学研究。这些研究项目得到了信息学优势、一系列先进共享资源（包括内部良好生产规范 (GMP) 设施、文化敏感的社区外展和参与以及完善的行政基础设施）的支持。COHCCC 通过主任提出了一个有凝聚力的愿景，推动了响应集水区的癌症研究、教育和培训。
人工智能在新生儿先天性心脏病早期发现中的作用
在医疗保健领域，最重要的是儿科医疗保健领域，人工智能 (AI) 的作用已显著影响了医疗领域。先天性心脏病是一组心脏病，已知是出生时最严重的心脏病之一。这些心脏病需要迅速诊断和干预，以确保新生儿的健康。幸运的是，在人工智能的帮助下，包括所涉及的高度先进的算法、分析和成像，它为我们带来了一个充满希望的新生儿护理时代。本文回顾了 2015 年至 2023 年期间在 PubMed、Science Direct、UpToDate 和 Google Scholar 上发表的数据。总结 使用人工智能检测先天性心脏病已显示出在提高诊断准确性和效率方面的巨大希望。多项研究已经证明了基于人工智能的方法在诊断先天性心脏病方面的有效性，结果表明该系统可以实现高水平的灵敏度和特异性。此外，人工智能可以帮助减少医护人员的工作量，使他们能够专注于患者护理的其他关键方面。尽管使用人工智能有潜在的好处，但除了检测先天性心脏病之外，仍有一些挑战需要克服，例如需要大量高质量数据和仔细验证算法。尽管如此，随着研究和开发的不断进行，人工智能很可能成为改善先天性心脏病诊断和治疗的越来越有价值的工具。
黑色素瘤脑转移：早期发现、诊断和治疗机会的系统评价
摘要：摘要：简介简介：黑色素瘤仍然是全球最严重的皮肤癌。然而，很少有人尝试将晚期黑色素瘤的研究主体联系起来。在本综述中，我们报告了颅内转移性黑色素瘤诊断和治疗方面取得的进展。方法：从 Cochrane 图书馆、EMBASE 和 PubMed 数据库 (N = 27) 系统检索了截至 2022 年 11 月发表的相关 Cochrane 评论和随机对照试验。搜索和筛选方法遵循 2020 年修订的系统评价和荟萃分析指南的首选报告项目。结果：尽管围绕早期发现黑色素瘤脑转移的研究很少，但一些研究强调了与 MBM 相关的特定标志物。这些因素包括 BRAFV600 突变 ctDNA 升高、LDH 浓度高和 IGF-1R 高。治疗 MBM 的方法正在从手术转向非手术治疗，即立体定向放射外科 (SRS) 和免疫治疗药物的结合。目前有大量新兴研究试图确定和改进 MBM 的新型和既定治疗方案和诊断方法，但仍需要进行更多研究以最大限度地提高临床疗效，尤其是对于新的免疫疗法。结论：早期检测是治疗效果和 MBM 预后的最佳方法。目前的治疗采用化疗和靶向治疗。新兴方法强调生物标志物和联合治疗。需要进一步探索初步识别、治疗时机和改善不良治疗效果的方法，以推进 MBM 患者护理。
植被期间早期发现农业植物疾病的智能系统
摘要。本文提出了一个智能系统，用于在植被期间早期发现农业植物疾病。拟议的智能系统允许在早期发现三种类型的小麦疾病，尤其是黄生锈病，白粉病和septoria，并通过将有害化学物质仅在病植物上喷洒有害化学物质来显着改善土壤和生态。提出的疾病检测方法是基于基于C ++编程语言的Pycharm程序的卷积神经网络（CNN）的结构。智能系统的基本结构由Raspberry Pi 4模块，Raspberry Pi摄像头V2，蜂鸣器，HC-SR04距离传感器，转子驱动器，AC电机，电源，电源，继电器微电机和一些数字设备组成。关键字：植物性疾病，小麦，面粉露，黄点，septoria，图像，智能系统，传感器，神经网络，算法，微电子学，数字设备，框图。
通过自动化机器学习进行全面的血清 miRNA 测序，早期发现胰腺癌
背景：胰腺癌通常在晚期才被诊断出来，而早期诊断胰腺癌由于症状不典型且缺乏可用的生物标志物而十分困难。方法：我们对来自 14 家医院的 212 个胰腺癌患者样本和 213 个非癌性健康对照样本进行了全面的血清 miRNA 测序。我们将胰腺癌和对照样本随机分为两组：训练组 (N = 185) 和验证组 (N = 240)。我们创建了将自动机器学习与 100 种高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合相结合的集成模型，并在独立验证组验证了模型的性能。结果：100 个高表达 miRNA 和 CA19-9 组合的诊断模型可以高精度区分胰腺癌和非癌症健康对照（曲线下面积 (AUC)，0.99；灵敏度，90%；特异性，98%）。我们在独立的无症状早期（0-I 期）胰腺癌队列中验证了高诊断准确性（AUC：0.97；灵敏度，67%；特异性，98%）。结论：我们证明 100 个高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合可以作为胰腺癌特异性和早期检测的生物标志物。
利用机器学习方法挖掘影像和临床数据，以诊断和早期发现帕金森病
帕金森病 (PD) 是一种常见的、进行性的、目前无法治愈的神经退行性运动障碍。PD 的诊断具有挑战性，特别是在帕金森病的鉴别诊断和早期 PD 检测中。由于机器学习具有学习复杂数据模式和为个体做出推断的优势，机器学习技术越来越多地应用于 PD 的诊断，并已显示出一些有希望的结果。基于机器学习的成像应用使得在许多神经影像学研究中自动区分帕金森病和早期检测 PD 成为可能。对比研究表明，基于机器学习的 PD SPECT 图像分析应用在检测 PD 相关多巴胺能变性方面优于传统的半定量分析，表现与专家的目视检查相当，并有助于提高放射科医生对 PD 的诊断准确性。在这些应用中使用组合多模态（成像和临床）数据可以进一步增强 PD 的诊断和早期检测。为了将基于机器学习的诊断应用集成到临床系统中，需要进一步验证和优化这些应用，使其准确可靠。预计机器学习技术将进一步帮助改善帕金森病的鉴别诊断和帕金森病的早期发现，这可能会降低帕金森病诊断的错误率，并有助于在运动前阶段检测帕金森病，以便能够进行早期治疗（例如神经保护治疗），以减缓帕金森病的进展，防止出现严重的运动症状，并减轻患者的痛苦。
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。