摘要医疗领域中的数据数量有限,并且需要培训样本以提高深度学习模型的性能是一个反复的挑战,尤其是在医学成像中。新生儿溶液旨在通过创建合成的体外超声图像来促进更有效的图像生成过程,从而增强其非侵入性白细胞计数装置Neosonics。本研究通过设计和评估连续的标量有条件生成对抗网络(GAN)来解决数据稀缺问题,以增加体外腹膜透析超声图像,从而增加训练样品的体积和变异性。开发的GAN结构结合了新型设计特征:发电机的转置卷积层中的内核大小和潜在的中间空间,预测噪声和条件值,以提高图像分辨率和特异性。实验结果表明,GAN成功地产生了高视觉质量的各种图像,非常类似于真实的超声样品。虽然视觉结果是有希望的,但使用基于GAN的数据增强并不能始终提高图像回归器的性能,从而区分特定于各种白细胞浓度的特征。最终,尽管这种连续的标量有条件的GAN模型在生成逼真的图像方面取得了进步,但仍需要进一步的工作来实现回归任务的一致提升,旨在实现强大的模型概括。
参加指导小组会议的费用将以银行存款的形式支付,每小时 50 美元,以确认出席情况,如有需要,任何差旅费将在事先达成协议的情况下报销。有关报销的更多详细信息,请参阅新西兰卫生部 Te Whatu Ora 消费者参与报销率政策。
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本综述提供了两种主要类型器官之间的全面比较:诱导多能干细胞(IPSC)衍生的和成人干细胞(ASC)衍生(也称为患者衍生的器官,PDOS)。IPSC衍生的类器官,源自重编程的细胞,表现出显着的可塑性,可以建模各种组织和发育阶段。它们对于研究早期人类发展,遗传疾病和复杂疾病特别有价值。但是,诸如延长分化方案和成熟水平的可变性之类的挑战仍然是重大障碍。相比之下,直接由患者组织产生的ASC衍生的类器官,忠实地概括了组织特异性的特异性和疾病表型。这种保真度使它们对于个性化医学应用必不可少,包括药物筛查,疾病建模和理解个性化的治疗反应。
方法:基于学校的横断面研究是在Kondoa区的5至20岁之间的小学和中学学者中进行的。符合条件的小学和中学学者根据非专家人员的简化超声心动图标准,然后是专家人员的2012年世界心脏联合会标准。连续变量作为标准偏差或IQR中位数的均值表示。分类变量表示为频率和百分比。将简化标准的超声心动图发现与2012年世界心脏联合会的发现进行了比较。使用Stata中的交叉表,确定简化标准的效用。通过接收器操作特征曲线(AUC)在95%CI的情况下通过面积进行了评估并通过面积进行比较。
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简介:术中超声正成为神经外科的常用工具。然而,有效的模拟方法有限。目前,商业和自制的模型无法复制超声图像中大脑和肿瘤组织的解剖正确性和纹理复杂性。材料和方法:我们利用离体脑组织,而不是合成材料,来实现真实的回声复杂性和解剖正确性。将浓度为 10-20% 的琼脂注入脑组织以模拟肿瘤肿块。购买了市售的模型进行基准测试。结果:由经验丰富的专业人员进行定性分析,测量添加琼脂的影响并将其与商用模型进行比较。总体而言,与基于合成材料的模型相比,使用离体组织被认为更准确、更具代表性,因为它可以很好地显示真实的大脑解剖结构,并在组织内提供良好的对比度。琼脂肿瘤正确地产生了一个回声较高的区域,边缘有轻微扩散,预计与邻近解剖结构有相互作用。讨论:由于后勤和道德方面的挑战很大,使用人体样本进行训练受到限制。在线神经外科超声数据的稀疏性进一步加剧了这种情况。与体模相比,所提出的方法成功地模拟了脑组织中的肿瘤,体模存在表面纹理不相似、超声回声均匀性和缺乏解剖正确性的问题。结论:所提出的在脑组织中创建肿瘤模拟组织的方法
摘要 - 虽然只有有限数量的程序在机器人指导手术期间可用图像指导,但他们仍然要求外科医生手动将所获得的扫描引用到其在组织表面上的预计位置。虽然外科医生可以通过电外科标记器官表面上的边界,但肿瘤周围的精确边缘可能会保持可变,并且在病理分析之前不能保证。本文提出了第一次尝试自主提取和标记肿瘤边界,并在组织表面上指定边缘。它提出了通过惯性测量单元(IMU)传感器融合进行刀具 - 组织相互作用控制的第一个概念,并从电信单元(ESU)的电信号中进行接触检测,不需要力感应。我们使用解剖表面几何形状开发并评估了对超声(US)幻象的方法,比较将肿瘤投射到表面上的不同策略,并评估其在重复试验中的准确性。最后,我们证明了将方法转化为前猪肝的可行性。我们能够达到高于0的真正正率。84和低于0的错误检测率。12与虚拟和前体实验的标记轨迹的每个计算和执行的跟踪参考相比。