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यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि अत्यधिक क्यूरेटेड, छोटे डेटासेट बहुत बड़े मिश्रित-क्यूरेशन डेटासेट के समान 3D सेगमेंटेशन प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, उत्तरवर्ती बेहतर सामान्यीकरण और स्थानीय सुधार प्रदान करता है, जो यह संकेत देता है कि डेटा की गुणवत्ता और मात्रा के बीच इष्टतम संतुलन विशिष्ट प्रशिक्षण लक्ष्यों पर निर्भर करता है।
यह व्यवस्थित समीक्षा बाल चिकित्सा मस्तिष्क ट्यूमर सर्जरी में इंट्राऑपरेटिव आणविक इमेजिंग और एआई (AI) एकीकरण के वर्तमान परिदृश्य का मूल्यांकन करती है, जो इंट्राऑपरेटिव एमआरआई (MRI) और चयनात्मक प्रतिदीप्ति मार्गदर्शन (fluorescence guidance) की सिद्ध प्रभावकारिता को उजागर करती है और उन महत्वपूर्ण अंतरालों की पहचान करती है जिन्हें बाल चिकित्सा-विशिष्ट मेटाबोलोमिक प्लेटफॉर्म और मानकीकृत प्रोटोकॉल के संदर्भ में संबोधित किया जाना चाहिए ताकि ऑन्कोलॉजिकल और न्यूरोडेवलपमेंटल परिणामों को अनुकूलित किया जा सके।
यह शोध पत्र Brain-SAM प्रस्तुत करता है, जो SAM2 फ्रेमवर्क पर आधारित एक विशिष्ट मॉडल है जो Hiera एनकोडर और UNETR-प्रेरित डिकोडर के माध्यम से 3D ब्रेन MRI डेटा के अनुकूल होता है, और nnU-Net जैसे अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में विभिन्न मस्तिष्क घावों (brain lesions) को सेगमेंट करने में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र 157 विषयों के माध्यम से टेम्पोरल विंडो (temporal window) के माध्यम से डायनेमिक फोकस्ड अल्ट्रासाउंड न्यूरोमॉड्यूलेशन के लिए ध्वनिक सिमुलेशन और सुरक्षा आकलन की सटीकता में सुधार करने हेतु, खोपड़ी के क्षीणन गुणांकों (skull attenuation coefficients) को अनुकूलित करने के लिए अक्षीय सममित प्रक्षेपणों (axisymmetric projections) और विरल नमूनाकरण (sparse sampling) का उपयोग करने वाले एक अंशांकन ढांचे (calibration framework) को प्रस्तुत करता है।
यह अध्ययन एक सुदृढ़ हाइब्रिड CNN-ट्रांसफॉर्मर डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक सिंगल-इमेज विश्लेषण विधियों की तुलना में सौम्य और घातक स्तन ट्यूमर के बीच अंतर करने में श्रेष्ठ सटीकता प्राप्त करने के लिए मल्टी-व्यू अल्ट्रासाउंड छवियों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि चेस्ट एक्स-रे एआई के लिए फाउंडेशन मॉडल व्यू टाइप जैसे अधिग्रहण मापदंडों के प्रति विभिन्न स्तर की मजबूती दिखाते हैं, उनके प्रदर्शन लाभ अक्सर डेटासेट-विशिष्ट होते हैं और बाहरी सत्यापन में सामान्य करने में विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि मॉडल आर्किटेक्चर या प्रशिक्षण पैमाने के बावजूद तकनीकी पूर्वाग्रह बने रहते हैं।
2022 से 2025 तक के 31 अध्येशनों का यह व्यवस्थित अवलोकन (सिस्टमैटिक रिव्यू) प्रदर्शित करता है कि डीप लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से सेगमेंटेशन के लिए उन्नत U-Net आर्किटेक्चर और निदान के लिए फीचर-आधारित क्लासिफायर, मल्टीपैरामेट्रिक एमआरआई पर ग्लियोमा विश्लेषण में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, हालांकि नैदानिक विश्वास और अंगीकरण सुनिश्चित करने के लिए इस क्षेत्र को अधिक व्याख्यात्मक एआई (एक्सप्लेनेबल एआई) की आवश्यकता है।