Мерседес е w212 (74 фото)

Mercedes Benz e class w212

Mercedes Benz e class w212

Mercedes Benz e class w212

Mercedes e class w212

Мерседес Бенц w212

Mercedes-Benz w212

Mercedes Benz e w212

Mercedes Benz w212 Black

Mercedes e class 212

Mercedes Benz w212 Restyling

Мерседес Бенц w212

Мерседес Бенц е 212

Мерседес Бенц w212 Рестайлинг

Mercedes Benz e w212

212 Мерседес e212

Mercedes-Benz w212

Mercedes Benz e class w212 2015

Mercedes-Benz w212

Мерседес е200 w212 AMG

Белый Мерседес e200 w212

Mercedes-Benz w212

Мерседес w212 AMG черный

Мерседес е200 212 Рестайлинг

Mercedes Benz w212 белый

Mercedes Benz w212 Рестайлинг

Мерседес е63 АМГ 212

Mercedes Benz w212 AMG 6.3

Мерседес е200 w212 AMG

Мерседес Бенц е 212

Mercedes e class w212 черный

Мерседес е200 w212 AMG

Mercedes e class w212 белый

Mercedes w212 Carlsson

Mercedes Benz e w212

Мерседес Бенц w212

Mercedes e w212 AMG черный

Mercedes-Benz w212

Мерседес Бенц е 212 черный

Мерседес Бенц е63 АМГ 2013

Mercedes Benz e class w212

Mercedes Benz e class w212

Мерседес Бенц w212 белый

Mercedes Benz e350 w212

Mercedes e class w212 AMG

Мерседес е200 w212 Рестайлинг

Мерседес Бенц w212

Mercedes Benz e 212 2015

Мерседес е200 212 Рестайлинг

Mercedes Benz e class w212

Mercedes Benz e class w212 AMG

Мерседес Бенц е 212

Мерседес е200 212 Рестайлинг

Mercedes Benz e class w212

Mercedes Benz e class w212 2015

Mercedes e w212

Мерседес-Бенц е-класс w212 белый

Мерседес Бенц е200 черный

Mercedes Benz w212 Restyling

Mercedes w212 Рестайлинг

Мерседес е 212 Рестайлинг

Мерседес е200 212 Рестайлинг

Мерседес Бенц e212 Рестайлинг

Mercedes-Benz w212

Мерседес Бенц 212 Рестайлинг

Mercedes Benz e-class w212 2014

Мерседес е200 212 Рестайлинг

Mercedes-Benz s w212

Мерседес е200 w212 черный

Мерседес e212 Рестайлинг AMG

Мерседес-Бенц е63 АМГ 212

Mercedes Benz e w212

Мерседес е200 w212 AMG

Мерседес Бенц w212

Mercedes Benz w212 2014

Технические характеристики автомобиля Mercedes-Benz E350 4MATIC (W212)

Технические характеристики Mercedes-Benz E350 4MATIC

Mercedes-Benz E350 4MATIC

1. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 1 из 7

2. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 2 из 7

3. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 3 из 7

4. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 4 из 7

5. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 5 из 7

6. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 6 из 7

7. Фотографии Mercedes-Benz E350 4MATIC из каталога AutoNet.ru. Фото 7 из 7

Новый седан Е Class отличает уникальная комбинация систем безопасности. Среди них, например, система контроля степени усталости водителя, система адаптивного управления головным светом и система автоматического полного торможения, активизирующаяся при непосредственной угрозе аварии. Комфортабельность в новом седане усилиями специалистов Mercedes-Benz поднята на более высокий уровень прежде всего за счет передовой конструкции кузова, чья жесткость повысилась на 30%, а также за счет оптимизированных сидений и заново разработанной подвески, амортизаторы которой автоматически приспосабливаются к текущей дорожной ситуации. Пневмоподвеска, предлагаемая в рамках программы дополнительного оборудования, работает теперь в сочетании с избирательной системой демпфирования, которая регулируется с помощью электроники.

Автомобильный каталог содержит описание, технические характеристики и фотографии автомобиля Mercedes-Benz E350 4MATIC.

Продажа подержанных автомобилей Mercedes-Benz E

Отзывы владельцев автомобиля Mercedes-Benz E

• 26.09.2008

  андрей

  Оценка автора

  Объективность

  у меня два мурзика. лупатый и автобус вито-люкс. вообще по жизни я преданный любитель звездочки на капоте.против машин ничего плдохлго сказать немогу. эксплуатирую круглый год несмотря не на что.просто у нас зима холодная поэтому электрический дизель ззимой не очень хорош. зато лупоглазый заводится в -36 по цельсию.обоим авто по 8 лет и конечно про ржавчину никому объяснять не надо. ремонтирую серьезно я их тысяч через 20-25 пробега ну и зато несмотрю под колеса еду куда глаза глядят. Были у меня и 190-й, 140-й крокодил 94 года, до сих пор приятель ездит и радуется. Мое мне…

  подробнее

• 08.11.2008

  Kim Alex

  Оценка автора

  Объективность

  комплектация Авангард-отличная!!!! на машине надо проехаться что бы почувствовать динамические кач-ва по городу если ездить без «газ в пол» обороты не поднимаются выше 2000 оборотов и все равно Вы первый уходите с перекрестка. двигатель и коробка супер.

  подробнее

• 17.09.2007

  estonec_17092007

  Оценка автора

  Объективность

  даа мерин уже не тот как15 лет назад.качества никакого.а цена стала выше. да и немецкая нация какаето больная стала. покупал машину год назад в Германии только кончилась гарантия видать немец не решился оставлять себе такую машину.с этого начались ремонты. сначала перестал работать CD box. затем начал отключаться турбонадув.сломался замок водительской двери. очередной отдых в германии закончился полной заменой системы сцепления(130 000! km)потёк рабочий цилиндр.но фрицы решили.раз они разобрали надо менять всё. очередная дальняя поезка чуть не закончилась совсем плачевно. …

  подробнее

Фото отчет по шумоизоляции Mercedes E W212 за 10 часов

по максимуму: включает капот, потолок, 4 двери, пол и колесные арки в салоне, багажник, задние крылья, крышка багажника. Шумоизоляция торпедо и моторного щита, а так же колесных арок снаружи — за доплату.

Сделано более
30
Mercedes E (W212)

За 10 часов
В вашем присутствии

62.000 р.
с работой и материалом

Шумоизоляция Mercedes E W212. В нашем техцентре ежедневно производится шумоизоляция сразу 4-5 автомобилей одновременно и владельцы других машин, наблюдая за шумоизоляцией соседнего Mercees E-класса часто недоумевают: а зачем вообще делать шумоизоляцию на таком автомобиле? Как показывает практика, не такой уж и тихий, этот Мерседес. Особенно тогда, когда владелец автомобиля желает бОльшего комфорта и удовольствия в салоне. Мы с завидной периодичностью производим шумоизоляцию автомобилей большой немецкой тройки (Audi, BMW, Mercedes), повышая в них комфорт и этот W212,что перед вашими глазами, не исключение. Работать мы будем в присутствии владельца, чем очень гордимся, ведь мы предлагаем хозяину каждого автомобиля, обслуживающегося у нас, побыть с нами эти 10 часов в уютной обстановке и понаблюдать за четкой и слаженной работой наших мастеров. А работа у нас действительно слаженная, ведь ребята в процессе работы не отвлекаются на нагрев каждого листа шумоизоляции — ведь еще за 1 час до приезда автомобиля по записи мы нарезали по нашим лекалам и разместили в нашей специальной печке все виьроизоляционные слои, которые будут дожидаться своего часа при температуре 50 градусов. Давайте же посмотрим, каков он Мерседес изнутри?

Шумоизоляция капота Mercedes E W212 производится у нас по классической схеме, где вибродемпфер Comfort mat Gold G3 мы размещаем на предварительно обезжиренном и просушенном металле капота, а шумо-теплоизолятор Сплен обрабатывает изнаночную сторону штатного утеплителя капота.

Шумоизоляция крыши Mercedes E W212 начинается с аккуратной разборки потолочной обивки опытным мастером и обязательно в чистых перчатках, чтобы ничего не могло расстроить владельца автомобиля после произведенных работ. На потолке автомобиля были штатно размещены 2 листа войлока, которые мы удалили.

Вибродемпфер Comfort mat Dark D3 легкий и эффективный и занимает всю поверхность металла крыши. Мы располагаем всем необходимым специнструментом, чтобы качественно прикатать материал к металлу без образования воздушных полостей.

Завершает картину слой 10-ти миллиметрового шумопоглощающего войлока повышенной плотности Felton. Этот материал не только невероятно эффективен, но и к тому же влагостоек.

Шумоизоляция дверей Mercedes E W212 производится параллельно работам с крышей. Разборка дверных панелей не вызывает у наших мастеров ни малейшей заминки и мы получаем доступ внутрь двери.

Легкий и эффективный вибродемпфер из премиум линейки Comfort mat Dark толщиной 3 миллиметра занимает свое место на внешнем металле двери и будет предотвращать его от распространения не только вибраций, но и случайных вмятин, полученных на стоянке.

Второй слой — шумоотражатель Comfort mat Start Fi, который надежно защищен от влаги безклеевой монтажной мастикой и внешней пленкой из специальной фольги.

Еще один слой Comfort mat Dark D3 защищает уже внутренний каркас двери. Этот материал при своей легкости весьма эффективен. Это заслуга современной мастичной композиции.

Шумопоглотитель Comfort mat Lock служит последним препятствием шума на пути в салон через дверь.

Шумоизоляция пола, багажника и арок Mercedes E W212 начинается спустя примерно 4 часа, после того, как все работы над дверьми и потолком автомобиля завершены.

Мы выносим из салона и багажника абсолютно все, что может помешать нам качественной работе: кресла, обшивки, консоль, ковролин.

Спустя примерно 1 час работы наша команда произвела монтаж виброизоляции на днище и арки автомобиля.

На пол в салоне и колесные арки мы приготовили мощнейший 5-ти миллиметровый Comfort mat Ultra Loker, который у нас предварительно прогрет в специальной печке до температуры 50 градусов. Наши мастера не тратят время на нагрев каждого листа, да и прогреть столь толстый материал по всей толщине с помощью фена (как это делают многие) практически невозможно.

Пол багажника и ниши задних крыльев принимают на себя слой Comfort mat Gold G3. Весь материал у нас тщательно прикатывается к обезжиренному кузову мощными металлическими роликами.

Настала очередь шумоизоляционного слоя. Мы покрыли всю поверхность пола шумопоглотителем Comfor mat Lock. Этот материал в разы эффективнее Сплена, которым так любят работать установочные сервисы, не задумывающиеся об эффективности своей работы.

В багажнике поверх шумопоглотителя на арки мы дополнительно возвращаем на место штатный войлочный шумоизолятор.

На пол в салоне мы так же приготовили дополнительный слой поглотителя шума — это современный войлок высокой плотности Felton, который не боится влаги. Немецкие автомобили и так изобилуют штатной войлочной шумоизоляцией (отчасти именно поэтому они тише японских и корейских собратьев), а мы еще активнее используем войлочные шумопоглотители в своей работе.

Крышка багажника вибризолируется, а ее обшивка обрабатывается шумопоглотителем и антискрипом Violon.

Сборка салона в самом разгаре и считанные минуты отделяют владельца от тест-драйва на новой комфортной машине.

Опыт наших мастеров с немецкими автомобилями настолько велик, что мы смело можем гарантировать вам заводское качество сборки салона вашего автомобиля а так же заверить вас, что ни пистоны, ни обшивки в вашем автомобиле при разборке не будут повреждены. Весь наш опыт проходит ежедневную проверку вот уже с 2007 года.

Шумоизоляция автомобиля Мерседес Е-класса W212 выполнена нашей профессиональной командой за 10 часов в присутствии изумленного владельца автомобиля. За это время мы уложили под обшивки 55 килограммов самых современных и эффективных вибродемпферов и шумопоглотителей, которые будут изо дня в день трудиться во благо комфорта водителя и пассажиров. Теперь двери этого автомобиля закрываются с еще более сочным хлопком, штатная музыка заиграла ноыми красками, а работа подвески и шум колесных арок воспринимаются ухом, будто они накрыты одеялом. Мы произвели полную шумоизоляцию W212 и теперь этот автомобиль по праву может шагнуть в следующий класс по классификации комфорта.

Ремонт Мерседес W212 в Москве, цена, фото, сроки – Профессионал

Филиал №1

Полежаевская

2-й Силикатный пр-д 9, стр. 10

Тел: 8(900) 145-06-01

Филиал №2

Строгино

ул. Маршала Прошлякова,
дом 19 (Въезд с торца здания)

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №3

Выхино

ул. Ферганская, 10

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №4

Ленинский пр-т

ул. Новаторов, дом 10

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №5

Сокольники

ул Сокольнический вал,
1 кс 3А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №6

м. Текстильщики

Остаповский пр-д 11, стр. 1А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №7

г. Щелково

Фряновское шоссе 72А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №8

м.Кунцевская

Верейская 41,ворота 2,стр. 22А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №9

м.Тушино

Василия Петушкова, 3, к. 3, стр. 2, пав. 306

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №10

м.Нагорная

Электролитный пр-д 12Б
стр. 2А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №11

г.Одинцово

ул. Внуковская
13А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №12

г. Истра

Тел: +7(964) 761-88-88

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №14

м.Первомайская

Сереневый бульвар д 85 А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №15

м.Ш.Энтузиастов

Электродная 14, строение 1 А

Тел: +7(964) 761-88-88

Филиал №16

Ремонт двигателей, АКПП, агрегатов, комп. диагностика

Тел: +7(964) 761-88-88

Мобильный филиал

Диагностика и ремонт на выезде

Тел: +7(964) 761-88-88

Тюнинг Mercedes W-Class с фото

Трудно не согласиться с тем, что Mersedes на сегодняшний день является одной из самых популярных автомобильных марок во всём мире. Автолюбители ценят это транспортное средство за высокую надёжность, отличный внешний вид, хорошие технические параметры. Однако всё это можно сделать ещё более совершенным, если провести тюнинг Мерседес.

Каким бы хорошим не был автомобиль, многие автолюбители всё равно найдут в нём какой-либо недостаток, пусть даже и незначительный, и у них появится желание его исправить. Нередко автолюбителей просто не устраивает, что их машина ничем не отличается от других автомобилей этой же марки, а когда автомобиль пользуется популярностью, эта проблема становится весьма актуальной. Именно для исправления подобных недостатков и усовершенствования различных параметров автомобиля и нужен тюнинг.

Содержание статьи

Тюнинг Мерседес W123

Впервые, ставший уже легендарным, автомобиль Мерседес W123 появился на рынке в январе 1976-ого года. Можно сказать, что первоначально он являлся хорошо доработанным и обновлённым W115 или W114 предыдущего поколения. В своё время Mercedes W123 стал одним из самых популярных автомобилей.

Внешний вид этого автомобиля сейчас уже не выглядит современным, однако он весьма хорошо поддаётся тюнингу, что также можно сказать и про двигатель.

Тюнинг Мерседес W124

Мерседес Benz в кузове W124 является одной из самых удачных моделей штуттгартского концерна. Машина выполнена в классическом стиле и имеет неплохие технические параметры, благодаря чему выглядит в настоящее время вполне современно и пользуется большим спросом.

Внешний тюнинг

Наиболее популярным видом тюнинга Мерседес W124 можно назвать стайлинг, который представляет собой оклеивание кузова виниловыми наклейками. Подобрать наклейки можно практически в любом стиле. Подобная операция позволяет просто и эффективно изменить внешний вид автомобиля, выделив его из толпы.

Тюнинг Мерседес W140

В 90-ых годах прошлого века автомобиль Mercedes W140 был очень популярен, а позволить его себе могли только состоятельные люди. В настоящее же время этот автомобиль чаще всего можно встретить у людей со средним достатком. Основным минусом этого транспортного средства является то, что за эти годы значительно упала стоимость обслуживания, и многие запчасти для него стали очень дорогими.

Внешний тюнинг W140

Тюнингованный Мерседес W140 выглядит более чем шикарно. Вариантов для проведения внешнего тюнинга этого автомобиля очень много, главное подобрать то, что будет соответствовать именно вашим потребностям. Делая внешний тюнинг, можно ограничиться установкой обвеса, в комплект которого входят передний и задний бамперы, а также накладки на них, спойлеры и пороги.

Тюнинг Мерседес W190

Внешний тюнинг Mercedes W190, как и многих других автомобилей, представляет собой представляет собой установку комплексного обвеса или просто отдельных элементов. Одним из самых главных составляющих внешнего тюнинга является спойлер. Спойлер не только позволяет улучшить внешний вид автомобиля, повышая его спортивность, но также увеличивает аэродинамические качества машины. С выбором спойлера никаких проблем возникнуть не должно, так как они представлены в достаточно широком ассортименте. Установка этой детали представляет собой достаточно простую операцию, что делает её ещё более популярной.

Для создания уникального образа машины можно провести стайлинг автомобильного кузова, с помощью нанесения аэрографии или виниловых наклеек.

Тюнинг Мерседес W212

Тюнинг Мерседеса – это частичка индивидуальности, а иногда и вовсе недостижимого эксклюзива. Даже на переполненных одинаковыми машинами улицах тюнингованный Мерседес W212 невольно будет притягивать к себе внимание благодаря различным дополнительным деталям, которые будут наталкивать окружающих на мысль о том, что за рулём сидит настоящий знаток спортивности и эстетики.

В данном автомобиле действительно есть, что можно дополнить, заменить, улучшить. В автомагазинах можно найти для этого большой ассортимент всевозможных деталей.

Чип-тюнинг Mercedes W212

Некоторых автовладельцев не устраивают помимо внешнего облика технические характеристики Мерседеса. Стремясь сделать автомобиль ещё более совершенным, они нередко заменяют весьма важные детали. После замены значимых деталей или просто для улучшения технических параметров Мерседесу W212, как и любому другому современному автомобилю, требуется перепрошивка электронного блока управления двигателем, то есть, чип-тюнинг. Чип-тюнинг – это один из самых эффективных способов увеличить мощность и динамику мотора.

Помимо всего прочего, нужно позаботиться и об интерьере машины. Здесь всё уже зависит от фантазии и индивидуальных предпочтений владельца автомобиля.

