XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System良性
圣诞电影活动表亲吻地面答案
种子。没有耕种的土壤储存更多的水，从而增加了微生物的生长，导致植物生长，甚至更多的局部降雨。良性再生周期。它还从大气中吸取了更多的碳。有机物每增加1％，一英亩的土壤会降低10吨碳。单栽培作物被覆盖作物代替。16。它使用我们的税款为农民的价格保证，以供种植特定的（主食）作物（小麦，
评估乳腺癌患者的脂质过氧化和总抗氧化能力
AIM：乳腺癌（BC）是一种异常乳腺细胞从控制并形成肿瘤的疾病，是全世界普遍威胁生命的疾病。氧化应激与包括卑诗省在内的各种癌症的发展和发展有关。评估卑诗省的脂质过氧化和总体抗氧化状态提供了有关疾病进展，患者预后和治疗选择有效性的宝贵信息。方法：总共150名妇女分为三组：正常，良性质量和BC。在癌症诊所选择并评估参与者；收集空腹血样，并测量测量总抗氧化能力（TAC），氧化的低密度脂蛋白（OX-LDL），癌症抗原（CA）15-3和Carcinoembryonic抗原（CEA）。随后，进行了统计分析以比较不同组中这些参数的水平，并检查了BC中TAC和OX-LDL的分析性能。结果：在恶性肿瘤患者中，与良性组相比，TAC的血清水平显着降低（分别为8.3 U/mL和16.04 U/mL）（P <0.001）。健康对照表现出更高水平的TAC（43.4 U/mL）。与正常对照组（682 pg/ml）相比，恶性和良性组的OX-LDL水平分别显着升高（分别为3,831 pg/ml和1,234 pg/ml）（P <0.001）。与对照组相比，BC组的 CEA和CA15-3大幅增加。 在TAC（0.975，p <0.001）和OX-LDL（0.986，p <0.001）的接收器工作特性（ROC）曲线分析中观察到曲线下的重要面积。CEA和CA15-3大幅增加。在TAC（0.975，p <0.001）和OX-LDL（0.986，p <0.001）的接收器工作特性（ROC）曲线分析中观察到曲线下的重要面积。结论：这项研究表明，BC患者的TAC患者的TAC较低和OX-LDL血清水平较高，表明氧化应激升高。这些水平可以用作卑诗省的有希望的监视参数。
原创文章 一项利用人工智能驱动的乳腺癌医学图像分析的初步研究
摘要：本研究探索了如何建立一种深度学习模型，以准确判断乳房 X 光检查结果中的病变是良性还是恶性。数据来源于一家大型三级医院乳腺中心接受活检的女性的筛查乳房 X 光检查结果。从 215 张乳房 X 光检查中获取的 900 张乳房图像用于训练和建立基于深度学习的模型，该模型能够准确预测病变的良性还是恶性。与癌症诊断的金标准（即手术病理学）相比，所建立模型的敏感性为 95.7%，特异性为 87%，总体准确率为 90.7%，AUROC 为 0.76。放射科医生对这组患者的读数敏感性为 86%，特异性为 46%，总体准确率为 79%。基于深度学习的模型通过提高特异性和减少假阳性读数，显著提高了诊断准确率。该模型还可以对放射科医生报告中被归类为 BI-RADS 0 的乳房 X 光检查结果提供结论性解读，从而减少在做出最终诊断之前进行进一步影像学研究的需要。关键词：乳腺癌；计算机辅助诊断；深度学习；乳房 X 光检查解读
人工智能辅助高效生成乳房模型的方法
背景：超声是致密型乳腺癌早期筛查的首选方法之一。临床上，医生必须手动书写筛查报告，费时费力，且容易漏写。目的：我们提出了一种基于超声图像自动生成AI乳腺超声筛查报告的新流程，旨在协助医生提高临床筛查效率，减少重复性报告书写。方法：利用AI高效生成个性化的乳腺超声筛查初步报告，特别是针对占大多数的良性和正常病例。医生根据初步的AI报告进行简单的调整或更正，即可快速生成最终报告。该方法已使用4809个乳腺肿瘤实例的数据库进行了训练和测试。结果：实验结果表明，该流程使医生的工作效率提高了90％，大大减少了重复性工作。结论：与基于固定模板或包含填空选项的非智能报告相比，个性化报告生成在临床实践中更受医生的认可。关键词人工智能、超声、乳腺癌、早期筛查、报告生成、自动分类、BI-RADS、良性特征。
