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World File Search System疾病诊断
基于多图融合的脑功能连接分析
本文提出了一种功能连接网络 (FCN) 分析框架，用于对静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据进行脑部疾病诊断，旨在减少噪声、受试者间差异和受试者间异质性的影响。为此，我们提出的框架研究了一种多图融合方法来探索两个 FCN，即全连接 FCN 和 1 最近邻 (1NN) FCN 之间的共同信息和互补信息，而之前的方法仅侧重于从单个 FCN 进行 FCN 分析。具体而言，我们的框架首先进行图融合以生成具有高判别能力的 rs-fMRI 数据表示，然后使用 L1SVM 联合进行脑部区域选择和疾病诊断。我们进一步评估了所提框架在各种神经疾病数据集上的有效性，例如额颞叶痴呆症 (FTD)、强迫症 (OCD) 和阿尔茨海默病 (AD)。实验结果表明，与最先进的 FCN 分析方法相比，所提框架通过为分类任务选择合理的大脑区域实现了最佳诊断性能。
用于高通量筛选的数字条形码
摘要：高通量筛选是药物研发、癌症治疗和疾病诊断中不可或缺的技术，可以大大减少时间成本、试剂消耗和人工费用。本文详细介绍了四种灵敏度高、可及性的高通量筛选方法。荧光、DNA、重金属和非金属同位素条形码通常标记抗体、蛋白质和糖类以识别细胞，分别通过流式细胞术、第二代 DNA 测序、质谱流式细胞术和第二离子质谱法进行检测。将二进制信息编码在条形码中、用条形码标记单个细胞、一起进行细胞表征以及通过条形码识别属于单个细胞的结果是高通量筛选的主要步骤。详细介绍了四种数字条形码在体外和体内高通量筛选中的应用，并总结了它们的优缺点。高通量筛选为多学科研究提供了强大的平台，极大地促进了药物研发、疾病诊断、癌症治疗等的进程。关键词：高通量筛选，荧光条形码，DNA条形码，重金属条形码，非金属同位素条形码■引言
悉尼神经影像分析中心利用人工智能改变临床神经影像
组织 悉尼神经影像分析中心 (SNAC) 是一家先进的机构，以独特的方式将神经影像研究与专用的、符合监管要求的商业图像分析设施相结合。SNAC 位于悉尼大学大脑与思维中心内，利用尖端技术为神经系统疾病提供新见解；并开发用于疾病诊断和监测的生物标记物。 行业 医疗保健、高等教育
i-ome®发现：精度的力量
在精密医学的背景下，体液抗体的测量至关重要（1-3）。这些免疫蛋白是早期作为疾病的直接表现而产生的。抗体的子类，称为自身抗体，靶向自动抗原。自身抗体可以用作自身免疫性疾病，癌症和其他病理状况的关键生物标记。自身抗体的详细分析允许对个体水平的免疫系统动态有细微的了解，有助于疾病诊断，患者分层和监测治疗结果。
牙科护理的革命
自有记载以来，人类大脑一直是科学家和工程师最感兴趣的结构之一。几个世纪以来，基于试图模仿其功能的原理，人们开发出了新的技术，但创造一台能够像人类一样思考和行动的机器仍然是一个无法实现的幻想。这个想法现在被称为“人工智能”。牙科已经开始感受到人工智能 (AI) 的影响。其中包括放射学图像增强，这提高了牙齿结构的可见性并有助于疾病诊断。人工智能还被用于牙髓病学中根尖病变和根部解剖的识别，以及牙周炎的诊断。本综述旨在全面概述人工智能在现代牙科众多专业中的应用。通过详尽的搜索确定了 1987 年 3 月至 2023 年 7 月期间发表的相关出版物。选择了以英文发表的研究，并包括有关人工智能在各个牙科专业中的应用的数据。牙科实践不仅仅涉及疾病诊断，还包括与临床发现的相关性以及对患者进行治疗。人工智能无法取代牙医。然而，全面了解人工智能概念和技术将在未来大有裨益。目前正在开发用于牙科应用的人工智能模型。
纳米医学的当前趋势和未来方向
