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基于X射线和深度学习的尘肺病计算机辅助诊断系统
摘要 目的：本研究旨在利用X射线和深度学习算法构建正常人和尘肺病的计算机辅助诊断系统。材料与方法：实验收集了2017年1月至2020年6月期间1760张真实患者的匿名数字X射线图像。为了使模型的特征提取能力更加集中在肺部区域，抑制外界背景因素的影响，建立了由粗到细的两阶段流水线。首先，使用U-Net模型提取采集图像两侧的肺部区域；然后，采用结合迁移学习策略的ResNet-34模型对提取出的肺部区域的图像特征进行学习，实现尘肺病患者和正常人的准确分类。结果：在收集的1760例病例中，分类模型的准确率为92.46%，曲线下面积为89%。结论：深度学习在尘肺病诊断中的成功应用进一步证明了医疗人工智能的潜力，并证明了我们提出的算法的有效性。然而，当我们进一步将尘肺病患者和正常人分为四类时，我们发现整体准确率下降到70.1%。我们将在未来的研究中使用CT模态来提供更多肺部区域的细节。关键词：尘肺病诊断，X射线，深度学习，U-Net，ResNet
儿童多发性硬化症注意力随机计算机辅助康复试验：事后分析。
缩写：POMS = 儿童多发性硬化症；EDSS = 扩展残疾状况量表；ST = 特定训练；nST = 非特定训练；SRT-LTS = 选择性提醒测试长期存储；SRT-CTLR = 选择性提醒测试-一致性长期检索；SRT-D = 选择性提醒测试-延迟；SPART = 空间回忆测试；SPART-D = 空间回忆测试-延迟；SDMT = 符号数字模态测试。
文章通过深度学习模型和放射组学方法实现阿尔茨海默病的计算机辅助诊断
摘要：本文针对阿尔茨海默病的诊断问题，结合深度学习与影像组学的方法，提出了一种基于改进的卷积神经网络模型和图像融合方法的阿尔茨海默病诊断分类模型，并与现有的网络模型进行了比较。在ADNI和PPMI数据库中收集了182例阿尔茨海默病患者，在单模态图像训练中AUC达到0.906，在融合图像训练中AUC达到0.941，证明了所提方法在融合图像上具有更好的性能。该研究对促进多模态图像在阿尔茨海默病诊断中的应用具有推动作用，基于多模态图像的融合图像数据集比单模态图像数据集具有更高的诊断准确率。深度学习方法和影像组学显著提高了阿尔茨海默病的诊断准确率。
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
研究论文 计算机辅助脑肿瘤诊断
脑瘤是一种致命的神经系统疾病，由脑或颅骨内细胞异常和不受控制的生长引起。患有这种疾病的患者的死亡率正在逐渐上升。手动分析磁共振图像 (MRI) 不足以有效准确地诊断脑瘤。早期诊断疾病可以及时治疗，从而提高患者的存活率。现代脑成像方法提高了脑瘤的检出率。在过去的几年里，已经进行了大量研究以利用计算机辅助诊断人类脑瘤，以实现 100% 的诊断准确率。本研究的重点是通过卷积神经网络 (CNN) 对脑瘤进行早期诊断，以提高最先进的诊断准确率。所提出的 CNN 是在包含脑瘤 MRI 的基准数据集 BR35H 上进行训练的。在六个不同的数据集（即 BMI-I、BTI、BMI-II、BTS、BMI-III 和 BD-BT）上评估了模型的性能和可持续性。为了提高模型的性能并使其对完全看不见的数据具有可持续性，我们采用了不同的几何数据增强技术以及统计标准化。所提出的基于 CNN 的脑肿瘤诊断 CAD 系统比其他系统表现更好，平均准确率约为 98.8%，特异性约为 0.99。它还对两个脑部 MRI 数据集（即 BTS 和 BD-BT）的诊断正确率为 100%。我们还将所提出的系统的性能与其他现有系统进行了比较，分析表明，所提出的系统优于所有系统。
基于多分支深度学习融合模型的计算机辅助颅内脑电信号识别方法及临床验证
1 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室，北京市海淀区西土城路10号，100876，中国；ypwang@bupt.edu.cn（YW）；liuzimo@bupt.edu.cn（ZL）；guojinjie2@bupt.edu.cn（JG）；gpcao@bupt.edu.cn（GC）；baytest@bupt.edu.cn（MO）2 首都医科大学宣武医院神经外科，北京市西城区长椿街45号，100053，中国；yangdai@mail.ccmu.edu.cn（YD）；shanyongzhi@xwhosp.org（YS）3 北京航空航天大学机电工程与自动化学院机器人研究所，北京市海淀区学院路37号，100191，中国； drliuda@buaa.edu.cn 4 无锡北邮传感技术与工业研究所有限公司，无锡 214001，中国 * 通讯作者：gxkang@bupt.edu.cn (GK); ggzhao@xwhosp.org (GZ) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
计算机辅助工业设计系统的优化...
