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World File Search System诊断模型
国际心理生理学杂志 - Mickael Causse
识别可靠且灵敏的心理维度生理特征的能力是开发智能自适应系统的关键，而智能自适应系统反过来可能有助于减少复杂操作中的人为错误。这项工作的挑战在于诊断。尽管潜在原因不同，但工作量和急性心理压力的生理相关性表现得相当相似，并且很容易混淆。当前的工作旨在通过机器学习同时对心理工作量（通过 n-back 任务的三个级别变化）和急性压力（厌恶声音的存在/不存在）进行分类，建立心理状态的诊断模型。使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 和心电图 (ECG)，该模型的分类器可以高于机会将心理工作量的变化与急性压力的变化区分开来。ECG 和 fNIRS 都可以预测心理工作量水平，两种测量方法结合起来准确率最高。仅通过 ECG 无法准确诊断压力水平，只有结合 fNIRS 或 ECG 和 fNIRS 才能准确诊断。个体校准可能很重要，因为压力分类对于主观状态焦虑程度较高的人更准确，这可能是由于他们对压力的敏感性更高。心理工作量和压力都可以通过皮质外侧前额叶区域的活动而不是内侧区域更好地分类，并且 HbO2 信号通常导致
AI驱动的转换：映射未来的课程...
AI驱动的转型：为未来的业务景观绘制课程是一本全面而跨学科的专着，探讨了人工智能（AI）对各个商业和社会领域的当前和未来影响。这本书有六章涵盖了AI驱动转型的不同方面。第一章探讨了AI如何增强业务领导力和企业家精神以及其应用的风险和挑战。第二章分析了AI如何改变旅游业，从改善客户服务到创造新体验。第三章讨论了AI如何提高金融部门的安全性和效率，尤其是在中央银行数字货币的背景下。第四章介绍了公司和社会企业中AI部署的道德和监管问题，重点是物流和负责任的实践。第五章探讨了AI如何启用创新的医疗保健和军事应用，例如整合诊断模型并增强民用和军事能力。第六章也是最后一章介绍了技术的未来及其对教育和负责任的创新的影响，并特别着重于AI在新闻和媒体中的作用。本书对AI驱动的转型的机遇和挑战提供了丰富而多样的观点，并为研究人员，从业者，政策制定者和教育者提供了宝贵的见解和建议。本书旨在研究研究人员，从业人员，学生以及任何有兴趣了解AI驱动转型的当前和未来趋势的人。
更新了肠道菌群在探索虾...
litopenaeus vannamei是全球培养最广泛的虾类，以其规模，生产和经济价值而闻名。然而，其水产养殖受到频繁疾病暴发的困扰，导致迅速而大规模的死亡率。病因研究经常落后于新疾病的出现，使某些虾疾病的因果因素不明显，并基于症状性表现而导致命名法，尤其是在涉及共生病原体的病例中。有关虾疾病状况的综合数据仍然有限。在这篇综述中，我们总结了有关虾疾病的当前知识及其对肠道微生物组的影响。此外，我们还提出了一个整合主要殖民者的工作流程，从健康状态到患病状态的肠道网络中的“驱动器”分类单元，疾病歧视性分类群和毒力基因，以鉴定潜在的多生物病原体。我们检查了影响虾肠肠菌菌群的非生物和生物因素（例如外部和内部来源和内部来源以及特定疾病的效果），重点是“ Holobiome”概念和肠道微生物群对多种疾病的反应的共同特征。排除了混杂因素的影响后，我们提供了一个诊断模型，用于使用疾病常见的歧视性分类群定量预测虾疾病的发生率，而与因果剂无关。由于保存了用于设计特定引物的功能基因，我们提出了一种实用策略，该策略采用QPCR鉴定的普通歧视性功能基因的丰度。本评论更新了肠道菌群在探索虾病因，多因素病原体和疾病发病率中的作用，
使用卷积神经网络和特征选择方法的超列技术对脑部 MRI 进行分类