Предохранители Мерседес W212, 2009 — 2016

№	Назначение реле
A	Реле клеммы 15
B	Клемма 15R (1)
C	Обогрев заднего стекла
D	топливный модуль — дизель
E	Стеклоочиститель двери багажника
F	Регулировка положения сиденья
G	Клемма 15R (2)
№	Ток, А	Назначение
37	7,5	Катушка электромагнита, подголовник NECK-PRO сиденья водителя
		Катушка электромагнита, подголовник NECK-PRO сиденья переднего пассажира
38	15	Электродвигатель стеклоочистителя двери багажника
39	30	Блок управления задней левой двери (до 31.05.2010 года)
		Блок управления передней левой двери  (с 01.06.2010 года; RHD)
40	—	Резерв
41	30	Блок управления задней правой двери (до 31.05.2010 года)
		Блок управления передней правой двери (с 01.06.2010 года; LHD)
42	25	Реле топливного электронасоса, предохранитель бензонасоса Мерседес 212
	25	Двигатели 271, 272, 273, 274, 642, 651, 156, 276, 278: модуль управления топливного насоса
43	7,5	Коммуникационный модуль телекоммуникационных служб
44	30	Переключатель частично электрической регулировки положения сиденья переднего пассажира
45	30	Переключатель частично электрической регулировки положения сиденья водителя
46	7,5	Антенный усилитель FM 1, AM, ZV и KEYLESS-GO
		Действительно для типа 212.0/1:
		Антенный усилитель 1 заднего стекла
		Действительно для типа 212.2:
		Антенна диапазона DAB III
		Сирена сигнализации (h4/1)
		Блок управления системы охраны салона и защиты от буксировки
		Действительно с 01.06.2011 для двигателя 157, 276, 278:
		Реле циркуляционного насоса охлаждающей жидкости
47	—	Резерв
48	—
49	40	Через реле обогрева заднего стекла включаются: Обогрев заднего стекла
50	50	Реверсивный натяжитель переднего правого ремня безопасности
51	50	Передний левый реверсивный натяжитель ремня безопасности
52	—	Резерв
53	30	Блок управления распознавания наличия прицепа
54	15
55	—	Резерв
56	15	Розетка прицепа
57	20	Блок управления распознавания наличия прицепа
	7,5	Действительно для типа 212.074
		Трансформатор накладок порога с подсветкой спереди слева
		Трансформатор накладок порога с подсветкой спереди справа
58	25	Блок управления распознавания наличия прицепа
59	7,5	Датчик DiStRONIC (DTR) передний бампер слева
		Датчик DISTRONIC (dTr) передний бампер справа
60	7,5	Пневмонасос мультиконтурного сиденья
	30	Пневмонасос мультиконтурного сиденья с динамической поддержкой
61	40	Блок управления системы управления приводом крышки багажника
		Блок управления системы управления приводом откидной двери багажного отделения
62	25	Блок управления сиденья водителя
63	25	Блок управления подогрева сидений в задней части салона
64	25	Блок управления сиденья переднего пассажира
65	7,5	Блок управления подогрева рулевого колеса (до 28.02.2013)
	10	Блок управления электронным модулем рулевой колонки (с 01.03.2013)
66	7,5	Электродвигатель вентилятора задней части салона
67	40	Блок управления усилителя акустической системы
68	15	Блок управления AIRMATIC
	15	Блок управления электронной системы регулирования уровня кузова а/м на заднем мосту
69	25	Усилитель заднего низкочастотного динамика
70	5	Блок управления системы контроля давления в шинах
71	15	Розетка спереди салона
		Предохранитель прикуривателя мерседес 212
72	15	Розетка в багажнике
73	5	Диагностический разъем
		Приемник пульта дистанционного радиоуправления автономным отопителем
		Блок управления режимами движения (коробка передач 722.930/931)
74	15	KEYLESS-GO
	15	С 01.03.2013 с кодом 641 (Светодиодные фары динамические для левостороннего движения) или кодом 642 (Светодиодные фары динамические для правостороннего движения):
		Передняя правая блок-фара
	15	Действительно  с кодом 631 (Светодиодные фары статические для левостороннего движения) или кодом 632 (Светодиодные фары статические для правостороннего движения):
		Передняя левая блок-фара (с 01.03.2013)
		Передняя правая блок-фара
	15	преобразователь DC/AC (с 01.12.2011)
75	20	Нагревательное устройство автономного отопителя
	25	Реле электромотора вентилятора масляного радиатора (двигатели 156:)
	20	Действительно с 01.03.2013 с кодом 641 (Светодиодные фары динамические для левостороннего движения) или кодом 642 (Светодиодные фары динамические для правостороннего движения):
		Передняя левая блок-фара
	20	Действительно с 01.03.2013 с кодом 631 (Светодиодные фары статические для левостороннего движения) или кодом 632 (Светодиодные фары статические для правостороннего движения):
		Передняя левая блок-фара
		Передняя правая блок-фара
76	15	Подстаканник сзади
		Розетка центральной консоли в задней части салона
		Электрическое штекерное USB-соединение задней части а/м
77	7,5	Блок управления Weight Sensing System  (до 28.02.2013)
		Навигационный компьютер (Китай, Корея)
		Подстаканник сзади
78	7,5	Media Interface
		Модуль подключения мультимедийных устройств
79	5	радарные датчики  (до 31.05.2010)
		Блок управления видеодатчиков и радарных датчиков  (с 01.06.2010)
		Блок управления интерфейсом шин данных ходовой части (с 01.03.2013)
80	5	Блок управления системы помощи при парковке
81	5	Антенный усилитель/компенсатор мобильной связи
		Электрическое штекерное соединение мобильного телефона
		Навигационный компьютер (Китай, Корея)
82	10	Регулятор вентилятора системы вентиляции переднего левого сиденья
		Регулятор вентилятора системы вентиляции переднего правого сиденья
83	7,5	Концевая кабельная муфта клеммы 15R
		Навигационный компьютер (Китай, Корея)
		Блок управления системы экстренного вызова
		«Electronic Toll Collection » (Япония)
84	5	Камера заднего вида (с 01.03.2013)
		Блок управления камеры обзора на 360° (с 01.03.2013)
		Блок управления SDAR/тюнера высокого разрешения (Спутниковое радио SIRIUS) (до 31.05.2010)
		Блок управления Satellite Digital Audio Radio (SDAR) (Спутниковое радио SIRIUS) (с 01.06.2010)
		Блок управления цифрового звукового радиовещания (Цифровое радио (DAB)
		Блок управления камеры заднего вида (Япония)
		Модуль электропитания камеры заднего вида (Япония)
85	7,5	ТВ-тюнер (аналоговый / цифровой) (до 28.02.2015)
		Цифровой ТВ-тюнер (до 28.02.2015)
		Модуль тюнера (с 01.03.2015)
86	7,5	DVD-проигрыватель
		Дисплей в задней части салона
87	7,5	Блок управления системы экстренного вызова
		Реле циркуляционного насоса охлаждающей жидкости (с 01.06.2011; США)
		Коммуникационный модуль телекоммуникационных служб (с 01.03.2015)
		Многофункциональный блок управления спецавтомобиля (N26/14)
88	15	Модуль сервопривода АКП для системы DIRECT SELECT (коробкой передач 722.9)
89	30	Блок управления распознавания наличия прицепа
		Многофункциональный блок управления спецавтомобиля (MSS)
		Блок управления топливного насоса (до 28.02.2013; двигатель 157)
		Действительно с 01.03.2013 с кодом 632 (Светодиодные фары статические для правостороннего движения) и кодом 494 (Исполнение для США):
		Передняя правая блок-фара
		С 01.03.2013 с кодом 642 (Светодиодные фары динамические SAE для правостороннего движения) и кодом 494 (Исполнение для США):
		Передняя левая блок-фара
		Передняя правая блок-фара
90	40	Блок предохранителей AdBlue®  (двигатель 642.8)
		Действительно для типа 212.076/276:
		Реле циркуляционного насоса охлаждающей жидкости
91	10	Передний блок управления SAM с модулем предохранителей и реле (коробка передач 722)
92	15	KEYLESS-GO
		Модуль бесключевого открытия крышки багажника под задним бампером (с 01.03.2013)
		Блок управления преобразователя переменного / постоянного тока (до 30.11.2011)

технічні характеристики і опис одного з найкрасивіших німецьких автомобілів

«Мерседес-212» — це четверте поколіннязнаменитого Е-класу, яке було надано уваги всього світу в 2009 році на автосалоні в Детройті. 212-й справді виглядає шикарно. Було вирішено зберегти четирехфарний образ, проте оптика стала не овальної, а ромбовидної. І це одна з найбільш характерних особливостей машин, що належать до цього покоління.

седан

«Мерседес-212» — автомобіль, який випускався вдекількох модифікаціях. Перша, природно, — це седан, який був презентований увазі публіки в 2009 році. Після нього, в 2010-му, практично відразу, в світ вийшов подовжений седан. Ця версія була довшою за попередню на 14 сантиметрів. Дана машина відома під індексом L. Довжина її становить більше п’яти метрів! А якщо бути точніше, то цілих 5012 мм. Колісна база теж вражає — 3014 мм. Потенційні покупці мають можливість придбати один з трьох варіантів — це E 260 CGI Elegance, також E 260 CGI Avantgarde і ще E 300 Avantgarde. Цікаво, що подовжені седани — це машини для експорту. Їх поставляють тільки в Китай.

Універсал

«Мерседес-212» в модифікації універсалу бувпредставлений в 2009 році у Франкфурті. Спочатку дана модель була доступна людям із сімома двигунами (вже непогано для початку). З них — п’ять дизельних і, відповідно, два бензинових. Потужність у них досить вражаюча. Дизельні мотори виробляли потужність від 170 до 231 кінських сил, а бензинові — V6 і V8, 3,5-літрові, 292- і 388-сильні агрегати. Вони, природно, користуються великою популярністю серед любителів «сильних» машин. А дизельні затребувані серед любителів економічної їзди.

В універсалах досить-таки просторо. Об’єм багажного відсіку складає 1950 літрів (якщо скласти крісла другого ряду). І це показник гідний! Більш того, двері багажника і м’яка шторка, яка захищає вміст відсіку від чужих поглядів, оснащені сервоприводом. Ще концерн розглядав можливість випустити в світ 3-дверну версію універсала, яку можна було б виконати в стилі Mercedes-Benz Concept Fascination.

Купе і кабріолет

Ще одні яскраві представники «Мерседес-212» — цекупе і кабріолет. Перша з перерахованих версій з’явилася тоді, коли з конвеєра зійшов Mercedes-Benz CLK. Машина була презентована в 2009-му. Треба відзначити, що це друге за рахунком купе в Е-класі після знаменитого w124. Купе в базовій комплектації (яка відома під назвою CDI Blue Efficiency) — це сама обтічна серійна модель у всьому світі! Збирають її на бременський заводі.

А кабріолет прийшов в автомир в 2010-му. Його вперше показали на автосалоні в Північній Америці. Це — другий кабріолет, який з’явився в Е-класі. І теж, до речі, після w124.

Для американського ринку доступні версії з3,5-літровими V6-двигунами, які виробляють 272 л. с. Але є і більш потужна версія. V8, 5,5 літра, 388 «коней» — ось це дійсно «звір»! Жителі Європи не мають можливості стати володарями такого автомобіля. Вони можуть придбати інший «Мерседес-212». Кузов той же, але двигуни інші, 170- і 292-сильні. Кабріолет, до слова, має особливу м’яку дах, яка відкривається і складається за 20 секунд. А ще всередині машини безвітряно і тихо, завдяки такій функції, як AirCap: спойлер з верхньої рамки висувається і відводить потоки повітря.

«Мерседес 212»: рестайлінг і перетворення

У 2012 році, 11 грудня, з’явилися перші знімкирестайлінгового автомобіля. За ним можна було дізнатися знаменитий кузов w212. Але довго думати і гадати про те, які ж зміни торкнулися машини, не довелося. Компанія через два дні сама все розсекретила.

Зміни, звичайно ж, торкнулися інтер’єру. У машині з’явилася нова приладова панель і вдосконалена центральна консоль. Плюс до всього фахівці вбудували в машину аналоговий годинник.

Що можна розповісти про двигуни? Рестайлінгові моделі доступні покупцям у версіях Е500 і Е350. Ніяких перетворень вони не зазнавали. У 2013-му, восени, стали випускатися версії, які потім набули популярності і стали відомими під маркуванням Е400. Під капотом цієї машини був встановлений 333-сильний агрегат. А ще покупці можуть замовити версію Е250 BlueTEC. Вона особлива тим, що у неї під капотом встановлений 4-циліндровий 204-сильний двигун, причому повнопривідний. Таким став рестайлінговий «Мерседес» (Е-клас). 212 кузов користувався дійсно великою популярністю. Так що виробник випустив ще й масу дизельних варіантів моделей. У гамі доступні 252-, 231-, 170 і 136-сильні мотори. Більш того, існує навіть гібрид «Мерседес». Він оснащений 204-сильним мотором, який працює разом з електронним двигуном.

Brabus

«Мерседес-212» відгуки отримує виключнопозитивні. Особливо, якщо це версія від тюнінгового ательє «Брабус». Найбільш вражаючі версії з’явилися в 2009 і 2010 роках — спочатку седан, а потім купе. Вентильовані дискові дроти, бітурбірованний двигун V12 об’ємом в 6,3 літра, 5-ступінчаста автоматична КПП, закриті накладками колісні арки і максимальна швидкість в 370 км / ч — це дійсно справжній німецький супер-кар, який до «сотні» розганяється менш ніж за чотири секунди. Але і ціна немаленька — близько півмільйона доларів. Однак ця машина коштує таких витрат.

Усі відомі версії

Väth V63RS — ще одна допрацьована версія. Двигун 605-сильний, поліпшені гальма, занижена на 30 мм підвіска, клиновидний образ машини — автомобіль вийшов досить оригінальним. Не менш популярним став «Мерседес», доопрацьований ательє Kicherer. Фахівці цієї фірми оснастили купе 5,5-літровим мотором, який виробляє 430 «коней», і встановили литі диски на 20 дюймів. Плюс до всього, не можна не відзначити обвіс з вуглепластика з красивою фальшрадиаторной гратами, полегшеними бічними дзеркалами, стильним переднім спойлером (з нейронами) і привабливим дифузором заднього бампера. Carlsson E-CK63 RS, Lumma Design E 50 CLR, Piecha Design E-class, Prior Design Mercedes — все це також допрацьовані «Мерседеси». Модель дійсно викликала чимало захоплень. Багато фахівців побажали її перетворити й зробити з неї таку машину, який їм хотілося б її бачити.

Загалом, W212 — це гідна машина чудовоюзбірки. Надійна, швидка, аеродинамічна, потужна, вражаюча, розкішна, комфортна — про неї можна сказати безліч слів. І всі вони будуть правдивими.

P>>

Глубокое обучение и обработка медицинских изображений при пандемии коронавируса (COVID-19): опрос

Abstract

С декабря 2019 года вспышка коронавирусной болезни (COVID-19) привела к множеству случаев смерти и затронула все сферы жизни человека. С постепенным течением времени Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила COVID-19 вспышкой, которая легла тяжелым бременем почти на все страны, особенно на страны с более слабыми системами здравоохранения и страны с медленными ответными мерами.В области здравоохранения глубокое обучение было реализовано во многих приложениях, например, для обнаружения диабетической ретинопатии, классификации узлов в легких, локализации плода и диагностики щитовидной железы. Многочисленные источники медицинских изображений (например, рентгеновские снимки, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография) делают глубокое обучение отличным методом борьбы со вспышкой COVID-19. В связи с этим в первые месяцы 2020 года было предложено и разработано большое количество исследовательских работ. В этой статье мы сначала сосредоточимся на обобщении современных исследований, связанных с приложениями глубокого обучения для COVID-19. 19 обработка медицинских изображений.Затем мы представляем обзор глубокого обучения и его приложений в здравоохранении, появившихся за последнее десятилетие. Далее также представлены три варианта использования в Китае, Корее и Канаде, чтобы продемонстрировать приложения глубокого обучения для обработки медицинских изображений COVID-19. Наконец, мы обсудим несколько проблем и вопросов, связанных с реализациями глубокого обучения для обработки медицинских изображений COVID-19, которые, как ожидается, будут способствовать дальнейшим исследованиям в области борьбы со вспышкой и кризисом, что приведет к созданию умных здоровых городов.

Ключевые слова: Искусственный интеллект (ИИ), Большие данные, Пандемия коронавируса, COVID-19, Вспышка эпидемии, Глубокое обучение, Обработка медицинских изображений усилия по сдерживанию привели к всемирному кризису в области здравоохранения, который затронул все сферы жизни человека. На начальном этапе своего зарождения, при минимальном количестве пораженных болезнью людей, она не отражала угрозы такой огромной мощности, при которой большинство случаев разрешились спонтанно.С постепенным течением времени Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила COVID-19 вспышкой с чрезвычайно высоким потенциалом риска, затрагивающим миллионы жизней во всех странах, особенно в странах с более слабыми системами здравоохранения. Вирус смертоносен по двум основным причинам: во-первых, он является новым, вакцины от него не обнаружены, а во-вторых, он легко передается при прямом или косвенном контакте с зараженным человеком.

Статистические данные о COVID-19 отражают причины для огромной обеспокоенности: по состоянию на 29 октября 2020 г. болезнью заболело почти 44 748 380 человек во всем мире, а 1 179 035 пациентов проиграли битву и умерли (WORLDOMETER, 2020).Чтобы добавить больше к ужасающей статистической цифре, Соединенные Штаты Америки (США), являющиеся одним из ведущих знаменосцев в развитии здравоохранения, рекордное количество жертв COVID-19, за которыми следуют Бразилия, Индия, Россия, Южная Африка, и этот список можно продолжить. до 215 стран мира. Общее число диагностированных случаев COVID-19 только в США составляет 9 120 751 человек, из них 5 933 212 случаев выздоровления и 233 130 случаев смерти по состоянию на 29 октября 2020 г. (WORLDOMETER, 2020). Число новых случаев, о которых сообщается каждый день, растет ускоренными темпами, что вынуждает правительства и административные органы по всему миру вводить бескомпромиссную изоляцию, чтобы обеспечить социальное дистанцирование для сдерживания болезни.

