กล่าวว่าอัลกอริทึมใหม่นี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการปรับปรุงการตรวจหาและวินิจฉัยมะเร็งเต้านม การรายงานการค้นพบของพวกเขาในOpticaพวกเขาทราบว่าความสามารถของอัลกอริทึมในการเรียนรู้จากข้อมูลในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์เอาชนะอุปสรรคสำคัญในการถ่ายภาพหลายรูปแบบ Z-Net ยังสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างเนื้องอกชนิดร้ายและชนิดไม่ร้ายแรงได้โดยใช้ข้อมูล
จากการตรวจ
เต้านม NIRST ที่ใช้ MRI แบบไม่ตัดกัน เป็นเทคนิคการถ่ายภาพเพื่อการวินิจฉัยที่แสดงคุณสมบัติทางแสงของเนื้อเยื่ออ่อนในช่วงสเปกตรัม 600–1,000 นาโนเมตรสำหรับการตรวจหามะเร็งในระยะเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนและเวลาที่ต้องใช้ในการสร้างภาพ NIRST ที่มีคุณภาพในการวินิจฉัย
ทำให้เทคโนโลยีนี้ใช้งานไม่ได้จริงสำหรับการใช้งานทางคลินิกในแต่ละวันการรวมข้อมูลโครงสร้างจากการถ่ายภาพ MR พร้อมกันสามารถปรับปรุงภาพการทำงานของเนื้อเยื่อที่ได้รับอย่างมีนัยสำคัญ นักวิจัยอธิบายว่ากระบวนการแนะนำ นั้นใช้เวลานาน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความจำเป็นในการแบ่งประเภท
ของเนื้อเยื่อและการสร้างแบบจำลองการแพร่กระจายแสงในเนื้อเยื่อไปข้างหน้า ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงเสนอให้ใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ในการดำเนินการสร้างภาพใหม่แบบเกือบเรียลไทม์ของ NIRST ที่นำทางด้วย MRI โดยไม่จำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองการกระจายแสงที่ซับซ้อน
ในการสร้างอัลกอริทึมที่ใช้ Z-Net นักวิจัยใช้สัญญาณแสงแบบกระจายและภาพ MR เป็นอินพุตไปยังโครงข่ายประสาทเทียม และกู้คืนความเข้มข้น และน้ำจากการจำลองที่สร้างด้วยคอมพิวเตอร์ 20,000 ชุด หลังจากฝึกอัลกอริทึมแล้ว พวกเขายืนยันว่าการกำจัดการสร้างแบบจำลองการกระจายแสง
อธิบายว่าการตรวจ MRI และการเก็บข้อมูล NIRST ดำเนินการพร้อมกันสำหรับผู้หญิงสองคนที่มีความผิดปกติที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยที่น่าสงสัยในขณะที่ทำการตรวจภาพ ผู้ป่วยรายหนึ่งได้รับการวินิจฉัยในภายหลังว่าเป็นมะเร็งท่อนำไข่ที่ลุกลาม และอีกรายเป็นมะเร็งไฟโบรอะดีโนมาที่ไม่ร้ายแรง Z-Net
สามารถจำแนก
ลักษณะและแยกความแตกต่างของเนื้อร้ายจากเนื้อเยื่อที่ไม่เป็นอันตรายได้ โดยใช้เพียงความเข้มข้นของฮีโมโกลบินในเนื้อเยื่อและภาพน้ำเท่านั้น “เนื่องจาก Z-Net สามารถขยายได้โดยการเพิ่มพารามิเตอร์อื่นๆ เช่น ความอิ่มตัวของออกซิเจน ไขมัน และคุณสมบัติการกระเจิงเข้าไปในเครือข่าย
พลังในการวินิจฉัยสำหรับการตรวจหามะเร็งเต้านมอาจเพิ่มขึ้นไปอีก เนื่องจากระบบมัลติสเปกตรัมสำหรับสเปกโทรสโกปีของเนื้อเยื่อมีความก้าวหน้า” ทีมงาน เขียน ชี้ให้เห็นว่าอัลกอริทึม Z-Net ช่วยลดเวลาที่จำเป็นในการสร้างภาพใหม่ลงเหลือหลายวินาที “ข้อดีอีกประการหนึ่งคือสามารถฝึกอัลกอริทึม
ด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้นจากการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์แทนที่จะเป็นจากการตรวจผู้ป่วยจริง ซึ่งสามารถเร่งการฝึกได้เมื่อ ข้อมูล ในร่างกายไม่เพียงพอหรือไม่พร้อมใช้งาน” Feng อธิบาย “ความสามารถเหล่านี้จะช่วยให้ Z-Net สามารถปรับใช้ได้กับมะเร็งและโรคอื่นๆ ที่มีข้อมูลการถ่ายภาพหลายรูปแบบ”
