注释歧义由于固有的数据不确定性,例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题,普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释,导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中,而在众多医疗环境中通常无法实现,或者产生不同的结果,或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里,我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标,即遵守多元化和个性化结果。指定,我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架(第一个d iversification,然后是角色lization)。在第I阶段,我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型,并具有约束损失,以证明预测多样性。以这种方式,在第I阶段建造了一个共同的空间,其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后,在第二阶段,我们设计了多个基于注意力的投影头,以适应来自共享潜在空间的相应专家提示,然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集(即LIDC-IDRI)的拟议模型。我们的代码将在https://github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明,我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果,从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
前言 如何使用本 JSP 1. JSP 507 旨在作为国防部评估和评价应用的实用手册。它旨在供负责制作评估以及规划和执行项目评估的工作人员使用。它也适用于那些监督、审查和审查评估和评价计划的人员。JSP 包含所涉及流程以及准备评估和评价时要应用的技术的建议。 2. JSP 分为两部分: a. 第 1 部分 - 指令,根据法规或国防部授权的政策或中央政府关于国防的政策,提供必须遵循的指导。 b. 第 2 部分指导,提供协助用户遵守指令的指导。 培训 3. 没有任何指南或手册可以提供所有答案。投资评估培训由国防学院提供,该学院定期举办为期两天的培训课程,名为“投资评估技能”(E043)。所有首次接受 IA 培训的人员都应参加此课程或类似课程。一些 TLB 开设了自己的 IA 培训课程。4. 金融技能证书 (FSC) 包括投资评估和评估的内容。理想情况下,所有 IA 都应由持有中级 FSC 投资评估证书的个人承担或审查。进一步的建议和反馈 - 联系人 5. 此 JSP 的所有者是 Def Strat-Econ-AppEv-Hd。如需了解本指南任何方面的更多信息,或后续章节中未解答的问题,或对内容提供反馈,请联系国防经济评估团队的以下任何成员:职位/电子邮件项目重点电话 Def Strat-Econ-AppEv-Hd PPP / PFI 020 7218 4538
临床医生和模型开发人员需要了解所提出的机器学习 (ML) 模型如何改善患者护理。事实上,没有一个指标能够涵盖模型的所有理想属性,通常会报告多个指标来总结模型的性能。不幸的是,许多临床医生并不容易理解这些指标。此外,客观地比较不同研究中的模型具有挑战性,并且没有工具可以使用相同的性能指标来比较模型。本文研究了之前在胃肠病学领域进行的 ML 研究,解释了不同指标在所呈现研究背景下的含义,并详细解释了应如何解释不同的指标。我们还发布了一个基于 Web 的开源工具,可用于帮助计算本文中提出的最相关指标,以便其他研究人员和临床医生可以轻松地将它们纳入他们的研究中。
新数据表明,母亲在怀孕期间服用托吡酯,其孩子患智力发育和学习问题的风险可能会增加,例如自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍。鉴于托吡酯在怀孕期间服用可能造成的这些额外危害,人类药物委员会 (CHM) 建议应采取新措施,将儿童在子宫内接触托吡酯的风险降至最低。对于服用托吡酯治疗癫痫的患者,现在建议除非没有其他合适的治疗方法,否则不应在怀孕期间使用托吡酯。此外,无论托吡酯用于何种病症,对于能够怀孕的患者,她们必须在治疗期间始终使用有效的避孕措施,并且必须遵守妊娠预防计划的条件/要求。该妊娠预防计划旨在确保患者充分了解怀孕期间使用托吡酯的风险,并同意采取措施避免在服用托吡酯期间怀孕。本报告包含 CHM 的完整建议。 MHRA 于 2024 年 6 月向英国公众和医疗保健专业人士传达了此信息。
收到日期:2024 年 8 月 17 日;接受日期:2024 年 12 月 9 日 ______________________________________________________________________________ 摘要 蠕虫感染影响着全球近 15 亿人,尤其是在热带和亚热带地区,贫困、住房不足和卫生条件差加剧了其影响。这些感染造成了严重的健康和经济负担,目前驱虫药物的有限效果凸显了对替代治疗方法的需求。龙眼传统上用于各种形式的药物,富含生物活性化合物,如黄酮类化合物、单宁和皂苷,已知它们具有抗寄生虫特性。本研究评估了龙眼乙醇叶提取物对猪肉带绦虫的驱虫潜力,旨在探索其作为治疗蠕虫感染的天然药物的用途。提取物的测试浓度为 25、50、100 和 200 mg/mL。与哌嗪柠檬酸盐 (10 mg/mL) 一起用于从刚屠宰的猪身上获得的成年绦虫。通过记录蠕虫瘫痪和死亡的时间来测量驱虫活性。提取物表现出显着的浓度依赖性作用,较高浓度(100 和 200 mg/mL)显示出与哌嗪柠檬酸盐相当的功效,对绦虫表现出强烈的麻痹作用但较弱的致死作用。研究结果表明,龙眼乙醇叶提取物具有强效驱虫特性,使其成为治疗蠕虫感染的有前途的天然替代品。 关键词:驱虫活性;龙眼;猪肉绦虫;绦虫;哌嗪柠檬酸盐 ______________________________________________________________________________ 介绍