Глобальный ответ на прекращение распространения COVID-19 был быстрым и единодушным, при этом большинство пострадавших стран закрыли свои границы, запретив поездки и транспортные услуги. ВОЗ и Центр по контролю и профилактике заболеваний (CDC) выпустили структурированные рекомендации, которым должны следовать обычные граждане, правительства, национальные и международные корпорации, чтобы обеспечить полное сдерживание болезни, тем самым разорвав цепь, ведущую к этой пандемии.Глобальная стратегия реагирования на COVID-19, разработанная ВОЗ, включает пять шагов: (1) мобилизация всех секторов жизни человека для соблюдения гигиены и социального дистанцирования, (2) контроль спорадических случаев для предотвращения распространения среди населения, (3) подавление путем введения соответствующих ограничений, (4) предоставления медицинских услуг для снижения смертности и (5) разработки вакцин и терапевтических средств для крупномасштабного применения. показывает передачу COVID-19.

Передача COVID-19.

ВОЗ и Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) определили и зарегистрировали симптомы, которые указывают на вероятную инфекцию COVID-19, включая лихорадку, сухой кашель, рвоту, диарею и миалгию. Широкая общественность всех стран была предупреждена об одном и том же, что она должна реагировать на обращение за лечением в кратчайшие сроки, чтобы снизить уровень заболеваемости. Правительства начали щедро и с энтузиазмом инвестировать в вакцину против COVID-19 и связанные с ней исследования. В дополнение к этой инициативе проводится огромное количество исследований и разработок, связанных с пандемией COVID-19.Подходы машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) были преобладающим выбором для выявления различных заболеваний (Zhang, Yang, Chen, & Li, 2018). Метод обработки изображений получил огромное распространение во всех секторах здравоохранения, особенно при обнаружении рака в «умных» городах (Khan, Asif, Ahmad, Alharbi, & Aljuaid, 2020). Следовательно, эти подходы были естественным выбором и для исследований COVID-19. Настоящее исследование фокусируется на освещении вклада методов глубокого обучения и обработки медицинских изображений в борьбу с пандемией COVID-19, представляя обширный обзор современных основ, разработанных с использованием этих технологий.

1.1. Новейшие достижения и вклад

В отчаянной попытке бороться с пандемией COVID-19 были начаты научные исследования во всех направлениях, а также были тщательно изучены возможности интегрированного машинного обучения с методами обработки медицинских изображений, чтобы найти определенное решение (Hakak, Khan, Imran, Choo, & Shoaib, 2020; Iwendi et al., 2020). Многочисленные исследовательские публикации были опубликованы с аналогичными целями, как показано в таблице. . Уникальность настоящей работы заключается в ее стремлении подчеркнуть важные методы DL и обработки изображений, предложенные для обнаружения COVID-19, а также выделить проблемы, связанные с такими реализациями, чтобы открыть конкретные аспекты будущих исследований, которые еще предстоит исследовано или задумано.Обсуждаемые подходы взяты из различных опубликованных статей известных издателей и, таким образом, помогают получить серьезный набор рекомендаций для исследовательского сообщества, а также для административных органов по борьбе с болезнью.

Таблица 1

Реализации глубокого обучения в наборах данных COVID-19.

Один из основных Проблема в исследованиях COVID-19 заключается в отсутствии надежных и адекватных данных. Из-за ограничения количества проведенных тестов множественные случаи смерти и случаи заражения вирусом не регистрируются.Сложно даже комментировать, если коэффициент неуспеха в выявлении заражения COVID-19 равен трем, тремстам или даже больше. Во всем мире ни одна из стран не смогла предоставить надежные наборы данных, касающиеся существования вируса в репрезентативной выборке массового населения. Но исследовательская и опытно-конструкторская деятельность не может останавливаться, и поэтому синтез информации играет чрезвычайно важную роль. В техническом определении слияния информации, согласно содержанию текста, упоминается, что «это процесс объединения и связывания информации из одного или нескольких источников для предоставления полезной информации для обнаружения, идентификации и характеристики конкретного объекта».В приложениях ML и DL доступность крупномасштабных высококачественных наборов данных играет важную роль в точности результатов. Объединение информации помогает интегрировать несколько наборов данных и использовать их в моделях глубокого обучения для повышения точности прогнозов. Например, изображения компьютерной томографии (КТ) из Сианьского университета Цзяотун и Первой больницы Наньчана и Сианьской больницы № 8 были интегрированы как часть слияния информации для ввода в модели AI и DL (Wang, Kang, и другие., 2020). Подобное слияние информации наблюдалось в Ghoshal and Tucker (2020), где рентгеновские изображения легких из репозитория GitHub доктора Джозефа Коэна были дополнены рентгеновскими изображениями грудной клетки, доступными в общедоступном репозитории Kaggle. В Apostolopoulos and Mpesiana (2020) наборы данных рентгеновских изображений из GitHub, Cohen, Радиологического общества Северной Америки (RSNA) и Итальянского общества медицинской и интервенционной радиологии (SIRM) были связаны и использованы в CNN для обнаружения COVID-19. 19.В более поздних разделах текста можно визуализировать аналогичные ссылки, относящиеся к приложениям слияния информации, чтобы заполнить задержку недоступности данных и при этом продолжать генерировать прогнозы повышенного качества.

Важно понимать, что пандемия находится на пике, когда существующие медицинские учреждения перегружены. Отделения неотложной помощи, отделения интенсивной терапии были перегружены, чтобы обслуживать постоянно растущее число пациентов.В таком кризисе поставщики медицинских услуг, а также члены семьи пациента должны принимать быстрые решения с минимальной информацией. Фенотип заболевания COVID-19 начинается с легких симптомов или вообще без симптомов, но быстро меняет свое течение, делая пациентов крайне критическими с даже фатальными исходами, страдающими от полиорганной недостаточности. Цель состоит в том, чтобы уменьшить такие резкие ухудшения состояния, выявить болезнь как можно раньше, используя ограниченную базу знаний и ресурсы. Традиционный лабораторный тест ОТ-ПЦР (полимеразная цепная реакция в реальном времени) с использованием мазка из носа и горла имеет ограниченную чувствительность и требует много времени.При огромном количестве пациентов неизбежна нехватка реагентов для ОТ-ПЦР и специализированных лабораторных ресурсов для проведения скрининговых тестов на COVID. Таким образом, потребность в инструментах, которые помогают увеличить ресурсы, является абсолютной необходимостью. Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) — это методы, которые могут ускорить принятие решений и улучшить результаты, ориентированные на пациента. В различных исследованиях были разработаны модели машинного обучения для той же цели с использованием минимальных ресурсов, что привело к значительно сопоставимой точности (82–86%) и чувствительности (92–95%) с золотым стандартом теста ОТ-ПЦР (Brinati et al., 2020). Использование модели AI и ML может сочетаться с рентгенологическими снимками, ведущими к более точному выявлению заболевания при более раннем обеспечении доступности лечения. Такие модели, как DarkNet, выявляют и классифицируют случаи COVID-19 от пневмонии и служат этой цели в местах, где не хватает рентгенологов из-за огромного количества пациентов (Ozturk et al., 2020).

1.2. Влияние обнаружения COVID-19 на основе DL для устойчивых городов

После проведения обширного фонового исследования становится очевидным, что проводилось не так много опросов, в которых подчеркивалось бы применение сред DL и обработки изображений для прогнозирования случаев COVID-19.Нынешняя пандемическая ситуация во всем мире затронула миллионы жизней. Тысячи и тысячи людей страдают от этой очень заразной болезни, что ставит вопросы о выживании и устойчивости человечества (Megahed & Ghoneim, 2020). Единственный способ сдержать болезнь — обнаружить ее в самом начале, не допуская заражения других. Это требует ускоренной диагностики без связанных с этим опасностей для здоровья. Традиционные подходы не решают тех же проблем, связанных со временем обнаружения, потребностью в очистке после каждого использования диагностического оборудования и наличием ресурсов.Использование подходов ML устраняет эти проблемы, а также ускоряет обнаружение. Подходы ML, если они используются более преимущественно, могут привести к сдерживанию заболевания и снижению смертности.

Таким образом, в документе представлена ​​исчерпывающая информация о различных реализациях глубокого обучения в условиях COVID-19 с использованием наборов данных изображений в режиме реального времени, а также общедоступных наборов данных. Уникальный вклад нашего исследования упомянут ниже:

• • Опрос включает базовую информацию о COVID-19 и его распространении, которая устанавливает мотивацию и необходимость ускоренного прогнозирования заболевания, обеспечивающего сдерживание болезни в умных городах.
• • Подробно обсуждается роль приложений глубокого обучения в обработке медицинских изображений в поддержку их возможностей в прогнозировании COVID-19.
• • Подробно обсуждаются недавние работы по реализации машинного обучения и обработки изображений в условиях COVID-19.
• • Наборы данных, методологии, показатели оценки, исследовательские задачи и извлеченные уроки включены в эти современные исследовательские работы в дополнение к будущим направлениям борьбы с пандемией в умных городах.

1.3. Бумажная организация

Остальная часть этой работы организована следующим образом. Раздел 2 представляет фундаментальную информацию о COVID-19, DL и выражает общую мотивацию к принятию DL для обработки и анализа медицинских изображений из существующей литературы. Обзор приложений ГО в обработке медицинских изображений представлен в разделе 3. В разделе 4 представлен целенаправленный обзор потенциальных реализаций ГО для обработки медицинских изображений в условиях COVID-19. В разделе 5 представлены три варианта использования возможных реализаций на основе глубокого обучения для обработки изображений COVID-19.Раздел 6 обобщает вышеупомянутые обзоры, освещая извлеченные уроки и перечисляя рекомендации, определяющие будущее направление исследований. Статья завершается разделом 7.

2. Предыстория и мотивы

В этом разделе представлены основы COVID-19, DL и обзор внедрения DL для обработки и анализа медицинских изображений из существующей литературы.

2.1. Обзор и статус вспышки COVID-19

Вначале к концу 2019 года в городе Ухань Китайской Народной Республики (КНР) было зарегистрировано несколько случаев пневмонии (Фам, Нгуен, Хуинь-Те, Хван и Патирана, 2020).Индексный случай COVID-19 был выявлен в Ухане, провинция Хубэй, КНР, в декабре 2019 года. COVID-19 был идентифицирован и объявлен инфекционным вирусом, вызванным коронавирусом острого респираторного синдрома 2 (SARS CoV-2). Расследование показало, что источником COVID-19, вероятно, был рынок морепродуктов Хуанань в городе Ухань, и в конечном итоге правительство КНР официально объявило о дополнительных 27 случаях к декабрю 2019 года. На основании нескольких экспериментов исследователи обнаружили, что инфекция передается от диких летучих мышей (Andersen, Rambaut, Lipkin, Holmes, & Garry, 2020).Этот вирус относится к категории бета-коронавирусов (бета-КоВ), которая состоит из коронавируса атипичной пневмонии (ТОРС-КоВ). Авторы Unhale et al. (2020) отметили, что эпидемия вируса COVID-19 началась во время весеннего карнавала в КНР, куда для участия в этом мероприятии приехало множество людей со всего мира, и сбор этой огромной массы из нескольких стран мира послужил катализатором вируса не только для распространился в Китае, но был перенесен через международные границы в другие страны.

Страновое отделение в Китае, Региональное бюро для стран Западной части Тихого океана и штаб-квартира ВОЗ тщательно анализировали воздействие COVID-19 с первой недели января 2020 г. (ВОЗ, 2019 г.). В последнюю неделю января официальные лица ВОЗ объявили вспышку чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение (PHEIC).

Авторы Kampf, Todt, Pfaender, and Steinmann (2020) отмечают, что распространение COVID-19 минимально в регионах с высокими температурами и влажностью.Авторы также подчеркнули использование паровой терапии для снижения угрозы коронавируса. Вдыхаемый пар проходит через дыхательные железы к альвеолам и способствует повышению уровня кислорода. Авторы Shereen, Khan, Kazmi, Bashir и Siddique (2020) пришли к выводу, что параметры роста или распространения вируса зависят от условий окружающей среды, гигиены, капель воды при дыхании и физического контакта.

3 февраля 2020 г. ВОЗ разработала эффективную стратегию борьбы с коронавирусом (ВОЗ, 2020 г.), которая содержит рекомендации и протоколы для работников здравоохранения, врачей, государственных служащих и т. д.для борьбы с кризисом COVID-19 и эффективной работы в качестве передовых работников, обеспечивающих личную безопасность. Одной из стратегий было бы проверить все подозрительные случаи, изолировать их и найти их контакты и историю поездок. Еще одна важная стратегия, предложенная ВОЗ, заключается в том, чтобы следовать изоляции, которая может быть эффективным способом сдерживания распространения вируса. В отчете с рекомендациями (Организация WH, 2020 г.), выпущенном ВОЗ 19 марта 2020 г., упоминается тот факт, что профилактика инфекции основывалась на знаниях, полученных из истории болезни пациентов, страдающих тяжелым острым респираторным синдромом (ТОРС).В отчете также основное внимание уделяется соблюдению определенных мер предосторожности, таких как использование медицинской маски населением в районах, пораженных COVID-19, мытье рук спиртосодержащими растворами или мытье рук, а также указание медицинскому персоналу не прикасаться к пациентам. голыми руками. По данным ВОЗ, на сегодняшний день нет конкретных лекарств от COVID-19. Конференция Организации Объединенных Наций по торговле и развитию (ЮНКТАД) свела воедино список передовых практик и руководящих принципов (ЮНКТАД, 2020 г.), которым страны могут следовать при предоставлении основных услуг, которые могут способствовать росту экономического положения во время COVID-19.Всемирный экономический форум предложил использовать цифровые прямые иностранные инвестиции (ПИИ) (WEFORUM, 2020) для ускорения финансового роста в развивающихся странах.

2.2. Основы глубокого обучения

ГО и нейронные сети (НС) получили огромное распространение в современных научных исследованиях, поскольку они способны учиться на основе контекста (Алазаб и др., 2020; Гадекаллу, Кхаре и др., 2020; Редди, Паримала, Чоудхари, Хакак и Хан, 2020 г.; Шмидхубер, 2015 г.).Эти два метода широко используются в различных приложениях, таких как задачи классификации и прогнозирования, распознавание изображений, умные дома, беспилотные автомобили, распознавание объектов и т. д., благодаря их способности адаптироваться к нескольким типам данных в разных областях. изображает различные методы, используемые в DL. DL воспроизводит работу человеческого мозга при фильтрации информации для принятия точных решений. Подобно человеческому мозгу, глубокое обучение обучает систему фильтровать входные данные, используя различные слои, чтобы помочь прогнозировать и классифицировать данные.Эти слои подобны многоуровневым фильтрам, используемым нейронными сетями в мозгу, где каждый слой действует как обратная связь для следующего слоя. Цикл обратной связи продолжается до тех пор, пока не будет получен точный результат. Точные выходные данные формируются путем присвоения веса каждому слою, и во время обучения эти веса корректируются для получения точного результата.

Различные методы и приложения глубокого обучения.

Методы DL можно разделить на контролируемые, частично контролируемые и неконтролируемые.При обучении с учителем модель обучается с известной парой вход-выход. Каждое известное значение представляет собой входной вектор и желаемое значение, которое называется контрольным сигналом. Метод использует существующие метки для прогнозирования меток желаемого результата. Методы классификации используют обучение с учителем (Patel et al., 2020) и могут применяться к сценариям для идентификации лиц, символов дорожного движения, распознавания спама в заданном тексте, преобразования речи в текст и т. д. между техникой контролируемого и неконтролируемого ML.Данные обучения в полуконтролируемом обучении состоят из помеченных и немаркированных значений. Обучение с полуучителем находится между обучением без учителя и обучением с учителем. Неразмеченные данные при использовании в сочетании с небольшим количеством размеченных данных могут значительно повысить точность обучения. Существуют определенные научные предположения, связанные с методами глубокого обучения (Cheng, 2019). Во-первых, данные, находящиеся рядом друг с другом, имеют одинаковую метку. Во-вторых, это предположение о кластере, когда данные в кластере имеют одну и ту же метку.В-третьих, данные ограничены ограниченным размером, а не полным входным пространством. Обучение без учителя связано со знанием взаимосвязей между элементами набора данных и последующей классификацией данных без использования меток. Некоторые из алгоритмов, использующих эти методы, включают кластеризацию, обнаружение аномалий и нейронную сеть. Кластеризация — это принцип выявления похожих элементов или аномалий в наборе данных (De Simone & Jacques, 2019). Это обнаружение аномалий неконтролируемого обучения широко применяется в областях безопасности (Lima & Keegan, 2020).

Большинство методов DL используют искусственную нейронную сеть (ANN) для обработки и извлечения признаков. Метод обратной связи используется для механизма обучения (Shanmuganathan, 2016), где на каждом уровне обновляются входные данные для формирования обобщенного представления. Термин «глубокий» в технике глубокого обучения относится к количеству слоев, необходимых для преобразования данных. Путь назначения кредита (CAP) используется во время этого процесса преобразования. В случае NN с прямой связью глубина CAP рассчитывается по количеству скрытых слоев в дополнение к количеству выходных слоев.

В случае рекуррентной нейронной сети (RNN) может быть более одного сигнала, который проходит несколько раз в слое, и поэтому невозможно определить глубину CAP (Yu, Si, Hu, & Zhang, 2019). Одним из наиболее часто используемых методов NN для обработки изображений является CNN (Gadekallu, Rajput, et al., 2020; Huynh-The, Hua, Pham, & Kim, 2020; Rawat & Wang, 2017). В CNN метод извлечения признаков автоматизирован и выполняется во время обучения изображений, что делает DL наиболее точным методом для доменов обработки изображений.RNN работает аналогично CNN, но разница в том, что RNN используется для языковых вычислений. RNN использует концепцию петель обратной связи, в которых выходные данные одного слоя подаются в качестве входных данных следующего слоя. RNN можно использовать для наборов данных, которые включают временные ряды (Che, Purusotham, Cho, Sontag, & Liu, 2018), текст, финансовые данные, аудио, видео и т. д.

