Двунаправленный анализ ишемического инсульта на основе спектров SERS мочи и ультразвука ствола сонной артерии.

Болезнь Альцгеймера (БА) — это дегенеративное неврологическое заболевание, характеризующееся потерей памяти, ухудшением когнитивных функций и уменьшением объема мозговой ткани. Обнаружить его на ранней стадии сложно из-за вариаций в прогрессировании заболевания и ограниченных возможностей методов нейровизуализации с единственной модальностью. Диагностика болезни Альцгеймера на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) предоставляет дополнительные структурные и функциональные данные, однако существующие методы глубокого обучения часто сталкиваются с проблемами несбалансированности данных, высокой вычислительной сложности и ограниченной обобщаемостью. Для устранения этих пробелов разработана структура извлечения признаков из МРТ на основе EfficientNet для классификации стадий болезни Альцгеймера. EfficientNet, оснащенный комбинированным масштабированием, слоями с разделением по глубине и компонентами сжатием и возбуждением, позволяет точно охарактеризовать корковые структуры и вариации во всем мозге, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Извлеченные признаки классифицируются с помощью сети свёрточной многомасштабной внимательной сети на основе сжатия (C-MSACCN), которая объединяет механизмы внимания и стратегии сжатия для повышения точности и снижения сложности модели. Более того, улучшенный оптимизатор соседей клеток (ICNO) тонко настраивает гиперпараметры, находя баланс между исследованием и эксплуатацией для оптимального сходимости и устойчивости. С точностью 99,9%, точностью, полнотой и F1-мерой на наборах данных модель превосходит предыдущие работы. Валидация подтверждает согласованность, а методы визуализации выделяют области, связанные с заболеванием, для предоставления клинической информации.

Мультимодальные подходы в области искусственного интеллекта (ИИ), интегрирующие разнородные источники данных, представляют собой новую границу в оценке фиброза печени. Тем не менее, использование мультимодального ИИ для стадирования фиброза печени было лишь предварительно исследовано, и существующие данные ограничены значительными методологическими пробелами. Этот обзор aims был направлен на полное картирование текущих данных о мультимодальных ИИ моделях, которые интегрируют медицинскую визуализацию с другими категориями данных для прогнозирования стадии фиброза печени. Следуя методологии Института Джоанны Бриггс и рекомендациям PRISMA-ScR, мы провели поиск в MEDLINE, Web of Science, CENTRAL и IEEE Xplore 12 августа 2025 года. В исследования были включены работы, разрабатывающие модели ИИ или машинного обучения для прогнозирования фиброза печени и интегрирующие как минимум одну визуализационную модальность с разнородными категориями данных (например, клинические параметры или сывороточные биомаркеры). Три рецензента независимо отобрали записи, и извлеченные данные были независимо проверены двумя дополнительными рецензентами. Из 2849 записей 21 исследование соответствовало критериям допуска, что дало 34 различных мультимодальных ИИ модели. Исследования были географически сосредоточены в Китае (81%) и в основном фокусировались на заболеваниях печени, связанных с гепатитом B. Наиболее распространенным подходом были радиомика на основе КТ, комбинированная с сывороточными биомаркерами, в то время как архитектуры глубокого обучения применялись реже. В 107 оценках AUC медиана AUC составила 0.890 (межквартильный диапазон 0.850-0.925). AUC внешней валидации (12 оценок из 6 исследований) варьировалась от 0.808 до 0.990; 3 оценки внутреннего тестирования из одного исследования оказались ниже 0.70. Тем не менее, внешний контроль был представлен только у 20.6% моделей, при этом отчетность о калибровке и анализ кривой принятия решений были описаны в 23.1% и 24.1% оценок соответственно. Этот обзор выявил начинающуюся область с об encouraging диагностической производительностью, но с существенными пробелами во внешней валидации, отчетности о калибровке и оценке клинической полезности. Будущие исследования должны приоритизировать методологически строгую валидацию и оценивать влияние на клинические решения.

Формирование случаев (ФС) является ключевым навыком для терапевтов; однако создание качественных ФС требует значительного времени. Данное исследование направлено на демонстрацию того, что использование графа знаний на основе мета-аналитической литературы может повысить качество ФС. Были сформированы пять групп, включая 4 группы больших языковых моделей и 1 группу профессионалов, каждая из которых создала 25 ФС на основе 25 ситуаций. Контрольная группа с Claude (Sonnet 3.7; Anthropic) создала 25 ФС. Группа персонализации служила контрольной группой с дополнительными подсказками о персонализации. Группа графа знаний использовала большую языковую модель, которая сгенерировала 25 ФС, предоставленную с графом знаний по мета-анализу. Далее дополнительная персонализация составила группу графа знаний с персонализацией. Наконец, экспертная группа состояла из 25 ФС, созданных человеком-экспертом. Эти 125 ФС в общей сложности были оценены на общую качество (т.е. правильность, полнота, осуществимость и согласованность) с использованием 7-балльной шкалы и 18 основных элементов с бинарными оценками (0 или 1) другим экспертом. ФС также были качественно проанализированы. Группы графа знаний и графа знаний с персонализацией набрали значительно более высокие баллы, чем контрольная группа по таким показателям, как правильность, полнота и осуществимость. Экспертная группа значительно лучше набрала баллы за согласованность, чем группы сгенерированные машинами. Кроме того, не было значительных различий в оценках осуществимости среди групп графов знаний, графов знаний с персонализацией и экспертной группы. Качественная оценка показала, что ФС, созданные человеком, сужают текст до содержания, легко воспринимаемого клиентом, в то время как ФС, созданные машинами, более склонны включать выражения, которые неестественны для клиента. Эти результаты указывают на то, что предоставление графов знаний начинающим терапевтам увеличивает правильность, полноту и осуществимость ФС. Предоставление опытным терапевтам графов знаний также рекомендуется для улучшения качества их ФС и услуг в области психического здоровья.

