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World File Search System胸部
深度学习算法估计胸部X光片 -
结果：内部和外部验证集的预测年龄的平均绝对错误分别为4.803年和4。313年。性别分析曲线下的面积分别为0.9993和0.9988，分别在内部和外部验证集中。Patients whose CXR age was 5 years older than chronologic age lead to higher risk of all-cause mortality (haz- ard ratio (HR): 2.42, 95% con fi dence interval (CI): 2.00 – 2.92), cardiovascular (CV)-cause mortality (HR: 7.57, 95% CI: 4.55 – 12.60), new-onset heart failure (HR: 2.07, 95% CI: 1.56 – 2.76), new-onset chronic kidney disease (HR: 1.73, 95% CI: 1.46 – 2.05), new-onset acute myocardial infarction (HR: 1.80, 95% CI: 1.12 – 2.92), new-onset stroke (HR: 1.45, 95% CI: 1.10 – 1.90),新的冠状动脉疾病（HR：1.26，95％CI：1.04 - 1.52）和新发行的心房效果（HR：1.43，95％CI：1.01 - 2.02）。
开发胸部X射线的深层转移和机器学习模型
Mashreq大学行政科学学院工商管理系，伊拉克巴格达10021号。[电子邮件：hassan.alsattar@gmail.com] B MEU研究部门，中东大学，安曼，约旦
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）。
检测胸部X射线和CT扫描的深度学习方法
深度学习的快速发展为改善医学图像分析创造了新的机会，尤其是在识别胸部CT和X射线扫描异常时。这项工作调查了旨在提高医疗环境诊断效率和准确性的几种深度学习技术。我们探讨了3D CNN，转移学习和卷积神经网络或CNN的使用，以分析体积CT扫描信息以及2D胸部X射线图片。比较分析表明，各种深度学习架构的益处和缺点，用于识别各种异常，包括肿瘤，肺部，肺炎和其他疾病。我们还介绍了预处理方法的重要性，专门为医学图片分析而设计的评估指标和数据集准备。结果强调了深度学习有可能通过促进对异常的更快，更准确的识别来彻底改变胸部成像诊断的可能性，这将增强患者的结果和医疗保健提供的有效性。在对胸部问题，未来的研究主题和该领域的障碍的深度学习分析中刺激了其他发展。
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
Napier 的临床论文-AI 胸部 X 光解决方案-TechRxiv-...
Napier Healthcare® Solutions 是一家专门为医疗服务提供商提供云技术的专业供应商，其所有产品均采用增强智能技术。Napier 致力于提供“卓越的医疗管理”，并秉承根深蒂固的创新文化，其技术方法确保为各种急性护理和长期护理提供商提供软件平台。借助 Napier 的技术和专业知识，医疗服务提供商现在可以在最短的时间内通过云端推出新的服务系列，并实现全面的移动访问。
简报：胸部恶性肿瘤患者 SARS-CoV-2 疫苗接种率下降
由于免疫功能低下患者固有的风险因素以及初次接种疫苗后几个月内血清学反应减弱的表现，11 根据 FDA 于 2021 年 8 月 12 日、2021 年 9 月 22 日和 2022 年 3 月 29 日做出的授权，疾病控制中心 (CDC) 建议额外接种疫苗剂量，以给该患者群体提供最佳保护。值得注意的是，FDA 于 2021 年 8 月 12 日的授权是针对中度或重度免疫功能低下的个体，而对于什么构成足够的免疫抑制以符合条件的解释各不相同。在这里，我们试图调查过去一年中 242 名胸部恶性肿瘤患者对 SARS-CoV-2 疫苗接种的体液免疫反应和推荐额外剂量的给药率。
使用胸部X射线通过卷积神经网络对Covid-19肺炎的诊断
这项研究强调需要改善诊断方案并提高意识，以有效地管理Covid-19及其并发症，尤其是肺炎，以减轻医疗保健系统负担的负担，这强调了早期识别肺炎的早期识别的重要性重要性，以减轻与造成影响和快速症状的战略方法，以减轻造成影响和快速症状。引入了一种用于检测Covid-19肺炎的新型模型，利用在开源平台上可用的胸部X射线图像和卷积神经网络，并在二进制分类设置中进行了精确的诊断。遵循两个步骤，以提高分类精度并避免过度拟合：（1）在保持分类方案的平衡时放大数据集； （2）结合正则化技术并进行超参数优化。该模型非常适合在本地部署有限的能力，而无需互联网访问。由于网络大小，模型容量大大降低。与文献进行了比较，最终模型的性能更好，并且需要更高的参数，同时达到99.63％的分类准确性，对于二进制案例，模型灵敏度为93.75％。这些模型可以上传到数字平台，以快速诊断并弥补缺乏专业人员和RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）。
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
通过GAN反演的隐式嵌入式高分辨率胸部X光片
摘要。生成模型允许创建高度现实的人造样品，从而在医学成像中开放了有希望的应用。在这项工作中，我们提出了一种基于多阶段编码器的方法，以将生成对抗网络（GAN）的发电机倒入高分子胸部X光片。这可以直接访问其隐式形成的潜在空间，使生成模型更容易被研究人员访问，并使其能够将生成技术应用于实际患者的图像。我们研究了此嵌入的各种应用程序，包括图像压缩，编码数据集中的分离，引导图像ma-nipulation以及创建程式化样品的创建。我们发现，这种类型的GAN反转是胸部X光片建模领域的一个有希望的研究方向，并为将现实的X射线样品合成与放射学图像分析结合起来开辟了新的方法。