Генеративно-состязательные сети (GAN) работают над концепцией сеть генератора и дискриминатор. Сеть генератора создает поддельные данные, в то время как дискриминатор различает поддельные и настоящие данные.Эти две сети работают над импровизацией процесса обучения, поэтому GAN в основном используются в приложении, которое требует создания изображений (Greenspan, Van Ginneken, & Summers, 2016) из текста. Начальная сеть Google вводит начальный блок для вычисления сверток и операций объединения, которые выполняются одновременно для эффективной обработки сложных задач. Это продвинутый уровень DL, используемый для автоматизации ответственности, связанной с обработкой изображений (Алом, Якопчич, Насрин, Таха и Асари, 2019).

DL может применяться в различных областях, связанных с обработкой большого количества данных. DL имеет большой потенциал в умных городах, поскольку благодаря оцифровке в умных городах будет генерироваться огромное количество данных (Bhattacharya, Somayaji, Gadekallu, Alazab, & Maddikunta, 2020; Habibzadeh, Nussbaum, Anjomshoa, Kantarci, & Soyata, 2019). Оценка методов глубокого обучения зависит от двух параметров: во-первых, огромного объема обрабатываемых данных и, во-вторых, огромной вычислительной мощности.DL также помогает ускорить анализ сложных медицинских изображений (Greenspan et al., 2016) для постановки точного диагноза. DL широко применяется в секторе здравоохранения для широкой интерпретации данных (Razzak, Naz, & Zaib, 2018), помогая ранней диагностике заболеваний, тем самым снижая ручную нагрузку. В следующем разделе представлен обзор приложений DL для обработки медицинских изображений.

3. Обзор приложений глубокого обучения для обработки медицинских изображений

Достижения в области медицины значительно изменили здравоохранение за последние несколько десятилетий, позволив врачам более эффективно выявлять и лечить заболевания (Sahiner et al., 2019). Но врачи, как и любой человек, тоже склонны к ошибкам. Научная квалификация врача заключается не только в уровне интеллекта человека, но и в том, как он относится к проблемам пациентов и соответствующему типу системы здравоохранения, которая их поддерживает (Lundervold & Lundervold, 2019). Эта комбинация удовлетворяет столь широкий разброс клинических исходов, и в этом отношении машинное обучение является лучшим решением для повышения квалификации врача в диагностике и лечении пациентов (Huang et al., 2019). Эффективность алгоритмов ML зависит от типов извлеченных признаков и представления данных. Алгоритмы машинного обучения в первую очередь сталкиваются с двумя ключевыми проблемами: одной из них является эффективность сканирования всех многомерных наборов данных, а вторая — обучение модели поиску наиболее подходящей задачи (Ghesu et al., 2016a; Krawczyk, Minku, Gama, Stefanowski, & Woźniak, 2017). ). DL был одним из широко используемых методов, который гарантирует более высокую степень точности с точки зрения прогнозирования и обнаружения заболеваний.Применение методов глубокого обучения привело к новым прорывам в области здравоохранения, как показано на рис. . В реальном мире многочисленные источники медицинских данных, включая магнитно-резонансную томографию (МРТ), рентген, позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ), компьютерную томографию (КТ), предоставили врачам огромные объемы информации (Лю, Лю, & Wang, 2015; Rehman, Zia, et al., 2020; Shen, Wu, & Suk, 2017). CNN является одним из наиболее предпочтительных алгоритмов, широко используемых в обработке и анализе изображений (Huynh-The et al., 2020). Авторы Litjens et al. (2017) рассмотрели различные методы ГО для обработки медицинских изображений и сделали вывод об использовании ГО для идентификации объектов, категоризации изображений, сегментации и т. д. В медицинской сфере ГО для обработки изображений используется в различных отделениях, таких как офтальмология, неврология, психотерапия. , обнаружение рака и кардиология. Авторы также перечислили нерешенные исследовательские проблемы в области глубокого обучения, относящиеся к анализу изображений. В текущем сценарии, когда пациенты и медицинские работники ведут электронные записи, искусственный интеллект помог упростить обработку медицинских изображений.Авторы работы Кер, Ван, Рао и Лим (2017) рассмотрели различные методы искусственного интеллекта, которые можно использовать для анализа медицинских изображений. Авторы из различной литературы обнаружили, что CNN широко используется для этого анализа наряду с методами обработки больших данных. Авторы также выделили основные проблемы, связанные с отсутствием высококачественных размеченных данных для лучшей интерпретации.

Применение ГО в обработке медицинских изображений.

3.1. Классификация

Классификацию часто называют компьютерной диагностикой (CAD).Классификация играет важную роль в обработке медицинских изображений. На этапе обработки классификации одно или даже несколько изображений берутся в качестве входных образцов, а в качестве выходных данных генерируется один диагностический фактор, который классифицирует изображение (Gao, Li, Loomes, & Wang, 2017). В 1995 г. авторы Lo et al. (1995) использовали DL для классификации легочных узлов. Процедура обнаружения включает 55 рентгенограмм грудной клетки, два скрытых слоя глубоких нейронов. Используя этот тест, рентгенолог заметил 82% узелков в легких.В работе Shen, Zhou, Yang, Yang, and Tian (2015) автор использовал многомасштабные подходы DL для выявления узелков в легких на КТ-изображениях. Экспериментальный процесс состоит из трех скрытых слоев, которые принимают КТ-изображения в качестве входных данных и обеспечивают реакцию на выходной слой легочного узла. В Rajpurkar et al. (2017), авторы представили модель CheXNet DL со 121 уровнем свертки, 1,12,120 рентгенограмм грудной клетки предоставили набор входных данных для диагностики 14 различных форм заболеваний легких. Используя это обследование, радиолог констатирует, что алгоритм CheXNet превышает диапазон эффективности метрики F1.В Pratt, Coenen, Broadbent, Harding, and Zheng (2016) авторы разработали модель путем обучения 10-слойной CNN с тремя полностью интегрированными слоями примерно на 90 000 изображений глазного дна для диагностики диабетической ретинопатии (ДР). Экспериментальные тесты достигают 95% чувствительности и 75% точности на 5000 тестируемых изображений. Другое связанное исследование Abràmoff et al. (2016) использовали IDx-DR версии X2.1 для обучения 1,2 миллиона изображений DR для идентификации DR. Результаты показывают, что встроенный дизайн может обеспечить чувствительность 97% и увеличение специфичности на 30%.В работе Kawahara and Hamarneh (2016) предложена многослойная CNN для классификации поражений кожи. Многослойная CNN обучается на различных изображениях с высоким разрешением. Результаты общедоступного набора данных о поражениях кожи показывают, что предлагаемая модель обеспечивает более высокую степень точности, чем другие существующие модели.

3.2. Локализация

При классификации изображения передаются в CNN, и содержимое изображения раскрывается. После того, как классификация изображения выполнена, следующим шагом в обнаружении заболевания является локализация изображения, которая отвечает за размещение ограничивающей рамки вокруг выходного положения, что называется классификацией с локализацией, термин локализация здесь относится к выяснению болезнь на фото.Локализация анатомии является важной фазой предварительной обработки в клинической диагностике, которая позволяет радиологу распознать определенные основные признаки. В последние годы было проведено несколько исследовательских работ с использованием моделей DL для локализации заболевания. Например, в Roth et al. (2015) авторы представили модель классификации органов или частей тела с помощью глубокой CNN. CNN обучили 4298 рентгеновским снимкам 1675 пациентов распознавать пять органов тела: ноги, живот, шею, легкие и печень.Экспериментальные результаты дают потерю классификации 5,9% и площадь под кривой 0,998 (AUC). Еще одно активное исследование, проведенное Guo, Gao и Shen (2015), представило модель для поиска МРТ-изображений предстательной железы T2. Локализация точной простаты имеет несколько препятствий, включая вариации толщины и непостоянный внешний вид. Авторы использовали Stacked Sparse Auto-Encoder (SSAE) для обучения изображений простаты, а обученные функции подчеркивают идентичность простаты на изображении. Исследование проводилось на наборе данных, содержащем 66 изображений МРТ предстательной железы, и результаты положительные, что обеспечивает лучшую производительность, чем существующие модели.В работе Шина, Ортона, Коллинза, Дорана и Лича (2012) было обучено МРТ с динамическим контрастным усилением (DCE-MRI) 78 изображений печени и почек пациентов с использованием подхода DL. Три разных набора данных использовались для локализации мультиорганного заболевания. Предложенная модель в целом более точна для локализации заболеваний в неоднородных органах. В Payer, Štern, Bischof, and Urschler (2016) авторы использовали 3D CNN для определения ориентиров на медицинских изображениях. Архитектура Spatial Configuration-Net (SCN) использовалась для объединения точного ответа с локализацией ориентиров.Экспериментальная оценка наборов данных 3D-изображений с использованием CNN и архитектуры SCN обеспечивает более высокую точность. Работа Baumgartner et al. (2016) разработали модель, помогающую локализовать плод на изображении. В ходе этого процесса CNN была обучена распознавать до 12 плоскостей сканирования и сетевую модель, предназначенную для точного обнаружения плода. Экспериментальные тесты показали точность 69%, полноту 80% и точность 81%.

3.3. Обнаружение

Создание точных моделей машинного обучения, способных классифицировать, локализовать и обнаруживать несколько объектов на одном изображении, оставалось основной задачей компьютерного зрения (Duan et al., 2019). Благодаря последним достижениям в моделях машинного зрения и машинного обучения разработка приложений для обнаружения медицинских изображений стала более удобной, чем когда-либо прежде. Обнаружение объектов позволяет распознавать и локализовать несколько объектов на изображении или видео. Обнаружение объектов — это метод компьютерного зрения, который используется для идентификации экземпляров объектов реального мира. Методы обнаружения объектов обучают прогностические модели или используют соответствующие шаблоны для обнаружения и идентификации объектов. Алгоритмы обнаружения объектов используют извлеченные функции и алгоритмы обучения для идентификации экземпляров типа объекта.Обнаружение объектов является ключевой технологией для таких приложений, как видеонаблюдение, система поиска изображений и медицинская диагностика (Albarqouni et al., 2016). Работа в Ghesu et al. (2016b) предложили модель маргинального пространства DL для обнаружения объектов. Шаблоны адаптивного обучения используются для повышения производительности в слоях Deep NN. Приблизительное положение, очерчивание границ, объединенные с моделью DL, находят сегментацию контура изображения. Экспериментальный метод включает 869 пациентов, 2891 изображение аортального клапана, родоразрешение 45.На 2% выше производительность по сравнению с другими предыдущими моделями. Другая работа в Shin et al. (2016) представили новую модель обучения CNN с использованием тройной перекрестной проверки для выявления интерстициального заболевания легких и лимфатических узлов. Результаты эксперимента достигают AUC 0,95, чувствительность 85%. Из-за ограничений памяти графического процессора (GPU) преобразование детектирования 2D-изображений в 3D-изображения является серьезной проблемой при детектировании изображений. В Peng and Schmid (2016) авторы использовали сети предложений двухмерных регионов для захвата решений в двумерных объектах, а затем использовали другую структуру для интеграции двумерных решений в трехмерные решения.

В другой интересной работе Liao, Liang, Li, Hu, and Song (2019) была предложена новая модель обнаружения рака легких. Этот процесс включает два этапа. На первом этапе обнаруживаются сомнительные легочные узлы с использованием 3-D NN. Второй шаг включает в себя обнаружение рака путем сбора пяти самых мелких узелков и интеграции в негерметичные ворота шумного ИЛИ. Результаты достигли точности 85,96% на обучающих наборах и 81,42% на тестовых наборах. В Сюй и соавт. (2015) авторы предложили модель DL, названную SSAE, для обнаружения ядер на изображениях молочной железы.SSAE обучен для извлечения признаков высокого уровня, а извлеченные признаки используются в качестве входных данных для классификатора softmax для обнаружения ядер. Экспериментальные результаты показали, что предложенная модель достигла F-измерения 84,49% и точности 78,83%. Аналогичные исследования в Cruz-Roa, Ovalle, Madabhushi и Osorio (2013) использовали CNN с SSAE для получения функций высокого уровня. Классификатор softmax использовался для обнаружения рака кожи. Эксперимент проводился на 1417 изображениях с точностью 91,4% и 89.4% F-мера.

3.4. Сегментация

Изображение Сегментация при обработке медицинских изображений играет решающую роль в диагностике заболеваний. Сегментация изображения делит цифровое изображение на несколько фрагментов. Сегментация медицинских изображений направлена ​​на то, чтобы сделать цифровые изображения более простыми и удобными для изучения. Результатом сегментации медицинских изображений является набор медицинских сегментов, охватывающих все медицинское изображение (Gu et al., 2019). Многие междисциплинарные методы в настоящее время используются для обработки медицинских данных для получения более точной диагностики.Авторы в Guo, Li, Huang, Guo, and Li (2019) предлагают технику контролируемой искусственной нейронной сети (ИНС) с комбинацией кросс-модальности, которая применяется на всех уровнях ИНС. Кроме того, авторы также разрабатывают метод сегментации изображений с использованием CNN для изображения поражений мягких тканей на изображениях, полученных с помощью различных междисциплинарных методов, таких как магнитно-резонансная томография, КТ и позитронно-эмиссионная томография. Надлежащее извлечение и анализ функции органа необходимы перед применением обработки изображений.Это может помочь в случаях, когда изображения нечеткие или ошибочные при сбоях в работе системы. Основной проблемой существующих методов обработки изображений является отсутствие координации между целями обучения и зависимостями на выходе.

Авторы Oktay et al. (2017) предлагают новый метод для решения этой проблемы путем реализации общей стратегии обучения, которая включает предварительные знания в CNN с использованием модели регуляризации, которая тщательно обучена. Идентификация биомаркеров на медицинских изображениях помогает в процессе диагностики.Контролируемое DL в основном используется для обработки изображений, но ему может не хватать точности, поскольку требуется обширное знание положения органа и его характеристик. Процесс обнаружения биомаркеров может быть достигнут путем обнаружения аномальных областей. Это обнаружение аномалии может дать скрытую информацию об анатомической структуре. Авторы Seeböck et al. (2019) используют эту идею для реализации байесовского метода DL, предполагая, что эпистемологические неопределенности будут связаны с анатомическими эксцентриситетами из набора обучающих данных.Авторы также используют байесовскую сеть U-Net для обучения сценарию со слабыми метками данной анатомии с использованием различных методов ИНС. МРТ предстательной железы с использованием сегментации может предоставить ценную информацию для обнаружения рака предстательной железы. Но есть несколько проблем с использованием сегментации МРТ, таких как отсутствие пограничной области между простатой и другим органом, многогранный фон и различие в особенностях простаты. Авторы Zhu, Du, and Yan (2019) разрабатывают новую методику под названием адаптивная нейронная сеть с взвешиванием по границам (BOWDA-Net), которая упрощает обнаружение границ при сегментации за счет реализации потери сегментации с взвешиванием по границам.Авторы также применяют метод граничного взвешенного переноса, чтобы решить проблему с небольшими наборами данных изображений.

3.5. Регистрация

Регистрация изображений — это метод преобразования наборов данных в единую координатную модель. Регистрация изображений играет жизненно важную роль в области медицинской визуализации, биологической визуализации. Регистрация необходима для анализа или интеграции данных из нескольких медицинских источников. Обычно медицинский техник должен отображать несколько изображений в разных направлениях, чтобы уменьшить визуальный контраст между изображениями (Haskins, Kruger, & Yan, 2020).Часто ожидается, что медицинский техник вручную классифицирует точки на изображении со значительными вариациями сигнала как часть значительной анатомической структуры. Регистрация медицинских изображений экономит много времени врачам и физикам. Чтобы устранить недостаток процесса ручной регистрации, реализации DL в процессе регистрации изображений повысили производительность процесса регистрации изображений (de Vos, Berendsen, Viergever, Staring, & Išgum, 2017).

Более половины больных раком проходят лучевую терапию, что делает ее одним из самых распространенных методов лечения рака (Elmahdy et al., 2019). Когда число пациентов возрастет, обработка медицинских изображений поможет большему количеству врачей и большему количеству пациентов. Elastix — это полностью автоматизированное программное обеспечение для трехмерной деформируемой регистрации, и его применение может улучшить процесс лучевой терапии в отделениях радиационной онкологии по всему миру. Предлагаемая модель обеспечивает эффективный в вычислительном отношении глобальный поиск признаков. Раньше было трудно получить приложения для 3D-регистрации, которые могли бы точно учитывать изменения в выравнивании, перемещении и изменениях интенсивности.Предлагаемая модель экономит много времени врачам и обеспечивает превосходные результаты регистрации с клиническим доверием. Расширенная возможность объединения диагностических сканирований гарантирует, что пациенты будут проходить меньше повторных сканирований, сэкономят время и сведут к минимуму облучение. Экспериментальные данные набора данных о раке Медицинского центра Хаукеланда показали, что показатель успеха составляет 97% для простаты, 93% для семенных пузырьков и 87% для лимфатических узлов. В Бай и др. (2013) авторы предложили мультиатласный классификатор для повышения точности регистрации.Предлагаемая модель выделяет два этапа. На первом этапе в байесовской модели был сформирован метод объединения меток на основе патчей для извлечения нескольких признаков из классификаторов атласа. На втором этапе, используя данные этикетки, достигается лучшая точность регистрации. Результаты, полученные на наборе данных МРТ сердца, получили 0,92, 0,89, 0,82 балла для полости левого желудочка, полости правого желудочка и миокарда.

В Chee and Wu (2018) авторы использовали модель обучения с самоконтролем для регистрации трехмерного изображения.Целью этой модели является проведение регистрации изображений за минимальное время для классификации внутренних областей мозга и включения информации из разных типов данных. Экспериментальные результаты, проведенные при аксиальном сканировании мозга, достигли в 100 раз более быстрого времени выполнения. В другой интересной работе Lv, Yang, Zhang и Wang (2018) была предложена модель регистрации изображений CNN для захвата изображений брюшной полости для обнаружения изображений брюшной полости без движения. Эксперименты проводились на десяти разных пациентах с 1.МРТ 5Т. Более того, модель DNN помогла добиться лучших результатов регистрации по сравнению с другими существующими моделями.