摘要 - 药物发现的第一步是找到具有针对特定靶标的药用活性的药物分子部分。因此,研究药物靶标蛋白与小化学分子之间的相互作用至关重要。然而,传统的发现潜在小药物分子的实验方法劳动密集且耗时。目前,人们对使用药物分子相关数据库建立计算模型来筛选小药物分子非常感兴趣。在本文中,我们提出了一种使用深度学习模型预测药物靶标结合亲和力的方法。该方法使用改进的GRU和GNN分别从药物靶标蛋白序列和药物分子图中提取特征以获得它们的特征向量。组合向量用作药物-靶标分子对的向量表示,然后输入到完全连接的网络中以预测药物-靶标结合亲和力。该提出的模型证明了其在DAVIS和KIBA数据集上预测药物-靶标结合亲和力的准确性和有效性。
________________________________________________ 教授。小笠原恒治,理学硕士。 ________________________________________________ 教授伊沃·卡洛斯·科雷亚,理学硕士。 ________________________________________________ 教授Maria Cecília de Souza Nóbrega,理学硕士。 ________________________________________________ 教授Claudio Pinheiro Fernandes,理学博士,里约热内卢,RJ - 巴西
摘要。目的 本研究旨在建立电商UI设计可用性评价体系,为今后电商UI设计及其可用性评价研究提供参考。方法 在回顾现有文献的基础上,将现有文献中的可用性评价方法、可用性存在的问题、可用性指标与用户体验设计的五大要素相结合,建立电商UI设计可用性评价体系。随后,探讨指标对可用性的衡量方式,并确定指标涵盖的具体问题。最后,采用专家评分和层次分析法计算指标的权重。结论 有效性、效率、满意度是用户体验设计中使用频率最高、涵盖元素最多的可用性指标,问卷、访谈、用户测试、自发思考是评估可用性最常用的方法。通过建立评估体系,计算出各指标的权重,发现导航满意度、视觉效果满意度、结构满意度、功能满意度的权重最高。
20023 年 9 月 15 日和 2023 年 10 月 17 日(更新术语)搜索策略(包括主题标题)PubMed 296 个结果(“脑损伤”[Mesh] 或中风[Mesh] 或“脑损伤,创伤性”[Mesh] 或颅脑创伤[mesh] 或缺氧症[ti] 或脑缺氧[mesh] 或“脑膜炎”[Majr] 或“创伤性脑损伤*” [ti] 或“TBI”[ti] 或“mTBI”[ti] 或“脑损伤*”[ti] 或“获得性脑损伤”[ti] 或中风[ti] 或“创伤性脑损伤”[ti] 或“脑病变*”[ti] 或“脑损伤”[ti] 或“脑损伤*”[ti] 或“脑创伤*”[ti] 或“脑损伤*”[ti]或“脑损伤”[ti]或“创伤性脑*”[ti]或“轴突损伤*”[ti]或“创伤性脑病*”[标题]或神经创伤*[标题])AND((“专业间关系”[MAJR]或“患者护理团队”[MAJR]或“跨专业”[ti]或“跨专业” [ti] 或“跨学科”[ti] 或“跨学科”[ti] 或“多学科”[ti] 或“多学科”[ti] 或“团队合作”[ti] 或“跨专业协作实践”[tiab] 或多模式[ti] 或多专业[ti] 或多模式[ti] 或多专业[ti])AND(治疗*[ti] 或恢复*[ti] 或护理*[ti] 或团队*[ti] 或康复*[ti] 或collabor*[ti]) 或 “协作方法*”[ti] 或 “基于群体”[ti] 或 “团体治疗*”[ti] 或 团体干预[ti]) AND (“系统评价作为主题”[Mesh] 或 “系统评价” [出版物类型] 或 “系统”[ti] 或 “Cochrane 评价*”[ti] 或 “系统地”[tiab] 或 “Cochrane 数据库系统评价”[期刊] 或 “荟萃分析作为主题”[MeSH:noexp] 或 荟萃分析[ptyp] 或 metaanaly*[tiab] 或 meta-analy*[tiab] 或 “荟萃分析”[ti] 或 “荟萃分析”[ti] 或 “荟萃评价*”[ti] 或 临床试验作为主题[mesh:noexp] 或 “对照临床试验” [出版物类型] 或 随机对照试验 [pt] 或 随机[tiab] 或 “随机化”[tiab] 或 随机 [tiab] 或 安慰剂[tiab] 或 "试验"[ti] 或临床试验[tiab] 或范围界定[ti] 或队列研究[mesh:noexp] 或纵向研究[mesh:noexp] 或后续研究[mesh:noexp] 或前瞻性研究[mesh:noexp] 或回顾性研究[mesh:noexp] 或队列[TIAB] 或纵向[TIAB] 或前瞻性[TIAB] 或回顾性[TIAB] 或 "定性研究"[Mesh] 或 "以评估研究为主题"[Mesh] 或干预[ti] 或定性[tiab]) AND ("康复"[Subheading] 或 "康复"[tiab] 或 "康复"
摘要。如何客观量化地评价中小学课程质量是一项艰巨的任务。智慧教学是通过网络平台实现在线教学。师生通过智慧课堂,完成教与学,主要体现在教师、学生、媒体三者角色同步实现教与学的场景。本文提出以互联网为主体,以智能信息处理为技术支撑,利用课堂视频评测分析学生在课堂上的行为,利用教师语音识别和语音情感识别分析教学内容和教学方式,结合课程软件和高频词汇,构建中小学智能化综合课程评测系统,实现教师端和学生端的同步课堂,使人工智能技术得到有效利用。
