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Vision01:24

Vision

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Vision is the result of light being detected and transduced into neural signals by the retina of the eye. This information is then further analyzed and interpreted by the brain. First, light enters the front of the eye and is focused by the cornea and lens onto the retina—a thin sheet of neural tissue lining the back of the eye. Because of refraction through the convex lens of the eye, images are projected onto the retina upside-down and reversed.
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Social Foundations of Self II: The Generalized Other01:20

Social Foundations of Self II: The Generalized Other

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According to George Herbert Mead, as children progress beyond the game stage, they develop a more comprehensive understanding of societal rules and norms. This cognitive and social development enables them to internalize the expectations of the broader community, refining their ability to regulate behavior.Consistent participation in organized activities is crucial in helping children recognize that their actions are not isolated but contribute to a more significant, interconnected group...
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Stress triggers a coordinated physiological response involving the sympathetic nervous system (SNS) and the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis. This dual activation ensures that the body is prepared for both immediate and prolonged stress management. The process begins with the perception of a stressor. This initial phase activates the SNS, leading to the rapid release of adrenaline (epinephrine) from the adrenal glands.
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Color Vision

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Color perception begins in the retina, the light-sensitive layer at the back of the eye. Two main theories explain how colors are seen: the trichromatic theory and the opponent-process theory. The trichromatic theory, proposed by Thomas Young in 1802 and extended by Hermann von Helmholtz in 1852, suggests that color vision is based on three types of cone receptors in the retina. These cones are sensitive to different but overlapping ranges of wavelengths corresponding to red, blue, and green.
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Theories play an essential role in organizing patient care. Theories refer to a proposed or followed belief, policy, or procedure that is the basis for action. Nursing theories are knowledge-based concepts that guide nurses' actions, influence nursing education and practice, and allow nurses to care for their patients.
Theories provide a perspective to assess patients' conditions and organize data and methods. They also assist in analyzing and interpreting information. They represent a...
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In 1928, bacteriologist Frederick Griffith worked on a vaccine for pneumonia, which is caused by Streptococcus pneumoniae bacteria. Griffith studied two pneumonia strains in mice: one pathogenic and one non-pathogenic. Only the pathogenic strain killed host mice.
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サム・アダプターとビジョン・トランスフォーマーを使用した基礎モデル駆動の皮膚損傷セグメンテーションと分類.

Faisal Binzagr1, Majed Hariri2

  • 1Department of Computer Science, Faculty of Computing and Information Technology-Rabigh, King Abdulaziz University Rabigh, Jeddah 21589, Saudi Arabia.

Diagnostics (Basel, Switzerland)
|February 13, 2026
PubMed
まとめ

この研究は,セグメント・アニバーティモデル (SAM) やビジョン・トランスフォーマー (ViT) のような基礎モデルを使用して,皮膚がんの自動検知のための新しい枠組みを導入しています. この方法は,病変のセグメンテーションと分類の精度を向上させ,診断サポートを改善します.

キーワード:
皮膚顕微鏡画像分析による画像分析ファンデーションモデル ファンデーションモデルメラノーマ検出 メラノーマ検出セグメント 何でも モデル モデル皮膚がんの分類 皮膚がんの分類皮膚病変のセグメンテーション 皮膚病変のセグメンテーションビジョントランスフォーマー ビジョントランスフォーマー

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科学分野:

  • 医療イメージングにおける人工知能
  • 計算型皮膚科学について
  • 医療のための機械学習

背景:

  • 皮膚がんの自動評価は,病変の変動性,低コントラスト,および人工物により,皮膚顕微鏡画像のセグメント化および分類において課題に直面しています.
  • セグメント・アニバーティ・モデル (SAM) のようなファウンデーション・モデルは,汎用化の可能性を示しているが,医療イメージングにはドメイン特有の適応が必要である.
  • 視力トランスフォーマー (Vision Transformers,ViT) は,強固な識別機能を提供しているが,病変分析に不可欠な空間的なプリオールは欠けている.

研究 の 目的:

  • 強化された皮膚顕微鏡画像分析のための統合された基礎モデルベースのフレームワークを開発する.
  • 皮膚病変の自動セグメンテーションと分類の正確性と信頼性を向上させるため.
  • 皮膚がんの検出における潜在的な臨床的意思決定支援のために,病変を中心とした自動化された分析システムを作成する.

主な方法:

  • SAM-Adapter-fine-tuningを活用し,正確な病変のセグメンテーションを行い,SAMエンコーダを凍結し,皮膚表面への適応のための軽量アダプタを微調整しました.
  • ビジョン・トランスフォーマー (ViT) ベースの分類器を使用し,セグメンテーションとクロス・アテネーション・フュージョンから得られた病変特有のクロッピングを組み込みました.
  • 病変を中心とした推論のためのパッチエンブレディングを備えた統合セグメンテーションの先行者であり,ISIC 2018,HAM10000,PH2のデータセットに関する共同マルチタスクのアプローチを使用してパイプラインをトレーニングしました.

主要な成果:

  • 提案されたSAM-ViTフレームワークは最先端のパフォーマンスを達成し,セグメンテーションと分類の両方で既存の方法を上回った.
  • ISIC 2018データセットでセグメント化のための94.27%のダイススコアと分類のための95.88%の精度を達成しました.
  • 他のデータセットで高いパフォーマンスを示し,PH2での95.62%のダイススコアとHAM10000での96.37%の精度で,統計的に有意な改善 (p<0.01) を示した.

結論:

  • 基礎モデルのセグメンテーションとトランスフォーマーベースの分類を組み合わせることで,損傷の境界質と診断の正確性が著しく向上します.
  • SAM-ViTフレームワークは,自動化された皮膚顕微鏡分析に,堅牢で,一般化可能で,病変を中心としたアプローチを提供します.
  • これは,皮膚がん検出のための臨床的に展開可能な意思決定支援システムに向けた有望な一歩であり,将来の研究はモデル圧縮と現実世界の臨床検証に焦点を当てています.