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World File Search System胸部
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。
医学图像完整性发行国际数据安全和胸部筛查
• An organizational, not just a technical problem • People, hardware, software, … • Many attacks by insiders (incompetent, compromised, malicious, …) • Actual vs. perception, regulatory presumption of harm, reassurance • Networks expanding, remote access increasing • “Zero Trust” – same inside as outside (convenience impact) • Organization/system is “complex” therefore vulnerable • New is not necessarily better … just未开发的风险•提防据称的Panaceas（“区块链”，NFTS，…）•医疗保健不是银行业 - 不要过分简化类比
从1954年作为布里斯班胸部医院的开始，查尔斯王子医院现在
3.0 Overview ......... ... .................................................................. .. .................... ... .............. 3 3.1 World Hydropower Congress Welcome Reception ....... .... ... ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................。6 3.4 Meeting with Malcolm Turnbull, President Designate of the International Hydropower Association and Co-Chair of the International Forum on Pumped Storage Hydropower .. .. ..... ... .. .. ......... ................... .. ....... .. .............. ... ............. ... 7 3.5 Meeting with Oli Sveinsson from Landsvirkjun, Iceland's National Power Company, regarding hydro consulting ... .... .......... ... .....。... ............................................................8 3.6 Meeting with Eddie Rich, Chief Executive of the International Hydropower Association .......... .. ... .... ..................................................... ... ....................... .. .. 8
联合治疗学在美国胸部协会2024年国际邦联
本新闻稿中包含的陈述本质上不是历史性的，这是1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的“前瞻性陈述”。前瞻性陈述包括我们为患者未满足的医疗需求而创新的目标，并使我们的其他利益相关者受益，这进一步推动了我们开发新颖的药物疗法和技术来扩大可用性器官可用性的目的。这些前瞻性陈述受到某些风险和不确定性的约束，例如我们向美国证券交易委员会提交的定期报告中所描述的，这可能会导致实际结果与预期的结果有重大差异。因此，此类前瞻性陈述是由我们在向美国证券交易委员会提交的定期报告和文件中提出的警告性陈述，警告性语言和风险因素的资格，包括我们有关表格10-K的最新年度报告，关于10-Q表格的季度报告以及表格8-K的当前报告。我们声称对1995年《私人证券诉讼改革法案》中包含的安全港的保护，以审视前瞻性陈述。我们将截至2024年4月16日提供此信息，并且没有义务更新或修改本新闻稿中包含的信息，无论是由于新信息，未来事件还是任何其他原因。
NSW/ACT胸部临床更新和年度科学...肺专家支持电子烟改革，因为新研究揭示了电子烟与肺癌的联系肺专家支持电子烟改革，因为新研究揭示了电子烟与肺癌的联系
“重要的是要意识到电子烟在停止吸烟方面不是银弹。他们的表现仅比尼古丁替代疗法好一点，并且仅在专业行为支持时才使用。” “我们还知道，绝大多数使用电子烟的人当然不会将其用作戒烟的治疗产品。大多数电子烟使用者30岁以下，从未吸烟，或者可能只吸烟了几个月或偶尔。”荷兰教授继续说道。
人工智能支持临床医生审查疑似肺癌患者的胸部 X 光片
根据苏格兰政府公布的等待时间目标，紧急转诊治疗应在紧急怀疑癌症转诊后 62 天内进行，从决定到治疗的时间应在诊断后 31 天内。16 2022 年，制定了更短的诊断和治疗时间表，以支持肺癌患者获得更好的结果。苏格兰国家最佳肺癌诊断途径鼓励临床医生在疑似肺癌患者首次转诊后的第三周（第 21 天）内进行诊断。大多数人的治疗应在疑似肺癌患者首次转诊后的第六周（第 42 天）开始。17
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。
胸部心脏和中风苏格兰提交2024年2月26日
虽然对替代的“ befast”（平衡，眼睛，脸部，手臂，语音，时间）筛查方法引起了很多兴趣，但并没有广泛的研究将其直接与快速进行比较。对院前筛查工具的Cochrane评论（Zhelev等，2019）并未考虑Befast的有效性，而是考虑了其他几个尺度。回顾性研究表明，Befast可以捕捉到的中风比快速（Aroor等，2017），尽管BEFAST可以提高成人缺血性中风的识别敏感性，但它并不能识别出儿科种群中快速的额外动作（O'Connor等人，2021年）。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
通过胸部上的机器学习增强结核病检测
摘要：结核病（TB）是当今最致命的疾病之一，是由结核分枝杆菌引起的，主要影响肺部，通常会利用弱化的免疫系统。TB构成了重大威胁，如果未被发现，死亡率升级会升级。为了应对这一挑战，已经出现了各种计算机辅助的诊断方法，利用机器学习，尤其是图像处理中的深度学习。通过分析胸部X射线，这些技术旨在提供更准确，及时和可靠的诊断。最近的研究表明，基于机器学习的方法可以超越手动诊断，从而提供卓越的准确性。值得注意的是，数字图像处理（DIP）在生物医学研究中已获得突出。利用图像处理，支持向量机（SVM）模型可以有效地对指示结核的肺部异常分类。这项研究的主要重点是通过实施在胸部X射线图像上训练的机器学习模型来检测结核病。关键字 - 结核分枝杆菌，数字图像处理（DIP），机器学习，深度学习，支持向量机（SVM）