早期发现癌症是一种挑战性的医学问题。癌症患者的血液血清富含异质分泌脂质结合的细胞内囊泡（EVS），其具有复杂的信息和生物标志物，代表其原产地，目前在液检和癌症筛查领域中研究。振动光谱提供了非侵入性方法，用于评估复杂生物样品中的结构和生物物理性质。在该试点研究中，对来自来自四个不同癌症亚型（结直肠癌，肝细胞癌，乳腺癌和胰腺癌）和五名健康患者（对照组）组成的9例血浆中提取的多种拉曼光谱测量测量。 FTIR（傅里叶变换红外）光谱测量是作为拉曼分析的互补方法，在四个癌症亚型中的两种。 Adaboost随机森林分类器，决策树和支持向量机（SVM）区分癌症EV的基线校正拉曼光谱从健康对照（18 Spectra）的那些，当减少到频谱频率范围时，分类精度高于90％ 1800至1940年反厘米，经过50:50培训：测试分裂。 14 Spectra的FTIR分类精度显示了80％的分类准确性。我们的研究结果表明，基本机器学习算法是强大的应用智能工具，以区分癌症患者EVS的复杂振动光谱来自健康患者。这些实验方法将希望作为人工智能辅助早期癌症筛查的有效和有效的液检活动。

癌症是全球死亡的主要原因之一。快速安全的早期，术中和术中诊断可以显着有助于成功的癌症识别和治疗。在过去的15年中，人工智能在增强癌症诊断技术方面发挥了越来越多的作用。这篇评论涵盖了在MRI和CT等良好技术中人工智能应用的进步。此外，它显示出高潜力以及基于光谱的方法，这些方法正在开发用于移动，超快速和低侵入性诊断的方法。我将展示基于光谱的方法如何通过使薄薄或甲莫妥蛋白和欧洲蛋白染色过时来减少组织制备进行病理分析的时间。我将介绍用于快速和低侵入性前和体内组织分类的光谱工具的例子，以确定肿瘤及其边界。另外，我将讨论与MRI和CT相反，光谱测量不需要化学剂来提高癌症成像的质量，这有助于开发更安全的诊断方法。总体而言，我们将看到，光谱和人工智能的结合构成了一个非常有前途且快速发展的医疗技术领域，它将很快增加可用的癌症诊断方法。

Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

机器学习（ML）是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域，包括自然科学，工程，太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平，部分二氧化碳压力和其他化学特性时，ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域，可从各种图像（即显微镜，流车和视频记录器），光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外，ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类，在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是，使用环境数据，ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法，这是对环境监测的重要测量。此外，机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库，而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。

近年来，新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家，寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤，诸如岩性单元，改变类型，结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据，使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进，创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集，并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的，用于噪声和不确定性。近年来，通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究，现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查，用于处理不同类型的遥感数据，并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力，以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外，我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据，以创建改进的矿物前景图。

超声检查的诊断准确性提高仍然是一个重要目标。在这项研究中，我们提出了一种基于生物物理特征的机器学习方法，用于乳腺癌检测，以改善基准深度学习算法以外的性能，并提供一张颜色的覆盖层覆盖层的视觉图，这些视觉图是病变中恶性肿瘤的可能性。该总体框架称为特定疾病的成像。以前，分别利用改良的完全卷积网络和改良的Googlenet对150个乳房病变进行了细分和分类。在这项研究中，在轮廓病变中进行了多参数分析。从基于生物物理和形态学模型的超声射频，包膜和对数压缩数据中提取特征。带有高斯内核的支持向量机构建了非线性超平面，我们计算了多参数空间中每个特征的超平面和数据点之间的距离。距离可以定量评估病变，并提出颜色编码并覆盖在B模式图像上的恶性肿瘤的可能性。对体内患者数据进行了培训和评估。在我们的研究中，最常见类型和大小的乳腺病变的总体准确性超过98.0％，分类为0.98，而接收器操作特征曲线下的区域的总体准确性比放射科医生的性能和深度学习系统更精确。此外，概率与BI RAD之间的相关性实现了预测乳腺癌的定量指南。因此，我们预计所提出的框架可以帮助放射科医生实现更准确，方便的乳腺癌分类和检测。