3.6. Резюме

В этом разделе мы рассмотрели приложения глубокого обучения для обработки медицинских изображений, такие как классификация, определение местоположения, обнаружение, сегментация, регистрация. В современном мире достижений в области DL мы наблюдаем значительные изменения в здравоохранении за последние несколько лет, предоставляя новые возможности для улучшения жизни людей. DL для анализа биологических изображений используется в научной сфере для выявления различных заболеваний.Мы наблюдаем, что приложения глубокого обучения погружаются в многочисленные приложения для обработки медицинских изображений. Раньше врачи долго смотрели отчеты, и большинство вещей делалось вручную. DL начал совершенствовать трудоемкий процесс, предоставляя лучшие результаты, услуги и сложные медицинские инструменты. Приложения DL меняют отрасль здравоохранения, предоставляя новые возможности, улучшая медицинскую жизнь людей. Мы обобщаем существующие приложения ГО для обработки медицинских изображений в .

Таблица 2

Обзор приложений глубокого обучения для обработки медицинских изображений.

Арт.	Набор данных	Используемые методы	Метрики оценки	Проблемы исследования
Kermany et al.(2018)	Набор данных изображений оптической когерентной томографии (ОКТ)	Структура DL с использованием трансферного обучения	Точность, кросс-энтропийные потери, доля истинных положительных и ложных положительных результатов	предлагаемая модель не включена в исследование
Rajaraman, Candemir, Kim, Thoma, and Antani (2018)	Рентгенограмма переднезадней грудной клетки детей (1–5 лет) из Женского и медицинского центра Гуанчжоу, Китай	Индивидуальная модель CNN — VGG16	Точность, AUC, прецизионность, полнота, специфичность, F-показатель и MCC	Используется процесс случайной выборки.Надежность модели в сильно нелинейной местности, относящейся к прогнозам, не учитывалась в исследовании
Wang, Kang, et al. (2020)	КТ-изображения из первой дочерней больницы Сианьского университета Цзяотун, первой больницы Наньчанского университета, Сианьской больницы № 8 Сианьского медицинского колледжа	Модель на основе AI и DL	Точность, специфичность и чувствительность	Анализ взаимосвязи между иерархическими признаками КТ-изображений и генетической, эпидемологической информацией, не включенной в исследование
Shan+ et al.(2020)	КТ грудной клетки Набор данных изображений из Шанхайского клинического центра общественного здравоохранения	Стратегия человека в цикле, Сеть сегментации на основе DL — VB Net	Индекс подобия кости, коэффициент корреляции Пирсона, время ручного контурирования, точность сегментации	Количественная оценка показателей визуализации и установление корреляции между синдромами, эпидемией и ответами на лечение, не включенные в исследование .Репозиторий Джозефа Коэна на GitHub дополнен рентгенограммами грудной клетки из набора данных Kaggle	Байесовская сверточная сеть на основе падающих грузов	Неопределенность и точность прогнозов	Оценка результатов с использованием традиционных современных моделей не проводилась. Рассмотрение набора данных «Omics» не включено для лучшего понимания маркеров изображений. и Итальянское общество медицинской и интервенционной радиологии (SIRM)	Передача обучения на основе CNN	Точность, чувствительность и специфичность	Более глубокий анализ с использованием больших наборов данных и разработка моделей, способных различать COVID-19 и другие вирусные инфекции болезни
Huang, Han, et al.(2020)	Набор данных изображений КТ из больницы Тунцзи, Ухань, Китай	Архитектура сверточной нейронной сети (CNN)	Процент помутнения	Структурированное рассуждение о влиянии вирусов COVID-19 на помутнения не включено
2 Hemdan, Shouman, and Karar (2020)	Набор данных рентгеновских изображений от доктора Джозефа Коэна и доктора Адриана Роузброка	COVIDX-Net, включающий модели Deep CNN	Точность, точность, полнота и F1-Score	Подробнее углубленный анализ больших наборов данных отсутствует
Нарин, Кая и Памук (2020)	Джозеф Коэн Репозиторий GitHub	Глубокие модели CNN — ResNet50, InceptionV3 и Inception-ResNetV2	Точность, ROC и матрицы путаницы	Реализация моделей CNN на больших наборах данных для повышения производительности классификации не рассматривается

Арт.	Набор данных	Тема	Используемые методы	Проблемы исследования
Lo et al. (1995)	55 рентгенограмм органов грудной клетки	Классификация легочных узлов	Искусственная CNN	Подходы к оценке текстуры для выявления тенденций заболевания
Shen et al. (2015)	Консорциум базы данных изображений легких	Классификация легочных узлов	Многомасштабная CNN	Исходный набор для обучения и тестирования поразительно отличается
Rajpurkar et al.(2017)	1 12 120 Рентгеновские снимки 30 805 пациентов.	Патологическая классификация пневмонии	Модель CheXNet DL	Оценка F1 рассматривается только как показатель эффективности
Pratt et al. (2016)	Набор данных Kaggle	Классификация для DR	CNN	Системе не удалось изучить более сложные функции
Abràmoff et al. (2016)	Мессидор-2 Â- Набор данных ADCIS	Классификация для DR	CNN+ IDx-DR X2.1	Не удалось заменить CNN-обученные функции
Kawahara и Hamarneh (2016)		Частная кожа DataSet	Классификация повреждений кожи	Многослойная CNN	Исключенное использование большего количества кожи DataSet
ROT и другие. (2015)	4298 Рентгенограмма 1675 пациентов	Классификация органов	CNN	Прогнозы вялые, что допускает проблемы с реализацией
Guo et al.(2015)	Больница Чикагского университета.	Локализация простаты	SSAE	Рассмотрено только 66 изображений простаты
Shin et al. (2012)	Набор данных DCE-MRI	локализация полиорганного заболевания	Однослойная SSAE	Ограниченный набор данных, система не смогла изучить более сложные функции
Payer et al. (2016)	Частный набор данных	Точный ответ с локализацией ориентиров на медицинском изображении	Архитектура SCN	Стратегии минимизации сложности системы не включены.
Baumgartner et al. (2016)	1003 отчеты о сканировании беременности	Локализация плода	CNN	Все показатели производительности, не оцененные с помощью традиционных моделей
Ghesu et al. (2016b)	869 пациентов, 2891 изображение аортального клапана	Обнаружение объектов	Маргинальное пространство DL	Не удалось решить вычислительные ограничения
Shin et al. (2016)	905 изображений, 120 пациентов.(2019)	Набор данных Kaggle. (2015)	Case Western Reserve University	Обнаружение ядер на изображениях молочной железы	SSAE	Требуется улучшение выделения признаков
Cruz-Roa et al. (2013)	1417 изображений кожи	Обнаружение рака кожи	Классификатор Softmax	Исключено использование большого набора данных кожи
Guo et al.(2019)	Набор данных по саркоме мягких тканей	Сегментация опухоли	Deep CNN	Исследован один набор данных в одной сети.
Октай и др. (2017)	Набор данных UK Digital Heart Project	Сегментация изображений сердца	CNN	Срез с низким разрешением
Seeböck et al. (2019)	226 изображений, 33 здоровых тома	Сегментация анатомии сетчатки	CNN	Требуется улучшение процесса обучения
Zhu et al.(2019)	81 Объемы МРТ простаты	Сегментация изображений простаты	BOWDA-Net	Ограниченный набор данных, система не смогла изучить более сложные функции
Elmahdy et al. (2019)	Набор данных о раке медицинского центра Haukeland	Регистрация рака	Программное обеспечение для автоматизированной трехмерной деформируемой регистрации Elastix	Стратегии минимизации сложности системы не включены.
Бай и др.(2013)	Короткие оси сердца магнитный резонансный набор данных	Multiac Rized	Multi-Atlas классификатор		требует лучших вычислительных возможностей
CHEE и WU (2018)	Private Mr DataSet	регистрация изображений	Модель обучения с самоконтролем	Результаты ограничены сканированием мозга с аксиальным зрением
Lv et al. (2018)	27 здоровых участников	Обнаружение изображений брюшной полости без движения	Модель регистрации изображений CNN	Крошечный набор данных с незначительными поражениями

4.Глубокое обучение для обработки медицинских изображений при COVID-19

В этом разделе обсуждается потенциал глубокого обучения в обработке медицинских изображений для борьбы с пандемией COVID-19 с использованием четырех стратегий. Стратегии включают прогнозирование вспышек, отслеживание распространения вируса, диагностику и лечение коронавируса, вакцинацию и поиск лекарств, как показано на рис. .

Глубокое обучение обработке медицинских изображений для борьбы с пандемией COVID-19.

Рентген используется для диагностики пневмонии и основной стадии рака.Но компьютерная томография — более сложный метод, который можно использовать для обнаружения мельчайших изменений в структуре внутренних органов, и для получения результатов он использует рентгеновские лучи, а также технологию компьютерного зрения. Рентген не может определить диагноз, связанный с мягкими тканями, поскольку он использует двухмерное изображение, но, с другой стороны, компьютерная томография использует технологию трехмерного компьютерного зрения, поскольку сканирование делает несколько изображений органа тела под разными углами. Хотя и рентген, и компьютерная томография захватывают изображения внутренних структур тела, в случае традиционного рентгена изображения, как правило, перекрываются.Например, ребра затеняют сердце и легкие, что делает структуру с основными медицинскими вопросами скрытой, что не позволяет поставить более точный диагноз. Напротив, в случае компьютерной томографии эти перекрывающиеся аспекты полностью устраняются, благодаря чему внутренняя анатомия становится очень заметной, обеспечивая четкое понимание состояния здоровья.

Первоначальный диагноз заболевания COVID-19 обычно основывается на основных симптомах пневмонии, анализе истории поездок пациента и контакте с другими пациентами с COVID-19.Но визуализация грудной клетки играет важную роль в понимании степени инфекции и необходимости последующего наблюдения. Индикаторы случаев COVID-19 обычно имеют пятнистую или диффузную асимметричную непрозрачность воздушного пространства. На КТ-снимках показатели выявили двустороннее поражение легких. Пациенты с серьезными состояниями в отделении интенсивной терапии показали консолидацию, в то время как пациенты, не находящиеся в отделении интенсивной терапии, в своих отчетах показали картину матового стекла. Напротив, на снимках органов грудной клетки при заболеваниях SARS и MERS выявлены односторонние признаки.Но в 15% случаев первоначальные рентгенограммы и изображения грудной клетки указывали на нормальное состояние пациентов, уже инфицированных этой болезнью. Это подчеркивает необходимость дальнейшего подтверждения с помощью физических тестов или использования подходов на основе DL, как обсуждалось в Hosseiny, Kooraki, Gholamrezanezhad, Reddy, and Myers (2020).

В КТ-изображениях рентгеновский снимок вращается и захватывает изображения определенного участка под разными углами. Эти изображения сохраняются в компьютере и дополнительно анализируются для создания нового изображения, исключающего все перекрытия.Эти изображения помогают врачам лучше понять внутреннюю структуру, получить полное представление о размере, структуре, плотности, текстуре и форме одного и того же. Таким образом, компьютерная томография считается более эффективным диагностическим методом, чем рентген. КТ или рентген грудной клетки не позволяет отличить COVID-19 от других симптомов, связанных с простудой. КТ или рентген грудной клетки чаще всего выявляют наличие инфекции, которая также может быть следствием любого другого заболевания. Кроме того, болезнь COVID-19 чрезвычайно заразна, и использование оборудования для визуализации на нескольких пациентах чрезвычайно опасно.Сканирующие машины представляют собой очень сложное оборудование, и чистка этих машин каждый раз после использования одним пациентом невозможна. Даже если предпринимаются попытки очистки, строгая вероятность выхода вируса на поверхности сканирующей машины чрезвычайно высока. Напротив, доказано, что тесты мазков более разумны для обнаружения и диагностики COVID-19, чем методы визуализации. Многие пациенты с COVID-19 имеют нормальные результаты КТ или рентгенографии органов грудной клетки, но позже у них оказывается положительный результат на COVID-19.Традиционный метод ОТ-ПЦР позволяет точно обнаруживать заболевание, но имеет связанные с этим проблемы, связанные с более длительным временем обнаружения и потребностью в реагентах. В условиях пандемического кризиса с постоянно растущим числом больных остро необходимо ускоренное выявление заболевания с использованием минимальных ресурсов. Чтобы удовлетворить эту потребность, алгоритмы машинного обучения, основанные на обработке изображений, играют важную роль в устранении подавляющего множества вопросов, связанных с проведением мазка и другими соответствующими процедурами. Образцы КТ и рентгеновских снимков пациентов с COVID-19 изображены на .

4.1. Прогноз вспышки

Мир столкнулся с беспрецедентным глобальным кризисом в области здравоохранения из-за вспышки COVID-19 (Velavan & Meyer, 2020; Wu & McGoogan, 2020). Простые эпидемиологические и статистические модели привлекли значительное внимание властей в отношении обнаружения и прогнозирования COVID-19. Также известно, что правительства и другие законодательные органы различных стран всегда полагались на различные модели прогнозирования вспышек, которые определяют реализацию новой политики и определяют эффективность ранее принятых решений.В нынешний кризисный час власти во всем мире также делают упор на внедрение различных моделей прогнозирования вспышек с использованием данных о COVID-19 для принятия взвешенных решений. Это позволит им принять соответствующие меры контроля (Ardabili et al., 2020) и разработать протоколы для сдерживания, обнаружения и прогнозирования COVID-19. Некоторые прогнозы вспышек COVID-19 во всем мире доступны по адресу (OurworldinData, 2020; WHO, 2020a; WORLDOMETER, 2020). Хотя в литературе содержится много попыток разрешить вспышку COVID-19 и связанные с ней проблемы, существует острая необходимость в усилении необходимых возможностей традиционных моделей, главным образом для повышения надежности прогнозируемых результатов.

Цифровые технологии внесли огромный вклад в решение важных медицинских и связанных с ними терапевтических проблем. Большинство этих новых технологий реализуют аналитику больших данных, Интернет вещей (IoT) с 5G, технологию блокчейн и искусственный интеллект (с ML и DL) (Ting, Carin, Dzau, & Wong, 2020). Это установленный факт, что глубокое обучение набрало огромный импульс в области машинного обучения благодаря его реализации во всех сферах человеческой жизни (Tajbakhsh et al., 2020). Например, в случае исследований, ориентированных на данные, таких как компьютерное зрение, методы глубокого обучения оказались чрезвычайно успешными в поиске оптимальных решений (Anwar et al., 2018; Лю и др., 2018).

Методы DL чрезмерно использовались при обработке медицинских изображений и связанных исследованиях (Lundervold & Lundervold, 2019; Suzuki, 2017). Поскольку это уже популярный выбор среди исследователей в секторе здравоохранения, естественно, он также предлагается в качестве подходящего метода для моделирования нынешней вспышки. Полностью подключенная CNN для диагностики COVID-19 изображена на . Выбор в первую очередь обусловлен динамичным характером COVID-19 и вариабельностью его действия от страны к стране.Например, исследование Ardabili et al. (2020) собрал данные, относящиеся к пандемии COVID-19 в Италии. Реализация моделей машинного обучения и мягких вычислений в этой работе позволяет прогнозировать возможность вспышки, предоставляя администрации возможность соответствующим образом планировать борьбу с болезнями и связанные с ними экономические меры. В случае реализации глубокого обучения качество и размер данных играют важную роль в получении точных результатов. COVID-19, вспышка началась в Ухане в Китае, и пациенты, которые предположительно были поражены 2019-нКоВ, были госпитализированы в выбранную больницу в Ухане для подготовки эффективной стратегии борьбы с заболеванием (Ву, Ву, Лю и Ян, 2020).Данные об этих пациентах с лабораторно подтвержденной инфекцией 2019-nCoV были проспективно собраны и проанализированы авторами для помощи в исследовательской деятельности, связанной с DL и ML (Huang, Wang, et al., 2020).

Полностью подключенная CNN для диагностики COVID-19.

В случае других стран, таких как Иран, Китай, Италия и Южная Корея, данные Google Trends используются для сбора информации, связанной с коронавирусом (Ayyoubzadeh, Ayyoubzadeh, Zahedi, Ahmadi, & Kalhori, 2020; Husnayain, Fuad, & Вс, 2020; Strzelecki, 2020).Другой источник данных для прогнозирования вспышки включает сопоставление кумулятивной кривой и соответствующих измерений инфицированных пациентов в провинции Хубэй, Китай, с экспоненциальной кривой (Remuzzi & Remuzzi, 2020) для визуализации географических районов с возможной вспышкой. Таким образом, DL позволяет прогнозировать эпидемии COVID-19 в глобальном масштабе. Точность может зависеть от количества вовлеченных факторов случаев COVID-19, которые классифицируются как: а) подтвержденные; б) активный; в) выздоровел; г) умерший; e) отчет каждый день; е) население; ж) условия проживания; h) окружающая среда и т. д.DL также может генерировать функции, управляемые данными, и управлять многомерными данными, тогда как ML обычно полагается на созданные вручную функции и сопоставляется только с низкоразмерными данными (Cao et al., 2018). Таким образом, DL можно считать более применимым в области геномного прогнозирования, например, COVID-19. Аналогичные реализации наблюдались для прогнозов инфекционных заболеваний, которые также быстро распространяются и заразны (Chae, Kwon, & Lee, 2018).

Работа Liu et al. (2020) применили методологию машинного обучения для прогнозирования событий, связанных со вспышками COVID-19, в различных частях китайских провинций с использованием метода кластеризации, который позволил использовать геопространственную синхронность.Методы DL в медицинской визуализации также могут помочь в реализации моделирования пандемии для интерпретации совокупного числа инфицированных людей по сравнению с числом выздоровевших случаев во всем мире. Случаи COVID-19 варьируются от бессимптомной до тяжелой пневмонии до острой дыхательной недостаточности и полиорганной дисфункции. Выводы пациентов с COVID-19, проанализированные в Аньхойском медицинском университете в Китае (Fu et al., 2020), показали, что у пациентов изначально была обнаружена РНК SARS-CoV-2 с полимеразной цепью с обратной транскрипцией (RT-PCR).Результаты проанализировали генетическую последовательность и выявили сходство с COVID-19, подтверждающее случаи SARS-CoV-2. Центральная больница Уханя обследовала некоторых пациентов с обычным обнаружением возбудителя с помощью компьютерной томографии грудной клетки (Zhou et al., 2020). Отчеты о компьютерной томографии выявили наличие вируса COVID-19 в легких (Bernheim et al., 2020; Zhang, Yang, et al., 2020), с дополнительными заявлениями о диагностике COVID-19 быстрее, чем текущие тесты RT-PCR. . Важно отметить, что COVID-19 имеет чрезвычайно схожие визуальные характеристики с другими типами пневмонии, и поэтому трудно принять окончательное решение о диагнозе.Чтобы уменьшить эту сложность, основная цель исследования заключалась в изучении существующих алгоритмов глубокого обучения, использовании важных функций, интегрирующих приложения для обработки медицинских изображений из изображений компьютерной томографии COVID-19, а затем уменьшении ошибок прогноза для повышения точности будущих оценок. .

