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L17-妊娠糖尿病 - Med441
→常规的美国 +感染尿培养物 +跟进营养师和内分泌学家。→适当的筛选测试。→详细的超声异常扫描 +胎儿超声心动图。→巨粒和多氢化物的串行生长扫描。→具有生物物理剖面BPP→多普勒超声的胎儿监视。→心脏图CTG。→GDM→胎儿大粒症是常见的→应该研究。→胎儿生长的异常最有可能在第3个孕期→我们确认。→串行天体测试应在三个月中进行。
使用人工智能进行超声波检查的文章
人工智能 (AI) 将医学图像转换为高通量可挖掘数据。机器学习算法可用于建模病变检测、目标分割、疾病诊断和预后预测，显著促进了临床决策支持的精准医疗。短短几年内，发表的文章数量急剧增加，包括有关人工智能超声的文章。鉴于超声波具有与其他成像方式不同的独特属性，包括实时扫描、操作员依赖性和多模态性，读者应特别注意评估依赖超声波人工智能的研究。本综述为读者提供有针对性的指南，涵盖可用于识别强大和动力不足的超声波人工智能研究的关键点。
肌肉骨骼超声成像中的人工智能
超声检查 (US) 是一种非侵入性技术，可提供实时、低成本和便携式成像，有助于快速动态评估肌肉骨骼成分。随着基于人工智能 (AI) 的计算机辅助检测和计算机辅助诊断被用于提高超声成像的质量、效率和成本，重大技术进步促使超声在肌肉骨骼评估中的应用日益广泛。本综述概述了肌肉骨骼超声的经典机器学习技术和现代深度学习方法，重点关注肌肉骨骼疾病的检测和诊断、分类和回归预测分析以及自动图像分割等关键类别。此外，我们概述了人工智能在肌肉骨骼超声实践中面临的挑战和一系列机遇。
图像引导的高强度集中超声，这是介入核医学的新应用？
图像引导的高强度集中超声（HIFU）已越来越多地用于医学中，并且有几种为此的系统已成为商业上可用的。hifu已在全球范围内批准各种实体瘤，神经系统疾病的治疗以及骨转移的姑息治疗。聚焦超声的机械和热效应为组织疗法，支持性放射治疗，和靶向drugdelivery提供了一种可能性。intergentrationFormatigationFormatigationFormantigantInticalInitySintohifusystemSallowsSallowsSallowsSallowsSallowsForPrecisetemperaturementing and Cocigain for Precate ectrate and to anderation sallowsementing和准确的治疗计划，增加了治疗的安全性和效率。临床上的临床和临床结果表明，图像引导的HIFU的潜力减少了不良反应并术后提高生活质量。介入的核形象 - 指导HIFU是未来有吸引力的非侵入性选择。
balagopal（balu）unnikrishnan
• Developed novel shortcut learning detection framework analyzing 750K+ samples across 13 datasets, predicting out-of-distribution performance degradation with 96% accuracy (Published - Nature npj Digital Medicine) • Created an attention-based mechanism for localizing and correcting for multiple shortcuts (spatial and spectral), surpasses SOTA by 7.5% in data with multiple spurious correlations occurring simultaneously (Under Review - CVPR 2025）•设计生成的内涂层系统，用于使用扩散模型减少医学成像任务的混淆 - 确定并纠正了隐藏分层的诊断性能，提高了20％的诊断性能•构建和部署了多个用于放射学和超声的临床AI工具，用于实施验证协议，并与医院互具
在言语生成过程中利用脑电图进行超声舌像预测
之前已经开展了初步研究，提出了使用脑信号（例如非侵入性EEG和侵入性sEEG / ECoG）的基于语音的BCI，但缺乏综合方法来研究非侵入性大脑，发音和语音信号，并分析大脑中的认知过程，发音运动的运动学和由此产生的语音信号。在本文中，我们描述了我们的多模态（脑电图，超声舌成像和语音）分析和合成实验，作为可行性研究。我们扩展了使用基于超声的发音数据对语音生成过程中记录的脑信号的分析。从用EEG测量的脑信号中，我们使用完全连接的深度神经网络预测舌头的超声图像。结果表明，EEG和超声舌头图像之间存在微弱但明显的关系，即网络可以区分发音语音和中性舌头位置。索引词：超声，EEG，脑机接口
在非...