快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

在这项研究中，将放射学方法扩展到用于组织分类的光学荧光分子成像数据，称为“验光”。荧光分子成像正在出现在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）切除期间的精确手术引导。然而，肿瘤到正常的组织对比与靶分子表皮生长因子受体（EGFR）的异质表达的内在生理局限性混淆。验光学试图通过探测荧光传达的EGFR表达中的质地模式差异来改善肿瘤识别。从荧光图像样品中提取了总共1,472个标准化的验光特征。涉及支持矢量机分类器的监督机器学习管道接受了25个顶级功能的培训，这些功能由最小冗余最大相关标准选择。通过将切除组织的图像贴片分类为组织学确认的恶性肿瘤状态，将模型预测性能与荧光强度阈值方法进行了比较。与荧光强度阈值方法相比，验光方法在所有测试集样品中提供了一致的预测准确性（无剂量）（平均精度为89％vs. 81％； P = 0.0072）。改进的性能表明，将放射线学方法扩展到荧光分子成像数据为荧光引导手术中的癌症检测提供了有希望的图像分析技术。

早期对卵巢癌的准确检测对于确保对患者的适当治疗至关重要。在早期诊断研究中研究的一线方式中，有从蛋白质质谱中提取的特征。但是，该方法仅考虑光谱响应的特定子集，而忽略了蛋白质表达水平之间的相互作用，这也可以包含诊断信息。我们提出了一种新的模式，该模式通过考虑光谱的自相似性，自动搜索蛋白质质谱以获取歧视性特征。通过对蛋白质质谱的小波分解并估计所得小波系数的能量中的水平衰减速率来评估自相似性。使用距离方差以稳健的方式估算水平的能量，并通过滚动窗口方法在本地估算速率。这导致了一系列速率，可用于表征蛋白质之间的相互作用，这可以表明存在癌症。然后从这些进化速率中选择歧视性描述符，并用作分类特征。拟议的基于小波的特征与现有文献中提出的特征一起使用，用于使用美国国家癌症研究所（American National Cancer Institute）出版的两个数据集，用于卵巢癌的早期诊断。包括新模式的基于小波的特征可改善早期卵巢癌检测的诊断性能。这证明了提出的方式表征新的卵巢癌诊断信息的能力。

随着Terahertz（THZ）信号产生和辐射方法的最新进展，关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此，预计将在用户设备设备上携带THZ光谱，以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣，以有效利用THZ频带。在本文中，我们介绍了这些技术的概述，重点是信号预处理（标准的正常差异归一化，最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波），功能提取（主成分分析，部分最小二乘，t，T，T部分，t部分，t部分正方形，T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解）和分类技术（支持向量机器，k-nearest邻居，判别分析和天真的贝叶斯）。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后，我们研究了在联合通信和传感的背景下，研究方法的性能和复杂性权衡；我们激励相应的用例，并在该领域提供未来的研究方向。

如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

Neglected tropical diseases (NTDs) continue to affect the livelihood of individuals in countries in the Southeast Asia and Western Pacific region. These diseases have been long existing and have caused devastating health problems and economic decline to people in low- and middle-income (developing) countries. An estimated 1.7 billion of the world's population suffer one or more NTDs annually, this puts approximately one in five individuals at risk for NTDs. In addition to health and social impact, NTDs inflict significant financial burden to patients, close relatives, and are responsible for billions of dollars lost in revenue from reduced labor productivity in developing countries alone. There is an urgent need to better improve the control and eradication or elimination efforts towards NTDs. This can be achieved by utilizing machine learning tools to better the surveillance, prediction and detection program, and combat NTDs through the discovery of new therapeutics against these pathogens. This review surveys the current application of machine learning tools for NTDs and the challenges to elevate the state-of-the-art of NTDs surveillance, management, and treatment.