Когнитивные нарушения, связанные с раком (КНСР), стали заметным долгосрочным последствием для выживших после рака, особенно среди тех, кто получает химиотерапию, радиотерапию или таргетные методы лечения. Несмотря на достижения в лечения рака, КНСР все еще нарушает качество жизни пациентов, повседневную деятельность и трудоспособность, а также эмоциональное благополучие. Данный обзор предоставляет обобщение существующей информации о нейробиологических основах КНСР, включая нейровоспаление, нарушенную нейропластичность, окислительный стресс и опухолевые факторы. Он анализирует методы диагностики — от когнитивного скрининга до высокоуровневой нейровизуализации, а также рассматривает интервенции, основанные на доказательствах, которые играют значительную роль в предоставлении высокодисциплинированного, персонализированного ухода. Действующие ограничения для продвижения интервенций по КНСР на основе машинного обучения включают постоянные препятствия, недостаток долгосрочных испытаний и трудности с доступом к данным и достижением интерпретируемости, среди прочего. В данном обзоре также определяются другие важные факторы риска, а также оценивается производительность различных предсказательных моделей с точки зрения точности, способности к обобщению и клинической полезности. Более того, он освещает проблемы валидации этих моделей и биомаркеров в различных популяциях, а также необходимость дальнейших исследований для повышения их валидности и возможности создания персонализированных интервенций.

Бесконтактное сенсирование на основе информации о состоянии канала Wi-Fi (CSI) продемонстрировало значительный потенциал в распознавании человеческой активности и локализации в помещениях. Однако совместное решение этих двух задач остается сложной задачей, поскольку сырые сигналы CSI, как правило, страдают от высокой размерности каналов, не относящихся к задаче, и временно запутанных многомасштабных флуктуаций. В этой работе предлагается структура двойного обучения, которая акцентирует внимание на конструировании подпространства, согласованного с задачами, и структурированном временном разложении. В частности, разработан модуль многоцелевого переранжированного подпространства главных компонент (MARS-PCA), который переоценивает главные компоненты в соответствии с их дискриминативной значимостью как для распознавания активности, так и для локализации, тем самым сохраняя компактное представление CSI, более соответствующее двойной задаче. Вдобавок, представлен многоуровневый фронтенд с вейвлет-разложением для разделения временных откликов CSI на подполосные компоненты, позволяя более явно представлять динамику, связанную с временной активностью, и относительно стабильные паттерны, связанные с местоположением. Затем уточненные и разложенные характеристики моделируются с помощью легковесного модуля временного предсказания с регуляцией задач по каналам. Эксперименты на публичном наборе данных WiFi CSI показывают, что предложенный метод демонстрирует хорошие результаты как в распознавании активности, так и в indoor локализации.

Предыдущие работы по имитационному обучению на основе субоптимальных демонстраций обычно полагаются на сжатые сигналы супервизии, такие как оценки уверенности, баллы дискриминатора или веса важности. Эти скалярные сигналы имеют свои ограничения, так как не могут явно выразить промежуточные размышления о ходе выполнения задачи, режимах неудачи или корректирующих действиях. Мы предлагаем рамки имитационного обучения с критическим анализом языка, которое вместо этого использует естественный язык в качестве структурированного сигнала супервизии, избегая сворачивания выразительной обратной связи в скаляры. Наш метод сначала создает языковые метки на основе демонстраций, которые явно описывают текущий прогресс, идентифицируют субоптимальное поведение и предоставляют детализированные корректирующие рекомендации. Затем мы вводим функцию потерь критики языка, которая непосредственно обучает политики, используя эти структурированные сигналы, не сводя их к скалярам, и инстанцируем ее для как имитационного клонирования поведения, так и диффузионных политик, получая LC-BC и LC-DP. Мы также предоставляем теоретический результат, показывающий, что предложенная цель обеспечивает верхнюю границу разрыва производительности эксперта при стандартных предположениях. Эмпирически мы проводим оценку на различных задачах непрерывного управления, охватывающих навигацию, манипуляцию и игровую деятельность, где наши методы последовательно превосходят сильные базы имитационного обучения и оффлайн обучения с подкреплением. Эти результаты демонстрируют, что язык может служить мощной и структурированной формой супервизии для обучения устойчивым политикам на основе субоптимальных данных.