摘要：客机概念设计系统可以辅助设计人员提高设计质量、提高工作效率、缩短设计周期、降低研发成本。针对现有客机概念设计系统TADAO存在技术路线不足、设计辅助能力弱、部分模块缺乏理论推导、系统鲁棒性弱等不足，本文对客机基本参数估算模块、客舱布局模块、机翼尾翼外形初步设计模块进行了更新，并增加了总体参数灵敏度分析模块。参考相关飞机总体设计文献及理论推导，总结出一套基本参数初步估算方法，能够以较少的输入参数估算出主要基本参数。参考相关飞机总体设计文献，总结出一套机翼尾翼外形初步设计方法，可用于快速外形设计；通过比较不同的技术路线，确定了总体参数灵敏度分析方法。
计算机辅助创意思维机（CAXTUS）
机器无法思考，但是他们可以在设计机器的阶段执行人类描述的特定大脑功能。机器只能做我们告诉它要做的事情，直到今天的机器都不具有“思维”。一个人可以说一个人可以对机器“注入”一个想法或洞察力，并且它会在一定程度上做出响应，然后静止，就像用锤子击中的钢琴弦[6]。本身，大脑几乎无法实现。大脑无缝地编织了来自感觉系统和认知过程的复杂信息，如图3，图4和图5所示。经验的来源最初可能是个体，但是要使经验可用，必须通过文化和许多其他人类大脑之间的互动产生的协同作用来处理它[26]。
弯曲激光间隙热疗法的计算机辅助计划
摘要 - 激光间质量热治疗（LITT）是用于常规开放手术的微创替代品，用于抗药性局灶性肠内颞叶癫痫（MTLE）。最近的研究表明，较高的癫痫发作率与介体海马头的最大消融相关，而隔离帕拉希皮水回（PHG）则可能会减少神经心理学后遗症。在手动计划的直线轨迹之后，插入了当前可商购的激光导管，该轨迹无法符合弯曲的脑结构，例如海马，而不会造成附带损害或需要多次插入。目标：通过可进入针头弯曲的LITS轨迹的临床可行性和潜力尚未研究。这是我们工作的重点。方法：我们提出了一种用于可插入的针头插入的GPU加速计算机辅助计划（CAP）算法，该插入产生了优化的曲面弯曲的3D轨迹，具有最大的杏仁核酸杆菌型复合物和对附近结构的最小材料损害的最大损害，同时对附近的结构造成了最小的损害，同时对可变性的隔离（5 mm）（5 mm）（5 mm）（5 mm）（5 mm）（5 mm）。结果：对5例中临时硬化症患者（MTS）进行了模拟轨迹和消融，这些患者是从前瞻性管理的数据库中鉴定出来的。与直线轨迹相比，算法生成的无障碍路径具有明显更大的目标区域消融覆盖率和较低的PHG消融方差。结论：与直线轨迹相比，所提出的帽算法返回增加了杏仁核公寓络合物的增加，患者风险评分较低。显着性：这是对基于针头的LITS的术前计划的第一个临床应用。这项研究表明，可进入的针头有可能改善litt程序的效率，同时改善安全性，因此应进一步研究。