一、学术背景——青光眼早筛亟需创新诊断工具 青光眼是全球范围内导致不可逆性失明的主要疾病之一。据[31]等研究表明，青光眼具有早期症状隐匿、视功能损害不可逆等特点，因此早期发现和干预至关重要。目前，光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，简称OCT）作为一种三维（3D）无创高分辨率影像技术，在眼科诊断领域发挥着日益重要的作用，能够直观展现眼部解剖的结构性变化，并帮助医生实现对视网膜神经纤维层（Retinal Nerve Fiber Layer，RNFL）等关键区域的精确评估[13]。 然而，传统青光眼OCT辅助诊断方法往往依赖于二维（2D）B扫描的分析，重点关注视神经乳头（Optic Nerve Head，ONH）中央切片。这种局部信息虽有助于检测结构性损...

背景介绍 活体细菌在生物医学领域的应用近年来引起了广泛关注。传统上，细菌被视为病原体，需要被消除。然而，随着现代细菌学的发展，人们逐渐认识到细菌与人体共生的复杂性及其在治疗、诊断和药物递送中的独特潜力。尽管化学工程为增强生物安全性和改善治疗效果提供了创新思路，但活体细菌在精准医学中的全面应用仍面临重大挑战。特别是，活体细菌进入人体后的命运、其生物过程的复杂性以及个体化治疗的多样性，都是亟待解决的问题。此外，人工智能和机器学习技术的引入，为设计和预测活体细菌与人体相互作用提供了新的可能性。 论文来源 这篇题为《Live Bacterial Chemistry in Biomedicine》的论文由来自哈佛医学院布莱根妇女医院纳米医学中心的Senfeng Zhao、Qian Chen、Qiman...

学术背景 化学交换饱和转移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁共振成像（MRI）是一种先进的非侵入性成像技术，能够提供活体组织的详细分子信息。CEST MRI通过选择性饱和特定代谢物的可交换质子，并将这种饱和转移到水分子中，从而实现对低浓度蛋白质和代谢物的检测和定量。尽管CEST MRI在神经退行性疾病和癌症等疾病的诊断中显示出巨大潜力，但其在临床中的应用仍面临诸多技术挑战，例如数据采集时间长、图像处理复杂以及解释难度大。这些问题限制了CEST MRI从研究环境向临床实践的过渡。 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医学影像领域的应用日益广泛，尤其是在处理大规模数据和提供精确诊断方面表现出色。AI...

学术背景 随着云计算技术的快速发展，动态和异构的云环境对高效的作业调度需求日益增长。传统的调度算法在简单系统中表现良好，但在现代复杂的云基础设施中已无法满足需求。云环境的资源异构性、能源消耗和实时适应性等问题，促使研究者探索基于人工智能（AI）的解决方案。AI驱动的作业调度技术通过机器学习、优化技术、启发式技术和混合AI模型，提供了更高的适应性、可扩展性和能源效率。本文旨在全面回顾AI驱动的作业调度技术，分析现有方法的优缺点，并探讨如何通过AI克服传统算法的不足。 论文来源 本文由Yousef Sanjalawe、Salam Al-E’mari、Salam Fraihat和Sharif Makhadmeh共同撰写，发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上，...

学术背景 情感识别（Emotion Recognition）是人工智能（AI）和情感计算（Affective Computing）领域中的一个重要研究方向，尤其在医疗、教育和人机交互（HCI）等领域具有广泛的应用前景。语音作为情感表达的重要载体，能够通过声调、语速、音量等特征传递丰富的情感信息。然而，语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在对话场景中的应用仍面临诸多挑战，如情感的动态性、多模态数据的融合以及情感标注的准确性等。 为了更好地理解AI在对话中识别语音情感（Speech Emotion Recognition in Conversation, SERC）的最新进展和存在的问题，本文作者进行了一项系统综述和元分析（Meta-Analysis）。...