自闭症谱系障碍（ASD）是一种脑部疾病，其特征是幼儿时期出现的各种体征和症状。 ASD还与受影响个体的沟通缺陷和重复行为有关。已经开发了各种ASD检测方法，包括神经影像学和心理测试。在这些方法中，磁共振成像（MRI）成像方式对医生至关重要。临床医生依靠MRI方式准确诊断ASD。 MRI模态是非侵入性方法，包括功能（fMRI）和结构（SMRI）神经影像学方法。但是，用fMRI和SMRI诊断为专家的ASD的过程通常很费力且耗时。因此，已经开发了基于人工智能（AI）的几种计算机辅助设计系统（CAD）来协助专家医生。传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）是用于诊断ASD的最受欢迎的AI方案。这项研究旨在使用AI审查对ASD的自动检测。我们回顾了使用ML技术开发的几个CAD，以使用MRI模式自动诊断ASD。在使用DL技术来开发ASD的自动诊断模型方面的工作非常有限。附录中提供了使用DL开发的研究摘要。然后，详细描述了使用MRI和AI技术在自动诊断ASD的自动诊断期间遇到的挑战。此外，讨论了使用ML和DL自动诊断ASD的研究的图形比较。最后，我们提出了使用AI技术和MRI神经影像学检测ASD的未来方法。
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精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。
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第一个已知的冠状病毒疾病2019（Covid-19）于2019年12月确定。它在全球范围内传播，导致许多国家的持续流行，强加的限制和成本。在此期间预测新案例和死亡人数可能是预测未来所需成本和设施的有用步骤。本研究的目的是预测未来100天内的新案例和死亡率，三天和七天。预测每一个天（而不是每天的动机）是调查计算成本降低和仍然实现合理性能的可能性。可以在时间序列的实时预测中遇到这样的场景。六种不同的深入学习方法是对来自世卫组织网站采用的数据进行检查。三种方法是LSTM，卷积LSTM和GRU。然后考虑对每种方法考虑双向延伸，以预测澳大利亚和伊朗国家的新案例和新死亡率。这项研究是新颖的，因为它对上述三个深度学习方法及其双向延伸进行了全面评估，以对Covid-19新案例和新的死亡率时间序列进行预测。据我们所知，这是Bi-Gru和Bi-conv-LSTM模型首次用于Covid-19新案例和新的死亡时间序列的预测。该方法的评估以图形和弗里德曼统计测试的形式提出。结果表明双向模型的误差比其他模型较低。提出了几个错误评估度量来比较所有模型，最后，确定双向方法的优越性。该研究对于针对Covid-19的组织有用，并确定其长期计划。
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新的冠状病毒造成了超过一百万的死亡，并继续迅速传播。这种病毒靶向肺部，导致呼吸窘迫，这可以轻度或严重。肺的X射线或计算机断层扫描（CT）图像可以揭示患者是否感染Covid-19。许多研究人员正在尝试使用人工智能改善Covid-19检测。我们的动机是开发一种可以应对的自动方法，该方法可以应对标记数据的方案是耗时或昂贵的。在本文中，我们提出了使用依赖于Sobel边缘检测和生成对冲网络（GANS）的有限标记数据（SCLLD）的半监督分类来自动化Covid-19诊断。 GaN鉴别器输出是一种概率值，用于在这项工作中进行分类。建议的系统使用从Omid Hosparing收集的10,000 CT扫描培训，而公共数据集也用于验证我们的系统。将该方法与其他最先进的监督方法进行比较，例如高斯过程。据我们所知，这是第一次提出了对Covid-19检测的半监督方法。我们的系统能够从有限标记和未标记数据的混合学习，该数据由于缺乏足够量的标记数据而导致的监督学习者失败。因此，我们的半监督训练方法显着优于卷积神经网络（CNN）的监督培训，当标记的训练数据稀缺时。在精度，敏感性和特异性方面，我们的方法的95％置信区间分别为99.56±0.20％，99.88±0.24％和99.40±0.1.18％，而CNN的间隔（训练有素的监督）为68.34 + - 4.11％，91.2 + - 6.15％，46.40 + - 5.21％。
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Specular microscopy assessment of the human corneal endothelium (CE) in Fuchs' dystrophy is challenging due to the presence of dark image regions called guttae. This paper proposes a UNet-based segmentation approach that requires minimal post-processing and achieves reliable CE morphometric assessment and guttae identification across all degrees of Fuchs' dystrophy. We cast the segmentation problem as a regression task of the cell and gutta signed distance maps instead of a pixel-level classification task as typically done with UNets. Compared to the conventional UNet classification approach, the distance-map regression approach converges faster in clinically relevant parameters. It also produces morphometric parameters that agree with the manually-segmented ground-truth data, namely the average cell density difference of -41.9 cells/mm2 (95% confidence interval (CI) [-306.2, 222.5]) and the average difference of mean cell area of 14.8 um2 (95% CI [-41.9, 71.5]). These results suggest a promising alternative for CE assessment.