多参数磁共振成像（MPMRI）在检测前列腺癌病变中的作用越来越大。因此，解释这些扫描的医学专业人员通过使用计算机辅助检测系统来减少人为错误的风险。但是，系统实施中使用的各种算法产生了不同的结果。在这里，我们研究了每个前列腺区域的最佳机器学习分类器。我们还发现了明显的功能，以阐明模型的分类原理。在提供的数据中，我们收集并增强了T2加权图像和明显的扩散系数MAP图像，以首先通过三阶统计特征提取作为机器学习分类器的输入。对于我们的深度学习分类器，我们使用卷积神经网（CNN）体系结构进行自动提取和分类。通过显着映射以了解内部的分类机制，可以改善CNN结果的可解释性。最终，我们得出的结论是，有效检测周围和前纤维肌间基质（AS）病变更多地取决于统计分布特征，而过渡区（TZ）的病变更多地取决于纹理特征。合奏算法最适合PZ和TZ区域，而CNN在AS区域中最好。这些分类器可用于验证放射科医生的预测，并减少怀疑患有前列腺癌的患者的阅读差异。还可以进一步研究这项研究中报告的显着特征，以更好地了解使用mpMRI的前列腺病变的隐藏特征和生物标志物。

自2020年2月以来，世界一直在与Covid-19疾病进行激烈的斗争，随着疾病变成大流行，卫生系统受到悲惨的压力。这项研究的目的是使用对LogNNET储层神经网络的向后特征消除算法获得COVID-19的诊断和预后中最有效的常规血值（RBV）。该研究中的第一个数据集由5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性COVID-19。 Lognnet模型在疾病诊断中的准确率为99.5％，其特征的精度为99.17％，只有平均红细胞血红蛋白浓度，平均性肌张力性血红蛋白和激活的部分凝血酶蛋白时间。第二个数据集由总共3899例COVID-19诊断为医院接受治疗的患者，其中203名患者是严重的患者，3696例患者是温和的患者。该模型以48个特征确定疾病预后的准确率达到94.4％，而仅红细胞沉降率，中性粒细胞计数和C反应性蛋白质特征，精度为82.7％。我们的方法将减少卫生部门的负压力，并帮助医生使用关键特征来了解Covid-19的发病机理。该方法有望在物联网中创建移动健康监控系统。

背景：胸膜间皮瘤（PM）是一种不寻常的交叉肿瘤，迅速发展肺部胸膜癌症。胸腔间皮瘤是一种常见的间皮瘤，占每年在美国每年诊断的患儿诊断的75％的75％。诊断间皮瘤的诊断需要几个月，价格昂贵。鉴于与PM诊断相关的风险和限制，早期识别这种疾病对于患者健康至关重要。目的：在这项研究中，我们使用人工智能算法推荐最适合MPM的早期诊断和预后的最佳拟合模型。方法：我们回顾性地检索了DICE University，土耳其和应用多层射击（MLP），投票的感知者（vp），克罗尼分类器（CC），内核逻辑回归（KLR），随机梯度体面的SGD），自适应提升（Adaboost），Hoeffding树（VFDT）和支持向量机（S-PEGASOS）的原始估计子梯度求解器。我们根据各自的分类精度，F法测量，精度，召回，均方根误差，接收器特征曲线（ROC）和精密召回，使用与0.05的比较和测试使用配对T检验（校正）进行比较和测试。曲线（中国）。结果：在第1阶段，SGD，Adaboost。 M1，KLR，MLP，VFDT采用最高性能措施产生最佳效果。在第2阶段，Adaboost，分类精度为71.29％，表现优于所有其他算法。发现C-反应蛋白，血小板计数，症状持续时间，性别和胸膜蛋白是最相关的预测因子，可以预测间皮瘤。结论：本研究证实，从活检和想象测试中获得的数据是间皮瘤的强预测因子，但与高成本相关;然而，它们可以以最佳的准确性识别间皮瘤。

包括机器学习在内的计算分析方法对基因组学和医学领域具有重大影响。高通量基因表达分析方法，例如微阵列技术和RNA测序产生大量数据。传统上，统计方法用于基因表达数据的比较分析。但是，针对样品观察分类或发现特征基因的分类的更复杂的分析需要复杂的计算方法。在这篇综述中，我们编译了用于分析表达微阵列数据的各种统计和计算工具。即使在表达微阵列的背景下讨论了这些方法，也可以将它们应用于RNA测序和定量蛋白质组学数据集的分析。我们讨论缺失价值的类型以及其插补中通常采用的方法和方法。我们还讨论了数据归一化，特征选择和特征提取的方法。最后，详细描述了分类和类发现方法及其评估参数。我们认为，这项详细的审查将帮助用户根据预期结果选择适当的方法来预处理和分析其数据。