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i。房屋II。 业务机构III。 行业IV的制造过程。 医疗机构和医院诉办公室VI。 计算机系统和信息技术VII。 防御VIII。 运输IX。 银行x。 大小企业xi。 耕作等，因此电力是当代的重要商品。 一个国家的经济和科学发展在很大程度上取决于电力。 因此，如果没有电，一个国家的所有生活工作都将令人惊讶地处于停滞状态，电力是污染的主要来源和气候变化的原因。 因此，为了减少对环境的影响，有效利用能源是一天的需要，每个公民都需要单独或集体地参与以节省这种能量。 在这方面，印度政府颁布了《 2001年节能法》，以设计有效利用能源及其在未来可持续能源需求和无污染环境的方法和手段。 要了解节能及其意识的需求，了解电力及其对环境的影响至关重要。 能源Micheal Faraday电力之父于1831年发明了它。 此后，这种力量是由具有独特特征，利益和弊端的各种来源产生的，而世界面临的主要问题是它对环境的影响。 电力来源分为两类，它们是：房屋II。业务机构III。行业IV的制造过程。医疗机构和医院诉办公室VI。计算机系统和信息技术VII。防御VIII。运输IX。银行x。大小企业xi。耕作等，因此电力是当代的重要商品。一个国家的经济和科学发展在很大程度上取决于电力。因此，如果没有电，一个国家的所有生活工作都将令人惊讶地处于停滞状态，电力是污染的主要来源和气候变化的原因。因此，为了减少对环境的影响，有效利用能源是一天的需要，每个公民都需要单独或集体地参与以节省这种能量。在这方面，印度政府颁布了《 2001年节能法》，以设计有效利用能源及其在未来可持续能源需求和无污染环境的方法和手段。要了解节能及其意识的需求，了解电力及其对环境的影响至关重要。能源Micheal Faraday电力之父于1831年发明了它。此后，这种力量是由具有独特特征，利益和弊端的各种来源产生的，而世界面临的主要问题是它对环境的影响。电力来源分为两类，它们是：
基于人工智能的图像处理用于胸部 CT 扫描图像中的 COVID-19 检测
COVID-19 疫情引起了大数据分析师和人工智能工程师的关注。将计算机断层扫描 (CT) 胸部图像分类为正常或感染需要密集的数据收集和创新的 AI 模块架构。在本文中，我们提出了一个平台，该平台通过检查 CT 胸部扫描图像，涵盖 COVID-19 正常和异常方面的多个分析和分类级别。具体来说，该平台首先基于可靠的图像集合扩充要在训练阶段使用的数据集，分割/检测图像中的可疑区域，并分析这些区域以输出正确的分类。此外，在选择最适合我们研究的模块后，我们结合了 AI 算法。最后，与文献中的其他技术相比，我们展示了该架构的有效性。所得结果表明，所提架构的准确率为 95%。
利用深度学习人工智能对胸部X光图像进行质量控制
对于高质量的放射科来说，X 射线成像的持续质量控制 (QC) 至关重要。有效的 QC 工作是一个持续的过程，需要医学物理学家耗费大量时间从多个成像系统收集数据并进行费力的分析。重复和拒绝的 X 射线图像会导致患者受到不必要的辐射暴露并降低放射科的效率，因此延迟拒绝的 X 射线图像是成功的 QC 程序的关键组成部分。我们认为深度学习 (DL) 算法可以最大限度地减少工作量并提高 QC 程序的准确性。在此海报中，我们介绍了对 CXR 图像执行自动 QC 检查的 DL 算法的开发和性能评估。我们重点关注 (1) 使用的采集协议是否与获取的正面 CXR 图像匹配，以及 (2) 正面 CXR 定位是否可以接受？
基于人工智能的全自动胸部 CT 肺气肿量化与肺功能测试的比较
尽管胸部 CT 未被纳入 GOLD 推荐的 COPD 患者诊断检查，但 CT 提供了有价值的补充信息，例如支气管壁增厚、肺气肿形态、严重程度和空气滞留，这些信息直接导致气流受限并与死亡率增加相关 [7, 8, 10–14]。此外，其他临床上与 COPD 相似的疾病，例如肺纤维化，只能通过高级成像才能区分 [15]。临床研究中通常使用几种基于 CT 的方法来评估肺气肿，包括视觉、半定量和定量技术 [16–22]。所有这些都需要严格的采集参数，需要手动输入，耗时，并且容易受到观察者间和患者间差异的影响，尤其是