连续生成神经网络
逆问题（IP）自然出现在成像和信号处理中的各种应用中，包括Denoising，DeBluring，DeBluring，represolution，计算机视觉中的介绍，计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI），POSITRONS SMOWHACHY（PET），电力障碍（Electical Inviceance Inbedance pointicance normaghice nor domain in n domain）。与传统的前进问题不同，他们遭受了所谓的不良性，即缺乏解决方案的存在，独特性或稳定性[27]。虽然可以通过放松逆问题并选择具有特定特性的解决方案来确保存在和唯一性，但实现稳定性的挑战就会带来更大的挑战。一种解决不良性的经典方法在于利用正规化功能来稳定重建过程。近年来，基于机器学习的重建算法已成为大多数成像应用中的最新技术[11，52]。在这些算法中，将生成模型与经典迭代方法（例如Landweber方案）相结合的算法非常有前途，因为它们保留了反问题理论提供的大多数解释性。然而，尽管数值结果令人印象深刻[19，66，10，39，61，12，38]，但尚未研究许多理论问题，例如，关于重建的稳定性属性。这项工作的主要贡献之一是显示Lipschitz
pdx1突变继发于突变的两例新生儿糖尿病的临床和分子描述
对基因或基因产物的有害影响（保护，进化，剪接影响等））美国医学遗传与基因组学学院（ACMG）的标准在15个预测因子中分析了将其归类为致病性。 2。 根据PM1， pdx1 c.571a> g（p.lys191glu），处于杂合性的状态，被分类为具有不确定意义的变体（位于突变热点和/或关键且良好的功能域（例如 酶的活性位点）没有良性变化）； pm2（不存在对照（或很少经常隐性））； PP3（多种计算证据支持对基因或基因产物的有害影响（保护，进化，剪接影响等）））在15个预测因子中分析了将其归类为致病性。2。pdx1 c.571a> g（p.lys191glu），处于杂合性的状态，被分类为具有不确定意义的变体（位于突变热点和/或关键且良好的功能域（例如酶的活性位点）没有良性变化）； pm2（不存在对照（或很少经常隐性））； PP3（多种计算证据支持对基因或基因产物的有害影响（保护，进化，剪接影响等））标准，在15个预测因子中进行了分析，其中14个将其归类为致病性，并具有中等效应。数据库中未报告此变体。PTF1A基因未报告致病性变异。
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
SenoGram® 人工智能工具
在一项多读者参与的内部可行性研究中，读者使用 SenoGram ® 估计的 LOM 比使用主观 LOM 分配更准确地区分良性和恶性肿块。读者使用 SenoGram ® 决策支持获得的特异性（98% 灵敏度）高于他们使用主观 LOM 评估所获得的特异性。与没有 SenoGram ® 支持相比，读者使用 SenoGram ® 临床决策支持对他们的 LOM 分配以及随后的 BI-RADS 类别分配也更有信心。
医疗保健会议-BioMea Fusion
我们利用基于晶体结构分析的独特脚手架设计，并在团队在小分子开发方面的深刻经验来开发一个不可逆转地约束癌症疗法的平台。我们的团队专注于高未满足需求，可识别生物标志物的患者人群，新的作用机理和良性安全概况的疾病，导致“清洁药物”。我们预计我们的主要Menin计划将在2021年下半年进入诊所。