4.2. Отслеживание распространения вируса

В декабре 2019 г., когда люди ждали празднования Нового 2020 г., в Ухане было зарегистрировано несколько случаев типичной пневмонии, вызванной новым коронавирусом (2019-nCoV) (Wu, Leung, & Leung, 2020). , Китай.Работа Rothan and Byrareddy (2020) показала, что значительное число людей заразились на рынке влажных животных в городе Ухань, который считается зоонозным источником COVID-19. В конце концов, несколько случаев распространились по Китаю, и мир присвоил им статус глобальной вспышки (Surveillances, 2020). Были предприняты попытки идентифицировать хозяина-резервуара или промежуточного носителя, который инициировал распространение COVID-19 от животных к человеку (Cascella, Rajnik, Cuomo, Dulebohn, & Di Napoli, 2020).Авторы Lu et al. (2020) рассматривали два вида змей как возможный резервуар COVID-19, тогда как другое исследование (Zhang, Zheng, et al., 2020) отвергло эту возможность. Работа Xu et al. (2020) обнаружили панголинов как латентных промежуточных хозяев коронавируса. Исследование, проведенное Bassetti, Vena и Giacobbe (2020), показало, что анализ геномной последовательности COVID-19 имеет сходство с двумя тяжелыми коронавирусами, подобными острым респираторным синдромам (ТОРС), происходящим от летучих мышей. Точно так же исследование Malik et al.(2020) утверждают, что летучие мыши, циветты и панголины являются потенциальной причиной заражения человека SARS-CoV-2.

Различные приложения были разработаны с использованием концепций компьютерного зрения, машинного обучения и подхода к обработке изображений для мониторинга и контроля распространения болезни COVID-19. Компьютерное зрение, обработка изображений и устройства на основе машинного обучения используются для осмотра, идентификации, измерения или направления COVID-19. Например, средства защиты, респираторы, вентиляторы, автоматические дезинфицирующие средства используются для лечения пациентов и защиты медицинских работников, а также для сдерживания распространения вируса.Тепловой скрининг используется для измерения температуры людей, поскольку повышенная температура тела является основным симптомом. Социальное дистанцирование осуществляется строго для обеспечения безопасного дистанцирования от пострадавших пациентов, и в этом отношении используются роботы с визуальным контролем. Правительство Австралии запустило компанию по производству беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) Draganfly для немедленного развертывания дронов для обнаружения инфекций COVID-19 среди людей в отдаленных районах. В сотрудничестве с фирмой DarwinAI Университет Ватерлоо создал глубокую CNN, COVID-Net, для выявления случаев COVID-19 на рентгенограммах органов грудной клетки (VISION, 2020).Технологии обработки изображений и компьютерного зрения используются для массового производства продуктов и оборудования для здравоохранения, которые будут использоваться всеми заинтересованными сторонами в больницах. Эти устройства помогают избежать распространения вируса, сводя к минимуму контакты с людьми. Эти технологии доказали свою роль в диагностике и уменьшении количества переносимых по воздуху вирусных частиц, которые могут заразить большое количество людей.

Система отслеживания распространения вируса включает использование науки о данных, которая делает упор на информативные ответы на запросы или вопросы, относящиеся к ситуации со вспышкой (Ji, Wang, Zhao, Zai, & Li, 2020).Ключевой задачей этого основанного на фактических данных подхода является выполнение модели, включающей сбор данных, анализ и отчетность в режиме реального времени. В отчете Министерства здравоохранения Новой Зеландии (Kvalsvig, Barnard, Gray, Wilson, & Baker, 2020) предлагается подробный анализ, в котором основное внимание уделяется местонахождению типичного человека, времени и другим эпидемиологическим параметрам. Можно понять влияние и распространение COVID-19 на основе пола, географического региона, истории поездок, возраста и ежедневных обновлений из любых таких данных наблюдения с использованием подходов DL и ML.

Работа Pourghasemi et al. (2020), Saha, Gupta и Patil (2020) использовали инструмент географических информационных систем (ГИС) для отслеживания инфекционных заболеваний. Авторы Boulos and Geraghty (2020) объединили алгоритм машинного обучения на основе ГИС и машину опорных векторов (SVM) для измерения риска вспышек COVID-19 в провинции Фарс, Иран. Что касается данных, Интернет выступает в качестве очень полезного источника для получения огромного количества информации о вирусе COVID-19. Помимо этой информации, связанной с COVID-19, количество подтвержденных случаев заражения, число погибших и выздоровевших также доступны на панели управления Университета Джона Хопкинса (C.для системных наук JHU Engineering (CSSE), 2020). Позднее ВОЗ также запустила информационную панель COVID-10 (ВОЗ, 2019 г.), которая работает на базе ArcGIS. HealthMap (Hossain & Househ, 2016) также представляет собой информационную панель, на которой собрана информация из различных источников. Мобильное приложение Aarogya Setu (G.o.I. NIC & MEITY, 2020) предоставляет официальные данные о случаях COVID-19 в Индии.

Приложения DL использовались с подходами к обработке медицинских изображений для разработки и проверки модели в больнице Жэньминь Уханьского университета в Китае (Chen, Wu, et al., 2020). Эта модель ретроспективно собрала 46 096 неопознанных изображений 106 госпитализированных пациентов. 106 госпитализированных пациентов относились к двум категориям: первая была инфицирована COVID-19, а вторая имела другие заболевания. Число пациентов с выявленным COVID-19 составило 51. Группа практикующих врачей оценила и сравнила изображения компьютерной томографии 21 случая пневмонии, вызванной COVID-19, с моделью, разработанной в больнице Жэньминь (Chen, Wu, et al., 2020). Система на основе DL была разработана для того, чтобы врачи могли легко принять решение о выявлении случаев инфицированной пневмонии COVID-19 на достаточно ранней стадии, чтобы контролировать эпидемию.

4.3. Диагностика и лечение коронавируса

Коронавирус — это не отдельный вирус, а группа или семейство нескольких вирусов. После заражения пациента коронавирусом симптомы могут быть похожи на обычную простуду или тяжелые респираторные синдромы. Например, тяжелый острый респираторный синдром (SARS-COV) и ближневосточный респираторный синдром (MERS-COV) являются некоторыми из таких тяжелых инфекций (Wang, Wang, Ye, & Liu, 2020), имеющими симптомы, аналогичные COVID-19. Пострадали многие люди во всем мире, и поэтому страны объявили национальную изоляцию, миллионы граждан находятся на строгом карантине (Das, Ghosh, Sen, & Mukhopadhyay, 2020; Hopman, Allegranzi, & Mehtar, 2020; Rahman, 2020; Singh & Адхикари, 2020).В условиях такого кризиса модели прогнозирования вспышек и инструменты отслеживания распространения вирусов, включающие DL и обработку медицинских изображений, обладают огромным потенциалом для процессов диагностики и лечения COVID-19. Эти инструменты помогают врачам в процессе первоначального скрининга и быстрого обнаружения для точной диагностики заболевания.

Роль технологий очень важна в функционировании DL и обработки медицинских изображений для борьбы с COVID-19, обеспечивая более быструю и точную диагностику пациентов. Авторы Li et al.(2020) обсудили потенциальную роль ИИ (с ML и DL) в диагностике COVID-19. Первоначально были проведены тесты с взятием образцов мазка из горла и носоглотки у пациента, и образцы использовались для сбора РНК с использованием определенных химических процессов. Эта RNN, смешанная со специфическим ферментом обратной транскриптазы (например, RT-PCR), превращается в двухцепочечную ДНК. Фермент заставляет ДНК синтезироваться в «праймеры». Затем «праймеры» сплавляют с флуоресцентным красителем. Этот комбинированный сигнал становится вирусной ДНК, что в конечном итоге называется положительным тестом пациента на COVID-19 (Molteni & Rogers, 2020).

Методы обработки медицинских изображений, такие как компьютерная томография, всегда помогали в быстрой и точной диагностике заболеваний, и в случае с COVID-19 это не исключение. Наблюдается, что чувствительность диагностики COVID-19 на основе КТ значительно на 80-90% выше, чем у ОТ-ПЦР, при низкой специфичности на 60-70% (Ai et al., 2020). (Бай и др., 2020). DL и обработка медицинских изображений играют важную роль в дифференциации инфицированных COVID-19 и неинфицированных пациентов.Симптомы COVID-19 очень похожи на обычную пневмонию. Больницы в Испании рассматривают эту методологию как функцию по умолчанию в диагностическом пути. Однако другие источники определили рентген как альтернативное обследование (Chen, Zhou, et al., 2020).

Интересно, что работа в Peng, Wang, Zhang и C.C.C.U.S. Group (2020), Poggiali et al. (2020) представили сравнение результатов УЗИ и КТ, сделавшее УЗИ более надежным подходом в случае выявления пневмонии, чем рентген грудной клетки.Еще одно решение в Qin, Liu, Yen, and Lan (2020), Zou and Zhu (2020) упомянуло о необходимости дополнительной информации для диагностики кандидата на COVID-19 с помощью ПЭТ-КТ. В последнее время использование изображений КТ с обнаружением ИИ помогло диагностировать случаи COVID-19 с отчетливыми проявлениями. (Батт, Гилл, Чун и Бабу, 2020 г.). Работа Jin et al. (2020) предложили подробный отчет с рекомендациями с полезными инструментами для поддержки диагностики и лечения COVID-19. Руководство состоит из методологии, эпидемиологической характеристики, популяционной профилактики, диагностики, лечения заболевания COVID-19.

Стэндфордский университет предоставил данные, модели, инструменты, исследования и возможности финансирования исследований COVID-19. Исследовательские усилия в сочетании с наборами данных COVID-19 помогли создать комплексную обработку медицинских изображений и модели DL для идентификации, диагностики вирусов, лечения и даже потенциальной разработки вакцины. Некоторые доступные наборы данных медицинской визуализации, о которых стоит упомянуть: (a) Societa Italiana di Radiologia Medica (b) рентген грудной клетки IEEE8023 и набор данных КТ по ​​COVID-19 (c) Darwin AI и Университет Ватерлоо на основе CNN (d) Центр математической визуализации in Healthcare обеспечивает поддержку ИИ для диагностики COVID-19 (e) Консорциум RadiologyAi (компьютерная томография пациентов с COVID-19).

Модели скрининга на основе DL позволили получить согласованные и точные результаты за счет оцифровки и стандартизации данных изображения путем интеграции различных методов обработки медицинских изображений. Также было замечено, что чувствительность и точность обнаружения COVID-19 с помощью ОТ-ПЦР имеют относительно низкий показатель положительного обнаружения, чем использование рентгенографических картин на КТ органов грудной клетки на начальных стадиях развития заболевания. Несколько моделей CNN были теоретически исследованы авторами в Butt et al.(2020), чтобы различать образцы КТ с COVID-19, гриппозной вирусной пневмонией или отсутствием инфекции. Авторы также работали над существующими 2D- и 3D-моделями DL, интегрируя клиническое понимание для достижения AUC, чувствительности и точности для случаев коронавируса по сравнению с другими случаями на основе результатов КТ грудной клетки.

4.4. Открытие вакцины и исследование лекарств

Департамент исследований и разработок ВОЗ приступил к содействию разработке средств диагностики, вакцин и методов лечения этого нового коронавируса COVID-19 (ВОЗ, 2020b).Инфекции COVID-19 требуют немедленной идентификации, чтобы повысить шансы на выздоровление среди пациентов и дать возможность начать лечение как можно раньше. Таким образом, диагностика является ценным шагом для понимания числа людей, пострадавших от COVID-19, и для выделения людей, которые устойчивы и потенциально «защищены» от инфекции. Крайне важно разработать эффективную и стабильную новую вакцину против этой высокоинфекционной болезни COVID-19. Обработка медицинских изображений и DL могут способствовать пандемии COVID-19, помогая в открытии вакцин и связанных с ними лекарств.

Алгоритмы ML/DL можно обучать на массивных наборах данных о химических соединениях. Некоторые из соединений могут повышать иммунитет человека, а некоторые нет. Таким образом, алгоритмы ML/DL могут очень быстро изучать структуры соединений, которые могут создать иммунитет к вирусу. Затем исследователи могут использовать алгоритмы на основе машинного обучения, чтобы проверить, можно ли использовать их недавно разработанную комбинацию соединений в вакцинах в качестве противоядия от вируса. Таким образом, алгоритмы ML/DL играют очень важную роль в процессе открытия вакцин/лекарств (Kannan, Subbaram, Ali, & Kannan, 2020).

Вакцины против вируса в основном состоят из сходных или частичных антигенов, вызывающих заболевание. Вакцины при введении в организм активируют иммунную систему для выработки специфических антител для обнаружения и нейтрализации вирусов. Вирусы обычно быстро размножаются, и их антигены уязвимы для мутаций, препятствующих распознаванию этих антител. Усилия по производству вакцины для классификации Т-клеточных эпитопов вируса SARS-COV-2 обсуждаются в Qiao, Tran, Shan, Ghodsi, and Li (2020).В работе Tayebi (2020) алгоритмы CNN использовались в качестве подхода DL для прогнозирования перекрестной иммунореактивности (CR) в вакцинах с гетерогенным эпитопом.

RADLogics (RADLogics, 2020) разработала системы на основе искусственного интеллекта и инструменты DL, которые будут использоваться для предоставления услуг в больницах. Эти инструменты работают на основе медицинских изображений, таких как КТ грудной клетки или рентгеновское сканирование, для скрининга легких случаев, сортировки новых инфекций и мониторинга запущенных заболеваний для выявления инфекций COVID-19. Приложения DL, основанные на медицинской визуализации, помогают определить различные подходы к производству лекарств для борьбы с COVID-19.Таким образом, этот прорыв может подготовить почву для вакцин или эффективного противовирусного препарата. Работа в Чжане, Сараванане и др. (2020) предлагает использовать CNN Deeper-Feature (DFCNN) для выявления потенциальных лекарств от 2019-nCoV. В исследовании Beck, Shin, Choi, Park и Kang (2020) предлагается интерактивная модель DL для прогнозирования коммерческих противовирусных препаратов против COVID-19. В Ong, Wong, Huffman, and He (2020) представлена ​​обратная вакцинология и основанный на машинном обучении подход к разработке вакцины против коронавируса COVID-19.Вирус и белки (шип, нуклеокапсид и мембрана) тестируются для разработки вакцин против SARS и MERS. В качестве следующего шага инструмент обратной вакцинологии Vaxign и приложение машинного обучения Vaxign-ML используются для прогнозирования кандидатов на вакцины против COVID-19. 5 мая 2020 года Израильский институт биологических исследований (IIBR) недавно заявил о разработке моноклонального нейтрализующего антитела для нейтрализации коронавируса в организме носителя, что, безусловно, является лучом надежды в открытии вакцины против COVID-19 (ISRAEL, 2020).

4.5. Ограничения обработки изображений на основе DL при COVID-19

Несмотря на то, что миллионы пациентов заражаются этой болезнью, по-прежнему отсутствуют общедоступные большие наборы данных, посвященные, в частности, тестам с отсутствующими инфекциями. Точность любой модели глубокого обучения зависит от наличия данных, и в случае с COVID-19 это вызывает серьезную озабоченность. Точность модели DL становится сомнительной из-за использования недостаточного количества данных. Кроме того, доступ к КТ и рентгеновским изображениям из более широкой демографической группы является требованием, которое трудно получить от организаций здравоохранения.Кроме того, реализация политических решений на основе реализаций на основе DL требует доступа к поведенческим атрибутам, таким как работа, образование, семейное положение. Вся эта информация необходима, чтобы понять, как люди остаются бессимптомными даже после заражения вирусом. Эти ограничения преобладают в достижении оптимизированных научных решений. Но, как показано в документе, различные исследования неустанно проводятся для устранения таких проблем и получения большей ясности в диагностике COVID-19 (Vaid, Kalantar, & Bhandari, 2020).

4.6. Резюме

После критического обзора появляющейся литературы становится очевидным, что обработка медицинских изображений и DL играют важную роль в борьбе с пандемией COVID-19 благодаря целому ряду многообещающих приложений, включая прогнозирование вспышек, отслеживание распространения вируса, диагностику/лечение коронавируса. и открытие вакцин/лекарств. Всесторонний обзор и избранные ссылки приведены в таблице. .

Таблица 3

Резюме глубокого обучения для обработки медицинских изображений при COVID-19.