定量胸部CT成像，用于对患者候选的功能评估解剖学
术前功能评估在肺叶切除术之前仍基于肺功能测试（PFTS），并且段计数被认为是预测术后功能（PF）的标准方法。我们的目的是将这种方法与定量功能成像技术相关联。包括从8月至2023年12月的早期肺癌手术的候选人。排除标准是良性疾病，晚期肺癌和接受肺切除术的受试者。我们的分析评估了FEV1，FVC和DLCO在手术前和六个月后进行的。米兰政治家的生物工程师分析了术前和术后CT扫描。对放射学图像进行处理以获得解剖学分割，对肺的重量和功能体积的分析（-910HU和-500HU）。分析的重点是测量的术后FEV1和FVC值与通过段计数和成像方法计算的预测值的相关性。我们招募了22例接受肺叶切除术并符合纳入标准的患者。与解剖学公式相比，使用CT成像在计算PF中，使用CT成像没有显示出统计学上的显着差异（P = 0.775）。但是，CT结果在预测术后FVC值时出现了出色的结果（P <0,001）。我们的研究证实了定量CT分割预测PF的有效性。使用CT分割预测术后FVC值的优势是术后风险感染和ICU停留的有用预测指标。此外，我们将继续研究，以调查在分割切除术或具有严重功能不足的受试者的情况下两种方法之间存在差异。
标题 : 抑制人工智能引发的通过胸部 X 光诊断新冠肺炎的热情：现状
此预印本的版权所有者于 2020 年 5 月 1 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.04.28.20082776 doi: medRxiv preprint
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。
开发一种基于人工智能的方法，用于诊断从犬胸部X光片
开发并测试了一种基于人工智能（AI）的算法，以对犬胸部X光片的不同级别二尖瓣疾病（MMVD）的不同阶段进行分类。从两个不同机构的医疗数据库中选择了X光片，考虑到6岁以上的狗经历了胸部X射线和超声心动图检查。只有X光片清楚地显示出心脏轮廓。卷积神经网络（CNN）均在左右侧面和/或腹侧或腹侧或室内视图上训练。根据美国兽医内科学院（ACVIM）指南将每只狗分类为B1阶段，B2或C +D。RESNET18CNN用作分类网络，并使用混淆矩阵，接收器操作特征曲线以及T-SNE和UMAP预测评估结果。曲线下的面积（AUC）在确定阶段B1，B2和C + D的AUC的MMVD阶段时表现出良好的心脏CNN性能。该算法在预测MMVD阶段的高精度表明，它可以作为解释犬胸部X光片的有用支持工具。
开发执行胸部压缩和外部除颤的自动设备：基于动物的试点研究
saccharomyces cerevisiae pif1是一种多功能DNA解旋酶，在维持核和线粒体基因组的维持中起多种作用。PIF1的两个同工型通过使用替代的翻译起始站点从单个开放的阅读框架中产生。PIF1的线粒体靶向信号（MT）位于两个起始位点之间，但是尚未确定核定位信号（NLS）。在这里，我们使用序列和功能分析来识别NLS元素。在859氨基酸PIF1的羧基末端结构域中缺乏四个碱性氨基酸（781 kKRK 784）的PIF1（PIF1-NLSΔ）的突变等位基因在野生型水平上表达并保留野生型野生型线粒体界功能。然而，PIF1-NLSδ细胞在四个测试中的核功能中有缺陷：端粒长度维持，Okazaki碎片处理，突破性诱导的复制（BIR）以及与核靶位点结合。将NLS融合了NLS，从Simian病毒40（SV40）T-抗原融合到PIF1-NLSδ蛋白质，可减少PIF1-NLSδ细胞的核缺损。因此，绝大多数核PIF1功能需要PIF1羧基附近的四个碱性氨基酸。我们的研究还揭示了先前描述的功能PIF1-M2等位基因丧失与这项工作中产生的其他三个PIF1突变等位基因之间的表型差异，这对于研究核PIF1功能将很有用。