大脑扰动研究允许对行为和神经过程的详细因果推断。由于大脑扰动方法和神经测量技术的结合本质上是具有挑战性的，因此人类的研究主要集中在非侵入性，间接的脑部扰动或神经病变研究上。非人类灵长类动物作为一种与人类高度相似的神经生物学系统必不可少的，同时在实验上更具实验性的处理，从而可以看到系统脑扰动的功能和结构影响。本综述考虑了非人类灵长类动物脑部扰动中的艺术状态，重点是可以与神经成像结合使用的方法。我们考虑非可逆（病变）以及可逆或暂时的扰动，例如电气，药理，光学，光学遗传学，化学遗传学，途径选择性和超声基于超声的干扰方法。提供研究和发展社区的特定于方法的考虑，以促进该领域的研究并支持进一步的创新。我们通过确定新的研究和创新的新途径，并突出该方法的临床翻译潜力来得出结论。
适用于医疗应用的全印刷柔性超声波换能器
探头。通过这种方式，可以评估被检查组织的结构和形态及其功能。现代商用超声探头的主要元件是压电陶瓷换能器，它本质上是刚性的，僵硬的，并且与人体组织的机械和声学阻抗不匹配。[3] 因此，商用探头不弯曲，不符合人体解剖结构，并且需要使用超声凝胶，而凝胶会随着时间推移而变干，从而限制了长期测量。凝胶会在皮肤上留下油腻的残留物，导致皮肤干燥、患者不适甚至过敏反应。[4] 此外，商用探头采用额外的匹配层和背衬层，导致复杂性和笨重性增加。另一方面，商用设置中使用的后端采集硬件也存在许多限制。现有的研究系统笨重且难以操作，而移动手持系统重量轻但在高帧率数据处理方面受到限制。[5] 因此，超声的可穿戴性是一个两端开放的问题，一直是近期研究的热点。
手术机器人技术中的深钢筋学习
使用各种成像方式获得了手术图像，超声（US）扫描是与机器人技术结合进行广泛研究的扫描。在过去的二十年中，研究人员已经开始探索机器人技术在应用美国扫描中的潜力。通过将机器人臂配备探针，机器人可以移动探针以对我们进行扫描。机器人操纵器的准确性，一致性，技巧和可操作性可用于改善实时超声的获取和实用性[25]。但是，要获得高质量的超声图像，至关重要的是，将美国探测到正确的扫描平面[26]并保持合理且一致的探针皮肤接触力[27]，如图5。因此，标准扫描平面定位和接触力控制是机器人美国的两个主要挑战，到目前为止，已经进行了一些研究，利用DRL来解决它们。在表1中，列出了本节中9个审核论文中使用的方法，指标和结果。
定量生物标志物源自新颖的对比...
简单的摘要：准确诊断早期脉络膜黑色素瘤是眼睛最常见的恶性肿瘤，这是极其重要但充满挑战的。不幸的是，由于获得足够的采样和视力丧失风险的挑战，眼内黑色素瘤在很大程度上仍然是一种临床诊断，这可能是主观的。大多数现有工具和诊断方法缺乏明确的判别特征，从而导致临床诊断的不确定性。在这项工作中，我们介绍并评估了一种基于无对比度超声的新方法，用于定量评估脉络膜肿瘤的微血管特征，旨在根据其中的复杂和不规则的微疗法形成来区分恶性病变。使用这种方法，我们可以可视化肿瘤内微血管网络，使用客观定量指标估算其形态特征，并进行统计分析，以证明病变基于其恶性肿瘤状态之间的差异。这项初步研究的结果表明，该方法作为眼部肿瘤的补充诊断工具有望进一步评估。