Арт.	Набор данных	Используемые методы	Показатели оценки	Проблемы исследования
Ozturk et al. (2020)	Рентген грудной клетки	CNN, DarkNet, DarkCovidNet	Точность 98,08%	Использование ограниченного количества рентгеновских снимков COVID-19
Chae et al. (2018)	OLS, ARIMA	DNN, LSTM	Средняя производительность на 24% и 19% соответственно.	Прогнозирование инфекционных заболеваний.
Чжоу и др. (2020)	Компьютерная томография Изображения	Модель логистической регрессии	Чувствительность 89,47%, специфичность 67,42%	Методы лабораторных исследований неодинаковы в разных больницах.
Чжан, Ян и др. (2020)	Электронные медицинские карты	Одномерный и многомерный регрессионный анализ Кокса	Отношение рисков и доверительный интервал использовались для выявления неблагоприятного исхода	Прогнозирование неблагоприятного исхода на ранней стадии COVID-19.
Чен, Ву и др. (2020)	Изображения КТ	Модель на основе DL	Чувствительность 100 %, специфичность 93,55 %, точность 95,24 %.	Достижение согласованных результатов между экспертом и моделью.
Ли и др. (2020)	КТ грудной клетки	COVNet	Чувствительность 90%, специфичность 96%	Невозможно классифицировать заболевание по различным уровням тяжести.
Ай и др. (2020)	КТ грудной клетки	DL	Чувствительность 97%	Клинические и лабораторные данные были ограничены, когда региональные больницы были перегружены.
Батт и др. (2020)	КТ грудной клетки	Модели CNN	0,996 AUC, чувствительность 98,2%, специфичность 92,2%	Достижение быстрого и надежного обнаружения COVID-19 на основе наборов данных КТ грудной клетки.
Гозес и др. (2020)	КТ-сканирование	2D-анализ срезов, 3D-объемный анализ	Чувствительность 98,2%, AUC 0,996, специфичность 92,2%
Wang and Wong (2020)	Рентген грудной клетки	COVID-Net	Точность теста 93,3%

Ручное выявление случаев пневмонии, вызванной COVID-19 или не связанной с COVID-19, — это трудоемкий и трудоемкий процесс, поскольку число таких случаев растет в геометрической прогрессии. Действительно, применение глубокого обучения в анализе медицинских изображений эффективно поддерживает прогнозирование заболеваний на основе огромных наборов данных, полученных из доступных источников, таких как организации здравоохранения (например, медицинские учреждения).g., ВОЗ), институты здравоохранения (например, Китайская национальная комиссия здравоохранения, Индийский совет медицинских исследований). Приложения глубокого обучения ориентированы на медицинскую визуализацию, которая стала многообещающим решением. Приложения DL используются для обработки и анализа данных медицинской визуализации, чтобы помочь радиологам и врачам повысить точность диагноза. DL из медицинских изображений может даже определить возможные цели для соответствующей вакцины против COVID-19. Было проведено несколько исследований COVID-19, чтобы подчеркнуть автоматическую идентификацию COVID-19 с использованием систем DL с использованием наборов данных медицинских изображений.

6. Уроки, проблемы и планы на будущее

Несмотря на то, что машинное обучение получило огромный импульс, популярность и дало впечатляющие результаты с помощью простых 2D-изображений, существуют ограничения в достижении аналогичного уровня производительности при обработке медицинских изображений. Исследовательская работа в этом отношении все еще продолжается, и некоторые извлеченные уроки перечислены ниже:

• • Одним из наиболее сдерживающих факторов является отсутствие больших наборов данных с высококачественными изображениями для обучения.В этом случае возможным решением является синтез данных, чтобы данные, собранные из различных источников, можно было интегрировать вместе
• • Большинство современных моделей глубокого обучения обучены работе с 2D-изображениями. Однако КТ и МРТ обычно являются трехмерными и, следовательно, добавляют дополнительное измерение к существующей проблеме. Поскольку обычные модели DL не приспособлены к этому, опыт играет важную роль при реализации моделей DL на этих изображениях
• • Нестандартизированный процесс сбора данных изображений является одной из основных проблем при обработке медицинских изображений.Важно понимать, что с увеличением разнообразия данных возникает потребность в больших наборах данных, чтобы гарантировать, что алгоритм глубокого обучения генерирует надежные решения. Наилучшим способом решения этой проблемы является применение трансферного обучения, которое делает предварительную обработку эффективной и устраняет проблемы со сканированием и сбором данных.

6.1. Проблемы и проблемы

Проблемы и проблемы, связанные с внедрением глубокого обучения для обработки медицинских изображений для борьбы с пандемией COVID-19 в умных городах, перечислены ниже:

• • Конфиденциальность — доступность высококачественных изображений COVID-19 и больших наборов данных серьезной проблемой, связанной с конфиденциальностью данных пациентов.
• • Изменчивость характера вспышек. Данные о вспышках следуют сложной схеме и чрезвычайно различаются в поведении в разных странах, поэтому надежность прогнозируемых заболеваний становится дополнительной проблемой.
• • Регулирование и прозрачность. Страны по всему миру приняли строгие протоколы в правилах, которые необходимо соблюдать в отношении обмена данными о COVID-19, в одном из основных протоколов четко указано, что минимальные данные и образцы должны быть собраны у пациентов в минимальном количестве. времени.Таким образом, это затрудняет анализ.
• • Вариативность процесса тестирования в разных больницах также является серьезной проблемой, приводящей к неравномерности меток данных.
• • Симптомы пневмонии и пневмонии COVID-19 очень похожи. Идентификация подходящего метода DL для эксклюзивного и специфического обнаружения COVID-19 с оптимальной точностью по-прежнему остается очевидной проблемой.

Более того, геном коронавируса был полностью секвенирован на основе данных, собранных от тысяч пациентов, страдающих этим заболеванием, по всему миру.Эта последовательность генома оказалась чрезвычайно полезной, особенно в связи с тем, что вирус COVID-19 имеет более высокую скорость мутаций. Настоящие диагностические тесты помогают идентифицировать определенные гены вируса, а точность теста зависит от целевых областей соответствующих геномов. Влияние мутации на диагностические тесты вызывает тревогу, и существует высокая вероятность получения «ложноотрицательного результата» у пациента, действительно страдающего этим заболеванием. Эти диагностические тесты позволяют поставить диагноз на основе изучения генов коронавируса, которые часто изменяются по мере распространения болезни от одного человека к другому (Bos, Heijnen, Luytjes, & Spaan, 1995).

6.2. Будущие директивы

Будущие направления исследований COVID-19 заключаются в соединении иерархических характеристик наборов данных изображений COVID-19 с другой клинической информацией для проведения мультиомного моделирования для более точного прогнозирования заболевания. Кроме того, поскольку доступные наборы данных имеют относительно меньший размер, недостаточный для получения надежных прогнозов, трансферное обучение является будущим направлением исследований, которое может обнаруживать аномалии в небольших наборах данных и давать замечательные результаты.При диагностике COVID-19 выявление заболевания в самые ранние сроки является основной необходимостью. В связи с этим алгоритм ML способствует ускорению процесса с использованием ограниченных ресурсов. Трансферное обучение поддерживает ту же цель, являясь подходящим методом обнаружения COVID-19, где основное внимание уделяется времени доставки и доступности обучающих данных. Этот метод берет предварительно обученные модели от академиков, исследовательских институтов или сообществ с открытым исходным кодом и использует их для выполнения задач ML, тем самым экономя время и ресурсы.Он передает изученные параметры или знания различным алгоритмам в качестве их инженерных особенностей. ГО дает хорошие результаты, когда доступны большие объемы данных, но в случае трансферного обучения того же можно добиться с ограниченным набором размеченных данных (Zhuang et al., 2020). В этой ситуации с пандемией COVID-19 доступность набора данных, к тому же помеченных, является очевидной проблемой, и, следовательно, трансферное обучение имеет огромный потенциал для выявления COVID-19. В качестве примера можно привести исследование Rehman, Naz, Khan, Zaib, and Razzak (2020), в котором из общедоступного репозитория GitHub были собраны рентгеновские и компьютерные снимки больных COVID-19.Затем эти изображения были проанализированы для выбора положительных образцов COVID-19 из этих изображений. Кроме того, из репозитория Kaggle были собраны данные о бактериальной пневмонии, вирусной пневмонии и наборе изображений здоровых людей. При объединении обоих этих наборов данных, собранных из разных ресурсов, была сформирована база данных из 200 рентгенологических и КТ-снимков случаев COVID-19, 200 случаев вирусной пневмонии, 200 случаев бактериальной пневмонии и 200 случаев здоровых людей. Эти предварительно обученные знания при вводе в архитектуру CNN обеспечили повышенную точность результатов обнаружения COVID-19.Аналогичные подходы были применены в Apostolopoulos and Mpesiana (2020), где набор данных из 1427 изображений с 224 случаями COVID-19 был объединен с 700 изображениями обычной бактериальной пневмонии и 504 изображениями здоровых пациентов для формирования хранилища данных. Этот набор данных при вводе в модель DL выявлял COVID-19 с повышенной точностью, чувствительностью и специфичностью по сравнению с традиционными подходами. Таким образом, создание централизованного хранилища данных для сбора данных пациентов с COVID-19 является чрезвычайно важной необходимостью для разработки прогностических, диагностических и терапевтических стратегий для борьбы с кризисами COVID-19 и аналогичными пандемиями будущего в умных здоровых городах.

Как отражено и проанализировано в существующих исследованиях, существуют различные реализации DL, применяемые к разным наборам данных с использованием разных критериев оценки, в которых преобладают наборы данных радиологических изображений. Но использование этих реализаций в реальных медицинских случаях является серьезной проблемой, которая диктует немедленную потребность в бенчмаркинге для оценки и сравнения существующих методологий. Эти структуры должны позволять использовать инфраструктуры, связанные с вычислительным оборудованием, с учетом аналогичных записей пациентов, методов предварительной обработки данных и критериев оценки для различных методов ИИ, обеспечивающих интерпретируемость и прозрачность данных.

Жителям этого современного мира намного повезло больше, чем предыдущему поколению, которое стало свидетелем пандемии испанского гриппа в 1918 году, поскольку мы безмерно одарены передовыми технологиями. ИИ широко используется во всех сферах человеческой жизни. Поскольку ИИ затронул все сферы жизни, ту же технологию следует использовать и полностью изучить и для борьбы с пандемией COVID-19. Например, будущее ИИ связано с разработкой автономных роботов и машин для дезинфекции, медицинской работы в больницах, доставки лекарств и предметов первой необходимости пациентам, а также обеспечения личного ухода за ними.ИИ можно интегрировать с технологиями обработки естественного языка (NLP) для разработки чат-ботов, которые могут удаленно общаться с пациентами и предоставлять консультации в этот кризисный период.

Помимо вышеупомянутых преимуществ, применение ИИ может сыграть важную роль в искоренении фейковых новостей, распространяемых в социальных сетях. Использование ИИ может отфильтровывать информацию, относящуюся к государственной политике, протоколам предотвращения пандемии и научным данным, лежащим в основе распространения и сдерживания вируса, тем самым гарантируя, что только достоверная информация доходит до широких масс, исключая все возможные шансы создания ненужной паники.На этом этапе нескончаемой борьбы с кризисом COVID-19 единственным лучом надежды является разработка новой вакцины против вируса. ИИ обладает огромным потенциалом в этом отношении для исследования генетической и белковой структуры вируса, чтобы ускорить процесс открытия лекарств. Хотя этот процесс требует много времени и экономически дорог при использовании традиционных методов, с использованием методов искусственного интеллекта и глубокого обучения вскоре можно будет определить наиболее подходящий антибиотик из огромного набора данных из сотен миллионов молекул.Это, безусловно, самое интересное и необходимое направление будущих исследований для победы над пандемией COVID-19.

БВРС-подобный коронавирус выявлен у летучих мышей

Уганды

Группа исследователей из США и Уганды идентифицировала новый коронавирус у летучей мыши из Уганды, который похож на коронавирус, вызывающий ближневосточный респираторный синдром (MERS) у людей, что еще больше подтверждает теорию о том, что такие вирусы происходят от летучих мышей. .

Работа, проводимая Агентством США по международному развитию (USAID) по новым угрозам пандемии PREDICT, была описана на этой неделе в mBio , онлайн-журнале Американского общества микробиологии с открытым доступом.

Вероятность угрозы для человека маловероятна

Лабораторные эксперименты с вирусом, названным PREDICT/PDF-2180, показывают, что, хотя его генетика похожа на коронавирус MERS (MERS-CoV), существуют значительные различия в части его шиповидный ген — сегмент вируса, ответственный за вторжение в клетки.

«В своем нынешнем виде, несмотря на эволюцию, этот вирус, вероятно, не будет представлять угрозы для здоровья человека», — сказал ведущий автор исследования Саймон Дж. Энтони, доктор философии, доцент кафедры эпидемиологии в Школе общественного здравоохранения им. Мейлмана Колумбийского университета. и его Центр инфекции и иммунитета.

Напротив, было показано, что сам MERS-CoV распространяется от животных, таких как верблюды, к людям и между людьми.

О БВРС

БВРС, впервые зарегистрированный в Саудовской Аравии в 2012 г., представляет собой заболевание, иногда характеризующееся тяжелым острым респираторным заболеванием с симптомами лихорадки, кашля и одышки. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний, около 4 из каждых 10 пациентов с этим заболеванием умерли.

Проект PREDICT, возглавляемый Калифорнийским университетом в Дэвисе, представляет собой многоцентровую глобальную инициативу по эпиднадзору и обнаружению вирусов, которые могут представлять угрозу пандемии в результате передачи патогенов от животных к человеку.В Уганде PREDICT тесно сотрудничал с исследователями из неправительственной организации Gorilla Doctors.

«Обнаружение этого нового вируса группой полевых ветеринаров и лабораторных ученых в Уганде является результатом огромных усилий по укреплению потенциала в регионе для лучшего понимания потенциальных угроз для здоровья не только угандийцев, но и окружающих мир», — сказала соавтор Кирстен Джиларди, DVM, содиректор Центра здоровья дикой природы Карен С. Дрейер в Калифорнийском университете в Дэвисе и региональный руководитель PREDICT в восточно-центральной Африке.

Использование клона для тестирования вируса

Для исследования Энтони и его коллеги из Института здоровья Калифорнийского университета в Дэвисе и некоммерческой организации Gorilla Doctors секвенировали геном вируса PDF-2180, обнаруженного в ректальном мазке. взято у летучей мыши, пойманной в ловушку в феврале 2013 года на юго-западе Уганды. В целом вирус был на 87% идентичен MERS-CoV и на 91% идентичен NeoCoV, другому коронавирусу, обнаруженному у летучей мыши из Южной Африки. Однако часть спайкового гена лишь на 46% идентична таковой, принадлежащей MERS-CoV.

Затем, чтобы проверить способность вируса распространяться среди людей, исследователи из Университета Северной Каролины сконструировали инфекционный клон БВРС-КоВ, экспрессирующий спайковый белок PDF-2180. Вирусы, полученные из клона, могли воспроизводить себя, но не могли проникать в клетки, экспрессирующие DPP4, рецептор, обычно используемый MERS-CoV для заражения клеток человека, или вызывать новые инфекции либо в клетках Vero, полученных от обезьян, либо в клетках дыхательных путей человека от здоровых доноров легких.

Команда планирует повторить эксперименты с другими образцами вирусов, чтобы лучше понять, какие переносимые животными вирусы представляют опасность для здоровья человека.

Коронавирусы у летучих мышей

По словам Энтони, открытие вируса увеличивает число коронавирусов, выявленных у летучих мышей, включая коронавирусы в Южной Африке, Мексике, Таиланде, Нидерландах, Италии и Китае.

«В совокупности эти примеры демонстрируют, что коронавирусы, связанные с MERS, тесно связаны с летучими мышами и широко распространены географически», — сказал Энтони.

Исследование проводилось при поддержке проекта USAID Emerging Pandemic Threats PREDICT и Национального института аллергии и инфекционных заболеваний.

Летучие мыши обеспечивают важные экосистемные услуги за счет опыления местных растений и сельскохозяйственных культур и потребления насекомых, таких как комары, которые могут распространять болезни и питаться людьми и домашним скотом. Хотя летучие мыши являются наследственными или текущими резервуарами некоторых известных новых инфекционных заболеваний, поражающих людей, меры по сокращению контактов с летучими мышами, а не по искоренению или значительному беспокойству летучих мышей в их естественной среде обитания, эффективны как средство снижения риска передачи инфекции. вирусы летучих мышей людям.

Что нового

Что нового

Что нового

Март 2022 г.

• 87 Аэрофотоснимки Геологической службы Квинсленда

Февраль 2022 г.

• 1 Карта округа Таскалуса
• 22 Карты из Двадцать первого годового отчета Геологической службы США
• 3 карты из Voyage dans les quartre maines iles des mers d’Afrique
• 3 карты из школьного атласа Митчелла
• 4 карты из безымянного классического атласа Каммингса и Хиллиарда
• 9 карт Геологической службы Нью-Джерси
• 5 Карты из отчета об экспедиции на реки Коппер, Танана и Коюкук на Аляске
• 16 карт из Бюллетеня 480, Минеральные ресурсы Аляски
• 2 Карты из Бюллетеня Музея сравнительной зоологии Гарвардского колледжа
• 103 Карты Геологической службы Канады
• 1 Карта из Ю.С. Министерство сельского хозяйства
• 1 Карта Геологической службы штата Иллинойс
• 3 Карты из двадцатого годового отчета Министерства внутренних дел и Геологической службы США
• 21 карта из Руководства по географии Мори
• 35 карт из Атласа Эдинбургской школы
• 22 карты из Департамента внутренних дел и годового отчета USGS Nineteeth
• 17 карт береговой службы США
• 19 карт из Общего атласа по географии Гатри
• 30 карт из Алмазного атласа Морса и Гастона, Восточное полушарие
• 18 карт из Элементов географии Фрая
• 4 карты Второй геологической службы Пенсильвании
• 2 карты Геологической службы Западной Вирджинии
• 30 карт Геологической службы Квинсленда

Январь 2022 г.

• 123 Аэрофотоснимки из округа Маршалл

ноябрь 2021 г.

• 43 Аэрофотоснимки из округа Лодердейл
• 349 Аэрофотоснимков из округа Уокер
• 25 фотографий с воздуха из округа Фейет
• 6 Аэрофотоснимков из округа Грин
• 2 аэрофотоснимка из округа Джефферсон
• 1 Аэрофотоснимок округа Мэдисон
• 1 Аэрофотоснимок из округа Морган
• 1 Аэрофотоснимок из округа Рэндольф
• 3 аэрофотоснимка из округа Пикенс
• 7 аэрофотоснимков из округа Самтер
• 16 фотографий с воздуха из округа Таскалуса
• 29 Аэрофотоснимков из Санкт-ПетербургаКлэр Каунти
• 55 фотографий с воздуха из округа Шелби
• 46 фотографий с воздуха из округа Монтгомери
• 159 фотографий с воздуха из округа Маршалл

октябрь 2021 г.

