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基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
TTTech Aerospace 改进阿丽亚娜 6 号航空电子系统
o 使用时间触发以太网技术连接发射器中的所有子系统，以取代过去的 MIL-1553 总线。 o 使安全关键制导、导航和控制数据与非关键监控或视频数据在同一网络上实现——在同一物理介质上，减少线束。 • 基于冗余 TTEthernet ® 的数据网络降低了软件复杂性，实现了更快的集成并降低了客户的项目风险。 奥地利维也纳，2022 年 9 月 6 日：欧洲新的旗舰运载火箭阿丽亚娜 6 将确保欧洲航天部门能够独立进入太空。 TTTech Aerospace 为阿丽亚娜 6 号航空电子骨干系统的创建做出了重大贡献。其 ASIC（“芯片”）和相关软件集成到 50 多个子系统中，处理计算、配电或推力矢量驱动等功能，所有这些都连接到单个冗余的 TTEthernet ® 网络，即发射器的“神经系统”。抗辐射 TTEthernet ® 控制器芯片和相关嵌入式软件的开发和鉴定始于一项由法国航天局 (CNES) 和欧洲航天局 (ESA) 通过其未来发射器准备计划 (FLPP) 共同资助的研究活动。TTTech Aerospace 开发、制造并鉴定了这种抗辐射 ASIC，具有 HiRel 和航天质量，阿丽亚娜 6 号是其首批用户之一。“我们为与阿丽亚娜集团合作而感到自豪，并通过我们的第二代 TTEthernet ® 产品为欧洲的阿丽亚娜 6 号发射器做出贡献，使这款高度先进的航天器能够可靠地运行。TTE 交换机和 TTE 终端系统控制器 HiRel ASIC 的开发和鉴定完成，作为连接数据网络中所有安全关键单元的航空电子设备的核心，是一个重要的里程碑。我们还为阿丽亚娜 6 号提供了固件开发和认证以及集成支持，我们对最终的认证步骤和即将到来的首次发射感到非常兴奋，”TTTech 航空航天业务部高级副总裁 Christian Fidi 解释道。前几代大型运载火箭主要使用强大的 MIL-1553 总线来处理安全关键的指挥和控制数据。然而，为了满足模块化航空电子设备和更高数据吞吐量的需求，阿丽亚娜 6 号的开发人员选择了一种数据网络，它可以提供大约十倍的带宽和至少相同的可靠性水平，而不会增加成本和复杂性。研究发现，基于 TTEthernet ® 的架构非常适合并能满足这些规范。TTEthernet ® 得益于模块化、可扩展的系统架构，可以节省成本。安全可靠的数据分区、高达 1 Gbit/s 的带宽和精确的时间分布确保了三种流量类别（尽力而为、在同一网络上传输关键控制和命令数据（速率受限和时间触发以太网）以及非关键有效载荷数据。这减少了布线以及系统复杂性、集成和测试工作量。容错、自动时间同步和故障遏制在硬件中实现，这提高了安全性并确保系统始终正常运行。ArianeGroup 首席执行官 Andre Hubert Roussel 解释了 TTEthernet ® 和 TTTech Aerospace 产品对该项目的好处：“对于 Ariane 6，我们需要一个能够处理当前和未来需求的航空电子主干系统，尤其是更高的带宽，以集成额外的