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World File Search System误诊
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。
转移性乳腺癌的基因组图谱
除了已知的 ESR1 热点突变外，我们还观察到转移性富集了以前未报告的、配体结合结构域中较低流行率的突变，这意味着这些突变也可能具有功能性。此外，单个 ESR1 热点在特定的转移组织和组织学中显著富集，表明这些突变之间存在功能差异。所有转移瘤中富集的其他改变包括 CDK4 调节因子 CDKN1B 的功能丧失和转录因子 CTCF 的突变。在特定转移部位富集的突变通常反映靶组织的生物学，可能是对局部环境生长的适应。这些包括脑转移瘤中的 PTEN 和 ASXL1 改变以及皮肤中的 NOTCH1 改变。我们观察到肺转移瘤中 KRAS 、 KEAP1 、STK11 和 EGFR 突变的富集。然而，这些肿瘤中其他突变的模式表明，这些是被误诊的肺原发性肿瘤而不是乳腺转移瘤。
第236章类型1糖尿病
认识到1型糖尿病具有旷日持久的临床前阶段，已经对疾病的某些流行病学特征进行了新的启示。1型糖尿病在冬季的发病率增加，并且可能与特定的病毒流行病相关。这些观察结果可以部分通过边缘β细胞功能的患者的胰岛素抵抗的叠加来解释。同样，青春期期间1型糖尿病的常见外观可能归因于胰岛素抵抗。即使在正常情况下，青春期也伴随着受损的胰岛素刺激的葡萄糖代谢。跟踪胰岛指导的自身免疫性的新方法导致重新评估了首次出现1型糖尿病的年龄。，尽管特定年龄的发病率从婴儿期逐渐上升到青春期，然后下降，但发病率持续数十年；实际上，将近30％的患者被诊断出20岁。在以后发作的患者中，临床综合征的发展趋势较慢。此外，胰岛导向的抗体滴度可能较低，人类白细胞抗原（HLA）类型可能与年轻患者的类型不同。因此，在许多患者中，最初将1型糖尿病误诊为2。
利用可解释的人工智能指导抗菌药物管理
人工智能 (AI) 系统的准确性和灵活性通常以降低对其预测提供直观解释的能力为代价。这阻碍了人们对 AI 的信任，并阻碍了其在医疗保健领域的应用，而对误诊造成的责任和患者健康风险的担忧加剧了这种担忧。由于可解释机器学习领域的最新进展，为模型的预测提供解释是可能的。我们考虑了一组与抗生素处方记录和细菌分离株敏感性相关的医院入院数据。经过适当训练的梯度增强决策树算法，辅以 Shapley 解释模型，可预测可能的抗菌药物耐药性，耐药性的几率取决于患者的特征、入院数据、历史药物治疗和培养测试结果。应用这个基于 AI 的系统，我们发现与观察到的处方相比，它大大降低了治疗不匹配的风险。Shapley 值提供了观察/数据与结果之间的直观关联；所确定的关联与基于健康专家的先验知识的预期大致一致。研究结果以及归因信心和解释的能力支持人工智能在医疗保健领域的更广泛应用。
Aquila Optimizer 基于混合深度学习的潜在特征与极限学习器对脑肿瘤进行分类和检测
摘要。脑癌是一种影响大脑的潜在致命疾病。为了挽救生命，早期肿瘤检测现在至关重要。医学成像是诊断脑肿瘤的一种方法。为了帮助发现脑肿瘤，研究人员正在转向深度学习。事实证明，使用深度学习算法可以减少个体早期诊断中的错误。对于脑肿瘤，即使是轻微的误诊也可能造成严重后果。在处理医学图像时，发现脑肿瘤仍然是一项艰巨的任务。在脑部扫描中很难发现肿瘤。图像的精度受到许多干扰和延迟的影响。我们在论文中使用深度学习方法来描述脑部疾病。利用深度学习方法检测脑部疾病与新信息的研究有关。提出的基于 TL 的 DenseNet121 模型分别实现了 98.38、97.33、99.1、98.23、98.62 和 96.62 的准确度、灵敏度、特异性、F1Score、精确度和 IoU。在脑肿瘤数据集上获得的结果表明，所提出的方法在 F1 分数、精确度、灵敏度、准确度、特异性和 IoU 方面优于其他方法。
基于规则的AI系统，用于使用向后链接和确定性因素诊断的早期小儿糖尿病
摘要。糖尿病（DM）是一个主要的健康威胁，如果不进行早期诊断和治疗，可能会引起并发症，130万名6-18岁的儿童或印度尼西亚儿童人口的约1.1％受这种疾病的影响。此外，儿童中1型糖尿病的发生率在印度尼西亚正在上升，但由于误诊率高，我们没有准确的数字。这项研究的目的是开发一种基于人工智能（AI）的专家系统，用于使用向后链接和确定性因子方法早期诊断1型小儿1型DM。向后链接是一种以假设开头的推理方法，然后有确定性因子方法可以通过从每个症状中计算出的值来确定性。基于2017 - 2021年全国糖尿病审计，该系统处理临床数据，例如HBA1C水平和症状。测试显示，与患者进行10次验证测试的准确诊断约为79.2％，并在资源不足的地区有助于医疗保健。未来的工作包括扩展数据集并集成机器学习以提高适应性。
使用机器和深度学习 - 调查的软组织肉瘤诊断
摘要。被称为软组织肉瘤（STS）的独特和多样性肿瘤的收集受到许多因素的阻碍，例如延迟或不准确的诊断，缺乏临床知识，以及限制性治疗方法。周围，连接和支持其他体器官和结构的组织是一种罕见类型的癌症，称为软组织肉瘤。肌肉，脂肪，血管，深层皮肤组织，肌腱和韧带可能受到软组织肉瘤的影响。软组织肉瘤几乎可以在每个身体成分（包括手臂，腿部和腹部）中出现。这些诊断错误严重损害了患者的治疗方式。研究人员已经提出了许多机器学习模型，以对癌症进行分类，但是它们都没有充分解决误诊问题。此外，大多数可比较的研究都提出了评估这些恶性肿瘤的模型，并未考虑到数据的异质性和数量。这项研究介绍了机器和深度学习方法之间的比较，以改善软组织肉瘤的分类。这项研究进一步提出了STS的早期检测。在下一阶段分类中，采用了最佳卷积神经网络（CNN）。
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
紫色尿液 - 一个有趣的错误nomer
紫色尿袋综合征（酒吧）是长期导管插入术的患者，通常表现为导管袋中尿液的紫色变色。这种变色通常与存在细菌感染的存在有关，这些细菌感染产生了将氨基硫酸盐分解为红色和蓝色色素的酶。这些颜料与导管袋的塑料反应，从而产生紫色。该病情主要在老年人，卧床不起的患者或具有明显合并症的患者（例如Di-Abetes）中看到。我们描述了一个涉及一名60岁妇女控制糖尿病和慢性导管插入术的案例，她出现了高度发烧和紫色的导管袋。实验室分析将尿路感染与大肠杆菌相结合，对cip- rofloxacin敏感。导管置换和抗生素治疗后，患者的症状得到了解决，尿液颜色恢复正常。此案强调了识别酒吧避免误诊的重要性，并强调了适当的抗抗病治疗和对潜在条件的细致管理的有效性。及时的干预导致症状和尿液颜色的正常化解决。