摘要纳米医学是一个快速增长的领域，它应用了纳米技术的原理来改善医疗保健，重点是诊断，治疗和预防疾病。纳米颗粒具有独特的特性，使其在医学中有用，包括高表面积与体积比和特定的靶向能力。本文回顾了制药行业中使用的不同类型的纳米医学及其潜在益处，以及靶向药物输送的机制。虽然纳米医学已经导致了全球销售疗法（如多克西尔和阿布拉辛）的发展，但必须解决监管和道德考虑，以确保安全和效力。还必须解决纳米医学在靶向药物输送中的局限性，例如有限的药物有效载荷能力和缺乏特异性。尽管面临挑战，但纳米医学的前景很有希望，有可能彻底改变个性化医学，改善疾病诊断和治疗，并支持组织再生和修复。与人工智能的整合可以导致更精确，有效的药物输送和疾病诊断。持续的研究人员，医疗保健提供者和行业合作伙伴之间的投资和合作可以帮助克服障碍，并释放纳米医学的全部潜力。总体而言，纳米医学是一个令人兴奋且有希望的领域，有可能显着改善医疗保健结果。
由人工智能驱动的智能气体传感器阵列
摘要：像人类一样行动的移动机器人应该拥有多功能灵活的传感系统，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉。气体传感器阵列（GSA），也称为电子鼻，是机器人嗅觉系统的一种可能解决方案，可以检测和区分各种气体分子。应用于电子鼻的人工智能（AI）涉及一组不同的机器学习算法，这些算法可以通过分析来自 GSA 的信号模式来生成气味印记。GSA 和 AI 算法的结合可以使智能机器人在许多领域发挥强大的功能，例如环境监测、气体泄漏检测、食品和饮料生产和储存，尤其是通过检测不同类型和浓度的目标气体进行疾病诊断，具有便携性、低功耗和易于操作的优势。令人兴奋的是，配备“鼻子”的机器人将充当家庭医生，守护每个家庭成员的健康，保证家庭安全。在本综述中，我们总结了 GSA 制造技术和人工嗅觉系统中采用的典型算法的最新研究进展，探索了它们在疾病诊断、环境监测和爆炸物检测中的潜在应用。我们还讨论了气体传感器单元的主要局限性及其可能的解决方案。最后，我们展示了 GSA 在智能家居和城市领域的前景。
基于 CRISPR–Cas9 修饰的催化发夹组装的灵敏且特异的 microRNA 检测和原位成像方法
微小RNA（miRNA）是一类小型非编码RNA，在调控基因表达和相关病理过程中发挥着至关重要的作用。1,2作为一种重要的生物标志物，miRNA在细胞内的分布和表达与许多疾病，尤其是癌症有着密切的关系。因此，miRNA的体外检测和原位成像都有利于疾病诊断。3最近，外泌体是一种直径约30 – 150纳米的小型载体，含有几种不同的生物分子，包括蛋白质、脂质以及mRNA和非编码RNA。外泌体也被认为是细胞 - 细胞通讯介质中的重要部分，因为它们可以将其内容物（尤其是miRNA）释放到邻近细胞和远端细胞。4 – 6因此，外泌体miRNA被视为疾病诊断和病理研究的有前途的生物标志物。据报道，许多 miRNA 检测方法，如实时定量聚合酶链式反应 (qRT-PCR)、北方印迹、微阵列，可在溶液或细胞裂解物中实现灵敏的 miRNA 检测。7,8 尽管如此，这些方法也因步骤耗时、程序复杂和成本昂贵而受到批评，阻碍了它们的广泛应用。7,9,10
评估机器学习算法的有效性
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断，为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病（包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病）方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类），本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC，用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战，例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后，它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景，强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用，同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。