潜在的语义分析（LSA）和对应分析（CA）是两种使用单数值分解（SVD）来降低维度的技术。 LSA已广泛用于获得低维表示，以捕获文档和术语之间的关系。在本文中，我们介绍了文档矩阵中两种技术的理论分析和比较。我们表明，与LSA相比，CA具有一些吸引人的特性，例如，有效消除了由于文档长度和期限频率而产生的边距的影响，因此CA解决方案非常适合于文档和条款之间的关系。提出了一个统一的框架，其中包括CA和LSA作为特殊情况。我们从经验上将CA与荷兰历史文本中的英语和作者身份归因的文本分类进行了与CA进行比较，并发现CA的性能明显更好。我们还将CA应用于一个关于荷兰国歌威廉斯（Wilhelmus）的作者身份的长期问题，并提供了进一步的支持，可以将其归因于作者，在几位竞争者中。

黑色素瘤是一种严重的皮肤癌，在后期阶段高死亡率。幸运的是，当早期发现时，黑色素瘤的预后是有希望的，恶性黑色素瘤的发病率相对较低。结果，数据集严重不平衡，这使培训当前的最新监督分类AI模型变得复杂。我们建议使用生成模型来学习良性数据分布，并通过密度估计检测出分布（OOD）恶性图像。标准化流（NFS）是OOD检测的理想候选者，因为它们可以计算精确的可能性。然而，它们的感应偏见对明显的图形特征而不是语义上下文障碍障碍的OOD检测。在这项工作中，我们旨在将这些偏见与黑色素瘤的领域水平知识一起使用，以改善基于可能性的OOD检测恶性图像。我们令人鼓舞的结果表明，使用NFS检测黑色素瘤的可能性。我们通过使用基于小波的NFS，在接收器工作特性的曲线下，面积增加了9％。该模型需要较少的参数，以使其更适用于边缘设备。拟议的方法可以帮助医学专家诊断出皮肤癌患者并不断提高存活率。此外，这项研究为肿瘤学领域的其他领域铺平了道路，具有类似的数据不平衡问题\ footNote {代码可用：

放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。

自动生物医学图像分析的领域至关重要地取决于算法验证的可靠和有意义的性能指标。但是，当前的度量使用通常是不明智的，并且不能反映基本的域名。在这里，我们提出了一个全面的框架，该框架指导研究人员以问题意识的方式选择绩效指标。具体而言，我们专注于生物医学图像分析问题，这些问题可以解释为图像，对象或像素级别的分类任务。该框架首先编译域兴趣 - 目标结构 - ，数据集和算法与输出问题相关的属性的属性与问题指纹相关，同时还将其映射到适当的问题类别，即图像级分类，语义分段，实例，实例细分或对象检测。然后，它指导用户选择和应用一组适当的验证指标的过程，同时使他们意识到与个人选择相关的潜在陷阱。在本文中，我们描述了指标重新加载推荐框架的当前状态，目的是从图像分析社区获得建设性的反馈。当前版本是在由60多个图像分析专家的国际联盟中开发的，将在社区驱动的优化之后公开作为用户友好的工具包提供。

尽管近期因因果推断领域的进展，迄今为止没有关于从观察数据的收集治疗效应估算的方法。对临床实践的结果是，当缺乏随机试验的结果时，没有指导在真实情景中似乎有效的指导。本文提出了一种务实的方法，以获得从观察性研究的治疗效果的初步但稳健地估算，为前线临床医生提供对其治疗策略的信心程度。我们的研究设计适用于一个公开问题，估算Covid-19密集护理患者的拳击机动的治疗效果。

尽管自动图像分析的重要性不断增加，但最近的元研究揭示了有关算法验证的主要缺陷。性能指标对于使用的自动算法的有意义，客观和透明的性能评估和验证尤其是关键，但是在使用特定的指标进行给定的图像分析任务时，对实际陷阱的关注相对较少。这些通常与（1）无视固有的度量属性，例如在存在类不平衡或小目标结构的情况下的行为，（2）无视固有的数据集属性，例如测试的非独立性案例和（3）无视指标应反映的实际生物医学领域的兴趣。该动态文档的目的是说明图像分析领域通常应用的性能指标的重要局限性。在这种情况下，它重点介绍了可以用作图像级分类，语义分割，实例分割或对象检测任务的生物医学图像分析问题。当前版本是基于由全球60多家机构的国际图像分析专家进行的关于指标的Delphi流程。

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

Deep learning-based pose estimation algorithms can successfully estimate the pose of objects in an image, especially in the field of color images. 6D Object pose estimation based on deep learning models for X-ray images often use custom architectures that employ extensive CAD models and simulated data for training purposes. Recent RGB-based methods opt to solve pose estimation problems using small datasets, making them more attractive for the X-ray domain where medical data is scarcely available. We refine an existing RGB-based model (SingleShotPose) to estimate the 6D pose of a marked cube from grayscale X-ray images by creating a generic solution trained on only real X-ray data and adjusted for X-ray acquisition geometry. The model regresses 2D control points and calculates the pose through 2D/3D correspondences using Perspective-n-Point(PnP), allowing a single trained model to be used across all supporting cone-beam-based X-ray geometries. Since modern X-ray systems continuously adjust acquisition parameters during a procedure, it is essential for such a pose estimation network to consider these parameters in order to be deployed successfully and find a real use case. With a 5-cm/5-degree accuracy of 93% and an average 3D rotation error of 2.2 degrees, the results of the proposed approach are comparable with state-of-the-art alternatives, while requiring significantly less real training examples and being applicable in real-time applications.

胰腺癌是与癌症相关死亡的全球主要原因之一。尽管深度学习在计算机辅助诊断和检测方法（CAD）方法中取得了成功，但很少关注胰腺癌的检测。我们提出了一种检测胰腺肿瘤的方法，该方法在周围的解剖结构中利用临床上的特征，从而更好地旨在利用放射科医生的知识，而不是其他常规的深度学习方法。为此，我们收集了一个新的数据集，该数据集由99例胰腺导管腺癌（PDAC）和97例没有胰腺肿瘤的对照病例组成。由于胰腺癌的生长模式，肿瘤可能总是可见为低音病变，因此，专家指的是二次外部特征的可见性，这些特征可能表明肿瘤的存在。我们提出了一种基于U-NET样深的CNN的方法，该方法利用以下外部次要特征：胰管，常见的胆管和胰腺以及处理后的CT扫描。使用这些功能，该模型如果存在胰腺肿瘤。这种用于分类和本地化方法的细分实现了99％的敏感性（一个案例）和99％的特异性，这比以前的最新方法的灵敏度增加了5％。与以前的PDAC检测方法相比，该模型还以合理的精度和较短的推理时间提供位置信息。这些结果提供了显着的性能改善，并强调了在开发新型CAD方法时纳入临床专家知识的重要性。

可解释的人工智能（XAI）越来越多地用于分析神经网络的行为。概念激活使用人解剖概念来解释神经网络行为。这项研究旨在评估回归概念激活的可行性，以解释多模式体积数据的检测和分类。概念验证证明是在前列腺发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）成像的转移性前列腺癌患者中证明的。多模式的体积概念激活用于提供全球和局部解释。敏感性为80％，为每位患者的假阳性为1.78。全球解释表明，检测集中在CT上的解剖位置和PET上的检测信心。当地的解释显示出有望有助于区分真实积极因素和误报。因此，这项研究证明了使用回归概念激活来解释多模式体积数据的检测和分类的可行性。