正确且确定的脑肿瘤 MRI 分类在当前临床诊断、决策以及管理治疗方案中具有重要作用。在临床实践中，检查由专家通过视觉进行，这是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此，需要基于计算机的系统来客观地执行此过程。在传统的机器学习方法中，提取并分类用于描述脑肿瘤 MRI 的低级和高级手工特征以克服上述缺点。考虑到深度学习的最新进展，我们在本研究中提出了一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型结合了超列技术、预训练的 AlexNet 和 VGG-16 网络、递归特征消除 (RFE) 和支持向量机 (SVM)。所提模型的一大优势是，借助超列技术，它可以保留从深度架构不同层级的层中提取的局部判别特征。此外，所提模型通过融合从网络的最后全连接层获得的深度特征，充分利用了 AlexNet 和 VGG-16 网络的泛化能力。此外，使用 RFE 增强了所提模型的判别能力，从而揭示了最有效的深度特征。结果，所提模型在未使用任何手工制作的特征引擎的情况下获得了 96.77% 的准确率。确保了脑肿瘤 MRI 分类的全自动一致且有效的诊断模型。因此，所提模型有助于实现更客观的临床评估，支持专家的决策过程，并降低误诊率。
使用动态心电图波形诊断心房颤动的可解释人工智能模型
摘要 心房颤动是一种临床上重要的心律失常。有一些关于使用心电图数据进行 AF 诊断的机器学习模型的报道。然而，很少有报道提出一种可解释的人工智能 (XAI) 模型，使医生能够轻松理解机器学习模型的诊断结果。我们开发并验证了一种基于卷积神经网络 (CNN) 算法的支持 XAI 的心房颤动诊断模型。我们使用了 Holter 心电图监测数据和梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 方法。我们使用了 2016 年 1 月 4 日至 2019 年 10 月 31 日期间记录的患者心电图数据，共计 57,273 个 30 秒的心电图波形槽，每个波形槽都有心脏病专家注释的诊断信息，用于训练我们提出的模型。我们的人工智能模型用于房颤诊断的性能指标如下：敏感性 97.1%（95% CI：0.969-0.972）；特异性 94.5%（95% CI：0.943-0.946）；准确率 95.3%（95% CI：0.952-0.955）；阳性预测值 89.3%（95% CI：0.892-0.897）；F 值 93.1%（95% CI：0.929-0.933）。使用我们的模型进行房颤检测的受试者工作特征曲线下面积为 0.988（95% CI：0.987-0.988）。此外，使用 XAI 方法，我们的机器学习模型确定的感兴趣区域中的 94.5 ± 3.5% 被心脏病专家确定为 AF 诊断的特征部位。使用我们提出的基于 CNN 的 XAI 模型，AF 被准确诊断并用 Holter ECG 波形得到良好解释。我们的研究朝着实现可行的基于 XAI 的 AF 诊断检测模型又迈出了一步，供医生使用。（Int Heart J 2021；62：534-539）关键词：卷积神经网络、机器学习、Holter 监测、梯度加权类激活映射
极热对中国湖泊变暖的影响
背景：一种非侵入性子宫内膜癌检测工具，可以准确地有症状的女性进行定义测试，这将改善患者护理。尿液是一种吸引人的生物流体，用于癌症检测，因为它的简单性和易于收集性。这项研究的目的是确定可以区分子宫内膜癌患者与症状对照的基于尿液的蛋白质组学特征。方法：这是一个前瞻性案例 - 对症状的绝经后妇女的控制研究（50个癌症，54例对照）。无效的自我收集的尿液样品进行质谱法处理，并使用所有理论质谱（Swath-MS）的顺序窗口采集进行运行。机器学习技术用于识别重要的歧视性蛋白质，随后使用逻辑回归将其合并在多标记面板中。结果：用于子宫内膜癌症检测的最高歧视性蛋白单独表现出适度的准确性（AUC> 0.70）。但是，结合最歧视性蛋白的算法在AUC> 0.90中表现良好。表现最好的诊断模型是一个10标记的面板，将SPRR1B，CRNN，CALML3，TXN，FABP5，C1RL，MMP9，ECM1，S100A7和CFI结合在一起，并预测子宫内膜癌的AUC为0.92（0.96 - 0.96 - 0.97）。基于尿液的蛋白质特征显示出早期癌症检测的良好精度（AUC 0.92（0.86 - 0.9））。结论：一种患者友好的，基于尿液的测试可以在有症状的女性中提供非侵入性子宫内膜癌检测工具。有必要在较大的独立队列中进行验证。
使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
社论：炎症在...
