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多数据集跨域知识蒸馏驱动的统一医学图像分割、分类与检测框架
研究人员提出一种统一的跨域迁移学习框架,该框架利用多个异构医学影像数据集中的知识,以提升分割、分类和目标检测任务的性能。该方法采用多数据集教师—学生范式,其中多个源教师和目标教师首先在各自数据集上训练,随后融合为一个联合教师,以聚合跨源学习到的域不变表示。任务
来源:Machine Learning with Applications
时间:2026-10-25
牙周炎非手术牙周治疗后6个月唾液宿主与非宿主EVs动态变化的探索性纵向分析
目的:评估非手术牙周治疗(non-surgical periodontal therapy, NSPT)后唾液宿主和非宿主细胞外囊泡(extracellular vesicles, EVs)的纵向变化。材料与方法:在基线和NSPT后3个月、6个月,从25例II
来源:JOURNAL OF CLINICAL PERIODONTOLOGY
低场MRI膝关节成像的临床证据与展望:诊断效能、负重功能成像及人工智能重建的系统综述
背景:低场磁共振成像(MRI)因磁体设计、硬件优化和基于人工智能(AI)的重建进展而重新受到肌肉骨骼成像关注,具有改善可及性、患者舒适度和可持续性的潜力。目的:本系统综述旨在探讨并总结低场MRI用于膝关节检查的现状。研究类型:在MEDLINE、CINAHL、E
来源:JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING
人工智能在头颈部重建中的应用:从术前规划到术后管理的全面综述
摘要 要点 •人工智能(AI)在术前虚拟手术规划、术中引导及高危重建患者预测方面具有潜在应用价值。 •卷积神经网络(CNNs)可实现肿瘤、颌面结构及供骨模型的自动化计算机断层扫描(CT)分割,从而加速虚拟手术规划(VSP)和患者专用器械设计。 •AI可辅助术中
来源:Oral and Maxillofacial Surgery Clinics of North America
基于三维剂量分布、CT图像与感兴趣器官分割的Transformer深度学习模型预测头颈癌放疗后6个月味觉改变:与CNN和logistic回归NTCP模型的比较
目的:味觉改变是头颈癌(HNC)放疗后常见副作用。准确的正常组织并发症概率(NTCP)模型可支持旨在减少影响生活质量副作用的治疗计划。深度学习(DL)为整合完整三维(3D)剂量、CT和感兴趣器官(OOI)数据提供机会。本研究利用大型前瞻性队列,探讨卷积神经网络
来源:Oral Oncology
中间型年龄相关性黄斑变性进展的结构生物标志物纵向分析:定性与定量指标及其黄斑地形分布对地理萎缩与新生血管性AMD的预后价值——MACUSTAR研究
目的:在MACUSTAR研究(NCT03349801)纵向部分中,探讨定性与定量结构生物标志物及其地形分布对中间型年龄相关性黄斑变性(iAMD)眼进展至地理萎缩(GA)或新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)的预后影响。设计:纵向、前瞻性、低干预性欧洲多中心
来源:Ophthalmology Retina
COVID-19疫情期间取消或延迟电休克治疗(ECT)的临床与经济影响:一项范围综述
背景:电休克治疗(electroconvulsive therapy, ECT)是针对重症精神疾病(包括难治性抑郁症和紧张症)患者的一种高效且必不可少的治疗手段。延迟ECT治疗会导致症状恶化,患者需要接受更多重复的ECT治疗才能康复,并增加其他患者的等待时间。
来源:Personalized Medicine in Psychiatry
西班牙六个自治区基层医疗用户健康素养的多中心研究:地域差异及其相关因素分析
摘要 目的:目前关于西班牙各自治区基层医疗中健康素养(health literacy)比较的多中心证据仍然匮乏。本研究旨在描述参加常规护理咨询的成年人的健康素养水平,并探讨社会人口学、临床及地域差异。 方法:于2025年6月至2026年1月在西班牙六个自治区的
来源:Preventive Medicine Reports
整合Eclipse治疗计划系统与IMAIOS e-Anatomy的放射治疗CT断层解剖教学干预:一项单组前后测试试点研究
引言:准确解读横断面计算机断层扫描(computed tomography, CT)解剖是治疗性放射摄影(therapeutic radiography)实践的基础,支撑放射治疗计划与验证。新兴证据提示,三维教育技术较传统教学方法可能增强解剖学习。本试点研究评
来源:Radiography
300 μm厚低增益雪崩探测器(LGADs)背面辐照用于3–9 MeV α粒子能谱测量及增益抑制缓解
背面辐照可缓解300 μm低增益雪崩探测器(Low Gain Avalanche Detectors, LGADs)中的增益抑制(gain suppression)。对于3–9 MeV α粒子(alpha particles)实现了线性电荷响应。背面工作模式提
来源:Radiation Physics and Chemistry
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