目的;这项研究的目的是通过将机器学习应用于多模式MRI特征，将神经胶质肿瘤分为II，III和IV类别，与体积分析相比。方法;我们回顾性地研究了57例在3T MRI上获取的T2加权，T2加权，Flair图像和ADC MAP的胶质瘤患者。使用ITK-SNAP开源工具的半小局分割，将肿瘤分割为增强和非增强部分，肿瘤坏死，囊肿和水肿。我们测量了总肿瘤量，增强的非肿瘤，水肿，坏死体积以及与总肿瘤量的比率。对培训载体机（SVM）分类器和人工神经网络（ANN）进行了标记的数据，旨在回答感兴趣的问题。通过ROC分析计算预测的特异性，灵敏度和AUC。使用Kruskall Wallis评估了组之间连续度量的差异，并进行了事后DUNN校正以进行多次比较。结果;当我们比较组之间的体积比时，IV级和II-III级神经胶质肿瘤之间的统计学显着差异。 IV级神经胶质肿瘤的水肿和肿瘤坏死比率高于II和III级。体积比分析无法成功区分II和III级肿瘤。但是，SVM和ANN以高达98％和96％的精度正确分类了每个组。结论;在临床环境中，可以将机器学习方法应用于MRI特征，以无创，更容易地对脑肿瘤进行分类。
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在用于测量溃疡性结肠炎的内窥镜活性的评分系统中，例如蛋黄酱内窥镜评分或溃疡性结肠炎内镜指数严重程度，水平随疾病活动的严重程度而增加。分数之间的相对排名使其成为序数回归问题。另一方面，大多数研究都使用分类跨凝结损失函数来训练深度学习模型，这对于顺序回归问题并不是最佳的。在这项研究中，我们提出了一种新颖的损失函数，即距离距离加权的跨凝结（CDW-CE），该函数尊重类的顺序，并在计算成本时考虑了类的距离。实验评估表明，经过CDW-CE训练的模型优于训练的模型，该模型训练了用于序数回归问题的常规分类横向和其他常用损失函数。此外，经过CDW-CE损失训练的模型的类激活图具有更大的歧视性，并且域专家发现它们更合理。
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