จากการเติบโตสู่ความเน่าเฟะแต่แม้ว่าต้นไม้เก่าจะยังคงดึง CO 2 ต่อไป จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อต้นไม้ตาย? บัญชีคาร์บอนในปัจจุบันถือว่าคาร์บอนทั้งหมดจากไม้ที่ตายแล้วถูกปล่อยกลับคืนสู่ชั้นบรรยากาศอีกครั้ง ดังนั้นการถางป่าให้บางลงและเผาเพื่อผลิตพลังงานจึงถูกมองว่าดีกว่าการทิ้งให้เน่าบนพื้นป่า
แท้จริงแล้ว
ชีวมวลในระบบเศรษฐกิจคาร์บอนต่ำซึ่งเป็นรายงานที่จัดทำขึ้นในเดือนพฤศจิกายน 2018 โดยคณะกรรมการว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของสหราชอาณาจักร ระบุว่า “ไม่ได้รับการเก็บเกี่ยว การบำรุงรักษาสต็อกคาร์บอนเหล่านี้ให้คงอยู่ตลอดไปเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าคาร์บอนที่แยกไว้
จะไม่กลับเข้าไปใหม่ บรรยากาศ.”อย่างไรก็ตาม สเตอแมนแย้งว่าสิ่งนี้ไม่ได้คำนึงถึงระบบทั้งหมด “เราต้องคำนึงถึงคาร์บอนที่สะสมอยู่ในดินด้วย การกำจัดและเผาไม้ ‘ขยะ’ ช่วยลดแหล่งที่มาของคาร์บอนสำหรับดินในป่า สิ่งนี้ทำให้ดินกลายเป็นแหล่งคาร์บอนสุทธิสู่ชั้นบรรยากาศ เนื่องจากการหายใจ
ของแบคทีเรียและเชื้อรายังคงปล่อยคาร์บอนในดินสู่ชั้นบรรยากาศ” เขากล่าวนักนิเวศวิทยาระบบนิเวศและผู้อำนวยการรัฐแมสซาชูเซตส์ แบ่งปันความกังวลของ ในปี 2560 เธอใช้แบบจำลองเพื่อคำนวณผลกระทบสุทธิของการปล่อยมลพิษ ซึ่งเป็นความแตกต่างระหว่างการปล่อยจากการเผาไหม้
และการปล่อยจากการสลายตัว หารด้วยการปล่อยจากการเผาไหม้ เมื่อสิ่งตกค้างจากป่าไม้ถูกเผาเป็นพลังงาน “นี่คือเปอร์เซ็นต์ของการปล่อยก๊าซจากการเผาไหม้ที่คุณควรนับเป็น ‘ส่วนเพิ่ม’ ของ CO 2ที่ชั้นบรรยากาศจะ ‘เห็น’ หากเหลือเศษที่เหลือให้ย่อยสลาย” เธออธิบาย การคำนวณของเธอเผยให้เห็นว่า
แม้ว่าเชื้อเพลิงอัดเม็ดจะทำจากเศษเหลือจากป่าไม้แทนที่จะเป็นต้นไม้ทั้งต้น การเผาไหม้สร้างผลกระทบสุทธิต่อการปล่อยมลพิษที่ 55–79% หลังจาก 10 ปี แม้จะผ่านไป 40 ปี แบบจำลองของเธอก็แสดงให้เห็นว่าการปล่อยก๊าซสุทธิยังคงสูงกว่าการปล่อยโดยตรงถึง 25–50% เช่นเดียวกับ
บูธสรุปว่าต้องใช้เวลาหลายสิบปีในการชำระคืนหนี้คาร์บอน และเธอสรุปว่าพลังงานชีวมวลไม่สามารถถูกพิจารณาว่าเป็นคาร์บอนที่เป็นกลางในกรอบเวลาที่มีความหมายต่อการลดการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศบูธรู้สึกกังวลอย่างมากกับสิ่งที่เธอพบว่าเธอได้ประสานงานฟ้องร้องสหภาพยุโรป
ในเดือนมีนาคม 2019 ซึ่งท้าทายการปฏิบัติต่อชีวมวลจากป่าเพื่อเป็นเชื้อเพลิงทดแทนที่เป็นมิตรต่อสภาพอากาศ “จุดยืนของเราคือนโยบายควรนับการปล่อยคาร์บอนชีวภาพ และการเผาไม้ป่าเพื่อเป็นเชื้อเพลิงไม่ควรมีสิทธิ์ได้รับเงินอุดหนุนพลังงานหมุนเวียน” บูธกล่าว ขณะนี้อยู่ระหว่างรอฟังว่าศาลจะรับฟ้องหรือไม่
credit: coachwalletoutletonlinejp.com tnnikefrance.com SakiMono-BlogParts.com syazwansarawak.com paulojorgeoliveira.com NewenglandBloggersMedia.com FemmePorteFeuille.com mugikichi.com gallerynightclublv.com TweePlebLog.com