当前的生物医学知识使您可以确定思想代表的大脑功能如何在病理意义上受到一系列变化，因为大脑中解剖学微结构的状况和对环境刺激的反应中的神经生理学变化（1）。越来越多的证据表明，精神分裂症中炎症的含义，并且诊断为频谱的诊断患者可能会增加促炎性标志物（2）和炎症性疾病的较高患病率。此外，遗传和表观遗传学研究强调了免疫和内分泌系统在精神分裂症中的作用（3），一些临床试验检测到了抗炎药对抗炎药的抗精神病药作用（4）。鉴于这些考虑因素，该研究主题旨在评估各种分子，生物学，遗传和神经成像方面，因为炎症的后果是识别危险因素，预测因素以及可能的保护因素或可能的治疗方法。关于常规免疫实验室参数，Skalniak等。强调他们在入院时测量的值如何可以改善治疗后精神分裂症的阳性症状。从数据分析中，作者反复强调了精神分裂症患者的C-反应性蛋白质（CRP）水平改变，与健康对照组相比。根据使用PANSS量表的进一步的心理测量学评估，与炎症参数的相关性存在于入院时的正panss量表中。这些参数在药物治疗后也显着下降。作者发现，对于代表思想过程唤醒和混乱的PANSS分量表，免疫学参数C4和CRP分别对参数进行了参数修改药物治疗的结果。进一步评估负面症状，FT3，葡萄糖和肌酐水平似乎是实质性的，而肌酐会影响唤醒子量表和HDL影响描述负面情绪的子量表。在他们关于精神分裂症和细胞衰老候选基因筛查，机器学习，诊断模型和药物预测的研究中，Feng等。通过kegg分析证明了爱泼斯坦 - 巴尔病毒（EBV）感染与精神分裂症相关
o r i g i n a l r e s a r c h鉴定和分析与生物信息学和实验中败血症诱导的肺部损伤中综合相关基因
目的：败血症引起的肺损伤（SLI）是败血症的严重并发症。全适中，一种新型的炎性程序性细胞死亡形式，尚未在SLI中进行全面研究。我们的研究旨在通过生物信息学和体内实验筛选和验证SLI中全腹病的特征基因。方法：与SLI相关的数据集从NCBI基因表达式综合（GEO）数据库下载。鉴定差异表达的SLI基因（DEG）被鉴定出来，并与设置的全全变基因相交，以获得与全全变（Span_Degs）相关的DEG。然后，基于Span_degs进行了蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络和功能富集分析。SVM-REF，LASSO和RandomForest三种算法被合并，以识别签名基因。进行了拨号图和ROC曲线以预测诊断值。免疫浸润分析，相关分析和差异表达分析用于探索特征基因的免疫特性，相关和表达水平。最后，进行了H＆E染色和QRT-PCR以在体内实验中进行进一步验证。结果：通过与277个全全变基因相交的675摄氏度来鉴定二十四个Span_degs。通过三种机器学习算法鉴定出四个签名基因（CD14，GSDMD，IL1β和FAS），这些机器学习算法在SLI组中高度表达，并且在诊断模型中具有很高的诊断值。结论：CD14，FAS和IL1β可能是全全变的特征基因，以驱动SLI的进展并参与调节免疫过程。此外，免疫浸润分析表明，SLI组的大多数免疫细胞和免疫相关功能都比对照组中的功能高，并且与签名基因密切相关。最后，已经证实，盲肠结扎和穿刺（CLP）小鼠在肺组织中显示出显着的病理损害，并且CD14，IL1β和FAS的mRNA表达水平显着高于假手术组。关键字：败血症，肺损伤，全全变，机器学习，免疫渗透分析