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在机器学习中使用大型数据集已导致出色的结果，在某些情况下，在机器上认为不可能的任务中的人数优于人类。但是，在处理身体上的互动任务时，实现人类水平的表现，例如，在接触良好的机器人操作中，仍然是一个巨大的挑战。众所周知，规范笛卡尔阻抗进行此类行动对于成功执行至关重要。加强学习（RL）之类的方法可能是解决此类问题的有希望的范式。更确切地说，在解决新任务具有巨大潜力时，使用任务不足的专家演示的方法可以利用大型数据集。但是，现有的数据收集系统是昂贵，复杂的，或者不允许进行阻抗调节。这项工作是朝着数据收集框架迈出的第一步，适合收集与使用新颖的动作空间的RL问题公式相容的基于阻抗的专家演示的大型数据集。该框架是根据对机器人操纵的可用数据收集框架进行广泛分析后根据要求设计的。结果是一个低成本且开放的远程阻抗框架，它使人类专家能够展示接触式任务。
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通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。
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在科学计算中，在科学计算中的许多应用中出现了从样本点近似平滑，多元功能的问题，在科学和工程的计算不确定性量化（UQ）中。在这些应用中，目标函数可以代表参数化部分微分方程（PDE）的所需量。由于解决此类问题的成本很高，在解决每个样本中通过求解PDE计算，样本效率是有关这些应用的关键。最近，越来越多地关注深度神经网络（DNN）和深度学习（DL）从数据中学习此类功能。在这项工作中，我们提出了一种自适应抽样策略，CAS4DL（基督佛尔自适应采样用于深度学习），以提高DL的样本效率用于多元功能近似。我们的新方法基于将DNN的第二至最后一层解释为该层上节点定义的函数词典。从这个角度来看，我们定义了一种自适应采样策略，该策略是由最近提出的线性近似方案提出的自适应采样方案激励的，其中该词典跨越的子空间的基督教词函数随机绘制了样品。我们提出了比较CAS4DL与标准蒙特卡洛（MC）采样的数值实验。我们的结果表明，CAS4DL通常可以在达到给定准确性所需的样品数量中节省大量，尤其是在平滑激活功能的情况下，与MC相比，它显示出更好的稳定性。因此，这些结果是将DL完全适应科学计算应用的有希望的一步。
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在从蛋白质折叠到材料发现的许多领域中，采样分子系统的相空间 - 更普遍地是通过随机微分方程有效建模的复杂系统的相位空间。这些问题本质上通常是多尺度的：可以用少数“慢速”反应坐标参数参数的低维有效自由能表面来描述它们；其余的“快速”自由度填充了反应坐标值的平衡度量。有关此类问题的抽样程序用于估计有效的自由能差以及相对于条件平衡分布的合奏平均值；后者平均值导致有效减少动态模型的关闭。多年来，已经开发了增强的采样技术与分子模拟。引人入胜的类比是与机器学习领域（ML）产生的，在该领域中，生成的对抗网络可以从低维概率分布中产生高维样品。该样本生成从有关其低维表示的信息中返回模型状态的合理高维空间实现。在这项工作中，我们提出了一种方法，该方法将基于物理学的模拟和偏置方法与基于ML的条件生成对抗网络对条件分布进行采样，以实现相同的任务。我们调节精细规模实现的“粗糙描述符”可以先验地知道，也可以通过非线性维度降低来学习。我们建议这可能会带来两种方法的最佳功能：我们证明，夫妻CGAN具有基于物理学的增强采样技术的框架可以改善多尺度SDE动力学系统采样，甚至显示出对增加复杂性系统的希望。
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脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。
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