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人工智能可以通过数字皮肤图像检测出猴痘吗？
摘要 — 迄今为止，已有 75 个国家报告了猴痘疫情，该疫情正在全球迅速蔓延。猴痘的临床特征与天花相似，而猴痘的皮肤病变和皮疹通常与其他痘相似，例如水痘和牛痘。这些相似之处使得医疗保健专业人员通过检查病变和皮疹的外观来检测猴痘具有挑战性。此外，由于在当前疫情爆发之前猴痘很罕见，医疗保健专业人员之间存在知识差距。受人工智能 (AI) 在 COVID-19 检测中取得成功的推动，科学界对使用人工智能从数字皮肤图像中检测猴痘表现出了越来越浓厚的兴趣。然而，缺乏猴痘皮肤图像数据一直是使用人工智能进行猴痘检测的瓶颈。因此，最近，我们推出了 2022 年猴痘皮肤图像数据集，这是迄今为止同类数据集中规模最大的数据集。此外，在本文中，我们利用该数据集研究了在皮肤图像上使用最先进的 AI 深度模型进行猴痘检测的可行性。我们的研究发现，深度 AI 模型在从数字皮肤图像中检测猴痘方面具有巨大潜力（准确率为 85%）。然而，要实现更强大的检测能力，需要更大的训练样本来训练这些深度模型。
NASWI 饮用水验证采样结果
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青藏高原南部南北地堑系温泉气体地球化学特征与演化过程
81G 0.07 8.3 −9.3 — 3.67×10 11 3.8 0.3 95.9 0.4 65.2 34.3 注 ： “ — ” 表示未测出或无法计算 ； R C 为样品 3 He/ 4 He ； R A 为大气 3 He/ 4 He ： 大气 （ 3 He/ 4 He ） =1.39×10 −6 、（ 4 He/ 20 Ne ） =0.318 ， 地幔 （ 3 He/ 4 He ） =1.1×10 −5 、（ 4 He/ 20 Ne ） = 1 000 ， 地壳 （ 3 He/ 4 He ） =1.5 ×10 −8 、（ 4 He/ 20 Ne ） =1 000 ； δ 13 C-CO 2 端部构件的值 ： 地幔端元取值 （ δ 13 C=−6.5±2.5‰ ， CO 2 / 3 He=2×10 9 ）， 碳酸盐端元取值 （ δ 13 C=0±1‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ）， 沉积物端元取值 （ δ 13 C=−30±10‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ） 。
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4467例NSCLC患者EGFR突变NGS与ARMS-PCR综合分析
摘要 背景 通过比较扩增阻滞突变系统PCR（ARMS-PCR）与二代测序（NGS）对非小细胞肺癌（NSCLC）靶基因突变的检出率及类型，阐述非小细胞肺癌检测的特点和应用优势，为临床医生有效选择相应检测方法提供依据。方法与材料 选取重庆医科大学附属第一医院2016年1月至2020年10月肺癌靶基因病例，共纳入样本4467例，经病理活检确诊为NSCLC。样本来源包括手术切除、支气管镜活检、转移性活检、血液、痰液、胸腔积液细胞学检查。其中ARMS-PCR技术检测3665例，NGS技术检测802例。比较不同NSCLC样本中ARMS-PCR与NGS技术对EGFR基因突变（包括外显子18、外显子19、外显子20、外显子21等）的检出率及突变类型。结果ARMS-PCR检测出的EGFR基因总突变率为47.6%,NGS检测出的EGFR基因总突变率为42.4%,两种方法对EGFR基因总突变检测结果存在显著差异（P<0.001）。在不同外显子上,两种方法检测到的EGFR突变率不同,ARMS-PCR检测的外显子19的突变率明显高于NGS检测,而外显子20和21的突变率均明显低于NGS检测,且NGS检测出的多重突变率为16.3%,高于ARMS-PCR检测出的2.7%,具有统计学差异。结论NGS技术对耐药患者用药具有指导作用，但NGS技术虽然可以检测出一些罕见位点，但其重要性和指导意义尚不明确，且罕见突变数量较少，尚需进一步研究新的生物标志物和技术，以期早期诊断、指导用药、评估治疗预后。
