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3。柔性乙状结肠镜检查：一种程序，将小，细长，柔性，照明的管插入直肠中，以检查直肠和下部的结肠（sigmoid colon）（sigmoid colon）（sigmoid colon），以了解任何息肉或癌症的迹象。4。计算机断层镜（CTC）/虚拟结肠镜检查：一种非侵入性成像测试，使用CT扫描来创建结肠和直肠的详细图像。（频率：每5年一次。）5。双对比钡灌肠（DCBE）：将钡和空气引入结肠和X射线的成像测试，以识别异常。（频率：每5年一次。）
常见动脉躯干（Truncus Arteriosus）
您的护理人员可以就进一步的测试提供建议。胎儿超声心动图是胎儿心脏的专门超声，可提供心脏结构和功能的详细图像。遗传咨询和基因检测，例如染色体微阵列和整个外显子组测序，将有助于确定婴儿病情是否存在遗传成分。您也可能被转介到心脏MRI，这是另一种成像测试，可提供有关心脏结构和功能的详细信息。您可能会与其他专家进行咨询，例如儿科心脏病专家（专门治疗先天性心脏缺陷）或母亲养育医学专家（专门从事高风险怀孕），以便就您的婴儿的病情，发育和预后为您提供建议。
DeBIAN：用于神经退行性疾病分析的脑图像深度表示
背景路易体痴呆 (DLB) 和阿尔茨海默病 (AD) 是老年人中两种常见的神经退行性疾病。这两种疾病都与大脑中蛋白质的异常沉积有关，它们的诊断具有挑战性，尤其是在区分它们方面，因为它们在早期阶段表现出相似的症状。脑部 MRI 提供了脑结构的详细图像，可以识别与神经退行性疾病相关的结构变化。深度学习在分析这些图像方面显示出巨大的潜力，可以实现准确的预测和解释。它的核心是最近出现的大规模预训练视觉语言模型 (VLM)，由于其可泛化的视觉和文本表示，它们已经表现出非凡的性能。
磁共振成像（MRI）
磁共振成像（MRI），也称为核磁共振成像（NMRI），是一种用于创建人体详细图像的扫描技术。这是一种非侵入性方法，用于绘制人体内部结构，该方法使用非电离电磁辐射，并在存在精心控制的磁场的情况下采用辐射频率辐射，以在任何平面1中产生人体的高质量横截面图像。这意味着MRI机器使用强磁场和无线电波来生成身体部分的图像，而X射线，CT扫描或超声波也无法看到。例如，它可以帮助医生看到内部关节，软骨，韧带，肌肉和肌腱，这有助于检测各种运动伤害。此外，它还用于检查内部身体结构并诊断各种疾病，例如中风，肿瘤，动脉瘤，脊髓损伤，多发性硬化和眼睛或内耳问题等。它在研究中也广泛用于测量大脑的结构和功能等。
磁共振光谱（MRS）处理软件用于准确分析技术摘要
该软件已开发为为用户提供改进的磁共振光谱（MRS）处理方法，其中包括几个降低降噪信号增强步骤，可提供更高的灵敏度和特异性，以提高技术的诊断能力。磁共振成像（MRI）已成为一种相对常见的医学成像技术，该技术使用强磁场，无线电波和计算分析来创建体内组织的详细图像。它经常用于诊断癌症，心脏和大脑中的血管问题，肌肉骨骼和其他软组织损伤。MRS可以使用以不同方式处理的MRI仪器收集的信息来创建图形或“光谱”，该图形或“光谱”测量所选组织体积内的生化成分。MRI创建图像，MRS可以确定可以诊断出可以诊断的组织中化学物质的类型和数量，比较比率和绝对值。该技术的另一个优点是它是非侵入性的，因此不需要从患者那里取样或活检。
“生物医学应用数字信号处理的进展：严格的审查”
数字信号处理 (DSP) 已成为工程和医疗保健融合的关键技术，彻底改变了我们分析和解释生物医学数据的方式。在这个技术飞速发展的时代，DSP 在解开生物信号的复杂性方面发挥着根本性的作用，为生物医学领域的诊断、监测和治疗提供了具有深远影响的见解。DSP 在生物医学应用中的重要性在于它能够解读复杂的生理和解剖信号中蕴含的丰富信息。无论是心电图 (ECG) 的节律模式、脑电图 (EEG) 捕捉到的神经交响乐，还是医学扫描呈现的详细图像，DSP 都充当着大师级的解释者，将原始数据转化为具有临床意义的见解。这种变革性能力催化了医疗保健领域的范式转变，促进了对生物过程的更深入了解，并促进了精准医疗。
用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络
脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。
4-使用深度学习检测脑肿瘤。......
摘要 脑瘤是一种由脑内异常细胞生长引起的疾病。脑瘤分为两类：癌性脑瘤（恶性）和非癌性脑瘤（良性）。由于脑瘤罕见且类型多样，因此肿瘤易感患者的存活率很难预测。根据英国的一项癌症研究，每 100 名脑癌患者中，有 15 人确诊后有 10 年或更长时间的存活机会。脑瘤患者的治疗取决于多种因素，例如：肿瘤类型、细胞异常和脑内肿瘤位置等。随着人工智能领域的发展，脑瘤的诊断可以通过使用核磁共振成像 (MRI) 扫描的深度学习模型来完成。核磁共振成像 (MRI) 是一种扫描方法，它使用强磁场和无线电波来产生体内的详细图像。该项目使用 VGG-16 架构，这是一种深度学习模型，用于检测扫描的脑图像中的肿瘤。