• 22 Фотографии с воздуха из округа Чемберс
• 25 фотографий с воздуха из округа Дейл
• 22 аэрофотоснимка из округа Грин
• 86 фотографий с воздуха из округа Барбур
• 22 аэрофотоснимка из округа Женева
• 22 аэрофотоснимка из округа Фейет
• 100 фотографий с воздуха из округа Джефферсон
• 21 Аэрофотоснимок округа Эскамбия
• 54 аэрофотоснимка из округа Вашингтон
• 25 фотографий с воздуха из округа Таскалуса
• 29 фотографий с воздуха из округа Джексон
• 59 фотографий с воздуха из округа Бибб
• 28 фотографий с воздуха из округа Креншоу
• 32 аэрофотоснимка из округа Морган
• 44 аэрофотоснимка из округа Батлер
• 35 фотографий с воздуха из округа Калхун
• 55 фотографий с воздуха из округа Талладега
• 31 фото с воздуха из округа Лоуренс
• 86 фотографий с воздуха из округа Блаунт
• 67 фотографий с воздуха из округа Таллапуса
• 48 фотографий с воздуха из округа Клэй
• 42 аэрофотоснимка из округа Пикенс
• 31 фото с воздуха из округа Чокто
• 79 фотографий с воздуха из округа Буллок
• 32 аэрофотоснимка из округа Кларк
• 32 аэрофотоснимка из округа Чероки
• 70 фотографий с воздуха из округа Монро
• 37 фотографий с воздуха из округа Элмор
• 48 фотографий с воздуха из округа Колберт
• 38 фотографий с воздуха из округа Уилкокс
• 33 аэрофотоснимка из округа Франклин
• 42 аэрофотоснимка из округа Маршалл
• 63 аэрофотоснимка из округа Рэндольф
• 53 аэрофотоснимка из округа ДеКалб
• 44 аэрофотоснимка из округа Этова
• 46 фотографий с воздуха из округа Лаймстоун

сентябрь 2021 г.

• 2 Аэрофотоснимки округа Перри
• 55 фотографий с воздуха из округа Рассел
• 34 аэрофотоснимка из округа Отауга
• 21 Аэрофотоснимок округа Конеку
• 21 Аэрофотоснимок из округа Даллас
• 30 фотографий с воздуха из округа Пайк
• 24 аэрофотоснимка из округа Генри
• 27 фотографий с воздуха из округа Кофе
• 29 фотографий с воздуха из округа Уинстон
• 33 аэрофотоснимка из округа Самтер
• 34 аэрофотоснимка из округа Маренго
• 14 фотографий с воздуха из округа Мэрион
• 5 фотографий с воздуха из округа Лаундс
• 20 фотографий с воздуха из округа Мейкон
• 25 фотографий с воздуха из округа Клеберн
• 24 аэрофотоснимка из округа Перри
• 75 фотографий с воздуха из округа Болдуин
• 15 фотографий с воздуха из округа Ламар
• 22 аэрофотоснимка из округа Ковингтон
• 25 фотографий с воздуха из округа Ли
• 38 фотографий с воздуха из округа Мобил
• 37 фотографий с воздуха из округа Хьюстон
• 35 фотографий с воздуха из округа Каллман
• 26 фотографий с воздуха из округа Куса
• 18 фотографий с воздуха из округа Мэдисон
• 24 аэрофотоснимка округа Чилтон
• 25 фотографий с воздуха из округа Хейл

август 2021 г.

• 2 Аэрофотоснимки из округа Креншоу
• 1 Аэрофотоснимок из округа Генри
• 4 аэрофотоснимка из округа Ли
• 1 Аэрофотоснимок округа Мэдисон

май 2021 г.

• 55 Аэрофотоснимков округа Каллман
• 19 фотографий с воздуха из округа Этова
• 200 фотографий с воздуха из округа Уокер
• 225 фотографий с воздуха из округа Таскалуса
• 231 Аэрофотоснимок из округа Лаймстоун
• 123 Аэрофотоснимки из Санкт-ПетербургаКлэр Каунти
• 220 фотографий с воздуха из округа ДеКалб
• 14 фотографий с воздуха из округа Ламар
• 1 Аэрофотоснимок из округа Мэрион
• 2 аэрофотоснимка из округа Пикенс

апрель 2021 г.

• 490 Аэрофотоснимки из округа Блаунт
• 30 фотографий с воздуха из округа Фейет
• 13 фотографий с воздуха из округа Хейл
• 21 Аэрофотоснимок округа Талладега
• 337 Аэрофотоснимков округа Уинстон
• 244 фото с воздуха из округа Шелби
• 195 фотографий с воздуха из округа Мэдисон
• 550 фотографий с воздуха из округа Джефферсон

Март 2021 г.

• 9 Аэрофотоснимки из округа Бибб
• 3 аэрофотоснимка из округа Куса
• 32 аэрофотоснимка из округа Франклин
• 8 фотографий с воздуха из округа Перри
• 181 Аэрофотоснимок округа Лодердейл
• 212 Аэрофотоснимков из округа Колберт
• 2 аэрофотоснимка из округа Уилкокс
• 247 Аэрофотоснимков округа Морган
• 4 аэрофотоснимка из округа Мэрион
• 4 аэрофотоснимка из округа Грин
• 1 Аэрофотоснимок округа Чилтон
• 3 аэрофотоснимка из округа Джексон
• 3 аэрофотоснимка из округа Маренго
• 4 аэрофотоснимка из округа Чокто
• 164 фото с воздуха из округа Лоуренс

Февраль 2021 г.

• 151 Аэрофотоснимки из округа Этова
• 390 Аэрофотоснимков округа Каллман

Январь 2021 г.

• 360 фотографий с воздуха из округа Чемберс
• 1 Аэрофотоснимок из округа Рассел
• 206 Аэрофотоснимков округа Бибб
• 2 аэрофотоснимка из округа Колберт
• 3 аэрофотоснимка из округа Уокер
• 205 фотографий с воздуха из округа Клеберн
• 264 фото с воздуха из округа Джексон

Декабрь 2020 г.

• 298 Аэрофотоснимки округа Чероки
• 1 Аэрофотоснимок из округа Клеберн
• 329 Аэрофотоснимков округа Рэндольф
• 165 фотографий с воздуха из округа Таллапуса
• 146 фотографий с воздуха из округа Калхун
• 218 Аэрофотоснимков округа Элмор

ноябрь 2020 г.

• 272 Аэрофотоснимки округа Ли
• 335 Аэрофотоснимков из округа Лаундс
• 231 Аэрофотоснимок округа Клэй
• 213 Аэрофотоснимков из округа Рассел
• 50 фотографий с воздуха из округа Монтгомери
• 194 аэрофотоснимка округа Талладега

октябрь 2020 г.

• 205 Аэрофотоснимки округа Чилтон
• 1 Аэрофотоснимок из округа Бибб
• 8 фотографий с воздуха из округа Буллок
• 10 фотографий с воздуха из округа Креншоу
• 2 аэрофотоснимка из округа Мобил
• 201 Аэрофотоснимок из округа Вашингтон
• 208 Аэрофотоснимков округа Уилкокс
• 234 Фото с воздуха из округа Маренго
• 276 Аэрофотоснимков округа Мейкон
• 248 Аэрофотоснимков округа Мэрион
• 168 фотографий с воздуха из округа Куса
• 308 Аэрофотоснимков округа Монро
• 284 Фото с воздуха из округа Монтгомери
• 213 фотографий с воздуха из округа Пикенс
• 285 Аэрофотоснимков округа Пайк

сентябрь 2020 г.

• 231 Аэрофотоснимки из округа Барбур
• 225 фотографий с воздуха из округа Буллок
• 182 Аэрофотоснимки из округа Эскамбия
• 222 Аэрофотоснимки из округа Кларк
• 309 Аэрофотоснимков округа Чокто
• 1 Аэрофотоснимок из округа Болдуин
• 187 фотографий с воздуха из округа Фейет
• 175 фотографий с воздуха из округа Франклин
• 138 фотографий с воздуха из округа Хейл
• 144 аэрофотоснимка из округа Грин
• 175 фотографий с воздуха из округа Самтер
• 221 Аэрофотоснимок округа Перри
• 203 аэрофотоснимка из округа Отауга
• 201 Аэрофотоснимок из округа Даллас
• 127 фотографий с воздуха из округа Ламар

август 2020 г.

• 105 Аэрофотоснимки округа Мобил
• 114 фотографий с воздуха из округа Генри
• 177 фотографий с воздуха из округа Хьюстон
• 114 Аэрофотоснимков округа Женева
• 175 фотографий с воздуха из округа Дейл
• 199 фотографий с воздуха из округа Кофе
• 213 Аэрофотоснимков округа Конеку
• 266 Аэрофотоснимков округа Ковингтон
• 150 фотографий с воздуха из округа Креншоу
• 261 Аэрофотоснимок округа Батлер

Май 2020 г.

• 47 Аэрофотоснимки из округа Мобил

апрель 2020 г.

• 468 Аэрофотоснимки из округа Джефферсон
• 9 фотографий с воздуха из округа Блаунт
• 2 аэрофотоснимка из округа Чилтон
• 2 Аэрофотоснимка из Санкт-ПетербургаКлэр Каунти
• 18 фотографий с воздуха из округа Талладега
• 116 фотографий с воздуха из округа Шелби
• 5 фотографий с воздуха из округа Болдуин
• 1 Аэрофотоснимок из округа ДеКалб
• 2 Аэрофотоснимки из округа Вашингтон
• 96 фотографий с воздуха из округа Мобил

Март 2020 г.

• 406 Аэрофотоснимки из округа Таскалуса
• 5 аэрофотоснимков из округа Грин
• 7 фотографий с воздуха из округа Пикенс
• 1 Аэрофотоснимок из округа Мэрион
• 11 фотографий с воздуха из округа Хейл
• 47 фотографий с воздуха из округа Фейет
• 1 Аэрофотоснимок из округа Джексон
• 7 Аэрофотоснимков из округа Маршалл
• 1 Аэрофотоснимок из округа Каллман
• 14 фотографий с воздуха из округа Морган
• 22 Аэрофотоснимки из Санкт-ПетербургаКлэр Каунти
• 7 Аэрофотоснимков из округа Талладега
• 50 фотографий с воздуха из округа Блаунт
• 3 аэрофотоснимка из округа Этова
• 12 фотографий с воздуха из округа Бибб
• 43 аэрофотоснимка из округа Уокер
• 33 аэрофотоснимка из округа Шелби
• 179 фотографий с воздуха из округа Джефферсон

Февраль 2020 г.

• 90 карт из Les Guides Bleus: France en 4 Volumes, Ouest любезно предоставлено Библиотекой карт Университета Алабамы
• 81 карта из Les Guides Bleus: France en 4 Volumes, Nord et Est любезно предоставлено Библиотекой карт Университета Алабамы
• 74 карты из армейской картографической службы масштаба 1:500 000 предоставлены библиотекой карт Университета Алабамы
• 122 Карты из коммерческого атласа и маркетингового руководства Rand McNally предоставлены библиотекой карт Университета Алабамы
• 540 Аэрофотоснимков из округа Уокер
• 232 Аэрофотоснимки округа Мэдисон

Январь 2020 г.

• 109 Карты предоставлены Мюрреем Хадсоном
• 89 фотографий с воздуха из округа Колберт
• 137 фотографий с воздуха из округа Лодердейл
• 287 Аэрофотоснимков из округа Лаймстоун
• 208 Аэрофотоснимков округа Лоуренс
• 176 Аэрофотоснимков из округа Франклин
• 2 аэрофотоснимка из округа Клэй
• 1 Аэрофотоснимок из округа Куса
• 3 аэрофотоснимка из округа Мэдисон
• 4 аэрофотоснимка из округа Мэрион
• 19 фотографий с воздуха из округа Морган
• 5 фотографий с воздуха из округа Уинстон

Декабрь 2019 г.

• 66 Карты из Atlas de L’Histoire du Consulat et de L’Empire , любезно предоставлены Библиотекой карт Университета Алабамы
• 50 карт из Иллюстрированного атласа Соединенных Штатов и мира , любезно предоставлено Картографической библиотекой Университета Алабамы
• 18 карт из Нового справочного атласа мира , предоставлено Библиотекой карт Университета Алабамы
• 58 карт из индексированного атласа мира , любезно предоставлено библиотекой карт Университета Алабамы

Повышение качества | Icahn School of Medicine

Подкомитет по обзору среды клинического обучения (CLER)

Под председательством Бриджена Дж.Shah, MD, и Daniel I. Steinberg, MD, а также рабочий подкомитет ISMMS Graduate Medical Education Committee (GMEC), подкомитет CLER состоит из руководителей GME, преподавателей и резидентов/стипендиатов и работает над тем, чтобы оправдать ожидания ACGME в отношении оптимального клинического обучающая среда для достижения безопасного и высококачественного ухода за пациентами в следующих областях:

• Отчеты о безопасности пациентов, обучение и вовлечение, включая возможность участия в исследованиях и последующем наблюдении
• Профессиональное образование и вовлечение, включая восприятие профессионализма резидентами и преподавателями и установление эффективных политик и процедур для решения проблем и сообщений о непрофессиональном поведении
• Обучение повышению качества и участие в мероприятиях и комитетах по повышению качества, включая инициативы, связанные с неравенством в медицинском обслуживании
• Переходы в процессе обучения и взаимодействия, включая общение между консультационными группами и переводы пациентов между службами и местами
• Обучение супервизии и мониторинг, включая восприятие резидентами и преподавателями адекватности и роли медицинского персонала, кроме врачей

ACGME Health Care Disparities Pathway Collaborative

ISMMS был одним из девяти учреждений-спонсоров по всей стране, которые были выбраны для участия в программе ACGME Pathway Leaders Health Care Disparities Collaborative в рамках инициативы ACGME «Стремление к совершенству в клинической среде обучения».Выбранный проект называется «Использование детализированных данных о расе и этнической принадлежности (RED) и данных о сексуальной ориентации и гендерной идентичности (SOGI) для оценки различий в амбулаторной среде обучения в процессе и результатах медицинского обслуживания».

Совместная работа, которая продлится с января 2019 года по март 2020 года, объединяет разнообразную группу членов команды, в том числе GME и руководство больниц, ординаторов/стипендиатов, преподавателей, медицинских информатиков и медсестер, для изучения и улучшения неравенства в медицинском обслуживании в нашем сообществе.Этот проект и участие в этом сотрудничестве дают возможность более широкому сообществу ISMMS GME учиться у других и быть лидером в этой области качества

Анализ основных причин

В больнице Mount Sinai жителям предлагается подать заявку на участие в Комитете по анализу первопричин (RCA), который является частью процесса рассмотрения серьезных нежелательных явлений для обеспечения безопасности пациентов. Участвующие члены комитета RCA проходят инструктаж и обучение, и их приглашают посетить 5-10 RCA в течение учебного года, внося свой вклад в обсуждение конкретных случаев и совещания по вопросам безопасности.

Сообщение об инциденте

Резидентам и стипендиатам программ ISMMS рекомендуется сообщать о происшествиях и опасных ситуациях, которые могут повлиять на безопасность пациентов. В больнице Маунт-Синай это происходит в онлайн-системе отчетности о медицинских событиях (MERS), и стажеров также поощряют к участию в программе «Великий улов», которая поощряет сообщать о близких промахах с ежемесячным вознаграждением за «лучший» улов. В Mount Sinai Beth Israel стажеры используют метод повышения безопасности за счет взаимодействия и отчетности (ESTER), который был разработан в конце 2017 года для предоставления онлайн-сообщений об ошибках, небезопасных условиях и серьезных неблагоприятных событиях.

Программа обучения бережливому производству GME

Эта 20-часовая учебная программа проводится в лаборатории бережливого производства Mount Sinai Morningside под руководством Люси Ксенофонт, доктора медицины, магистра здравоохранения, директора по трансформациям в Mount Sinai Morningside, и предназначена для поощрения участия резидентов/стипендиатов в повышении качества предоставление резидентам, стипендиатам и наставникам факультета ознакомления с принципами бережливого управления и их применением для улучшения процессов и операций в области здравоохранения.Участников просят выполнить проект по улучшению качества в ходе обучения, и по завершении они получают сертификат Lean Bronze Belt.

OWWA обещает помощь семье погибшего от БВРС-КоВ

Министр труда Розалинда Бальдоз. ФОТОГРАФИЯ ЗАПРОСА

МАНИЛА, Филиппины – Администрация социального обеспечения иностранных работников (OWWA) заверила, что окажет помощь семье филиппинца, умершего от вируса ближневосточного респираторного синдрома (MERS) в Объединенных Арабских Эмиратах (ОАЭ).

Министерство иностранных дел (DFA) подтвердило в понедельник, что филиппинец, медицинский работник в Аль-Айне, скончался после заражения смертельным коронавирусом MERS (CoV), который, согласно последним данным Всемирной организации здравоохранения, унес 88 жизней во всем мире ( ВОЗ).

Секретарь Министерства труда и занятости (DOLE) Розалинда Димапилис-Бальдоз заявила во вторник в своем заявлении, что она поручила администратору OWWA Кармелите Димзон оказать полную помощь семье жертвы.

По данным DFA, пять других филиппинских медицинских работников также были инфицированы и помещены в карантин.

«Наши люди в [Филиппинском бюро по трудоустройству за границей в Абу-Даби] регулярно присылают нам новости о других филиппинцах, которые, как сообщается, контактировали с филиппинской медсестрой до его смерти. Остальные сотрудники, все медсестры, находятся на карантине в больнице и находятся под пристальным наблюдением», — сказал Бальдоз.

«Мы надеемся и молимся, чтобы они скоро выздоровели и были в безопасности от вируса-убийцы», — сказал Димзон в том же заявлении.

Тело умершего филиппинца будет кремировано, как только будут оформлены документы, сообщает OWWA.

По данным ВОЗ, подтверждено не менее 212 случаев БВРС-КоВ, в том числе 88 летальных исходов.

БВРС-КоВ связан со смертельным тяжелым острым респираторным синдромом (ТОРС), который заразил не менее 8000 человек и убил более 750 человек в Китае в 2002 и 2003 годах.

Симптомы БВРС-КоВ включают лихорадку, кашель, одышку и даже диарею.Случаи были зарегистрированы в основном в странах Ближнего Востока, таких как Саудовская Аравия, Катар, Кувейт, Иордания и Оман.

РОДСТВЕННЫЕ ИСТОРИИ

Филиппинец в ОАЭ умер от MERS

Филиппинская медсестра умерла в Эр-Рияде от смертельной респираторной болезни

Подпишитесь на нашу глобальную информационную рассылку

Читать дальше

Не пропустите последние новости и информацию.

Подпишитесь на INQUIRER PLUS, чтобы получить доступ к The Philippine Daily Inquirer и другим более чем 70 изданиям, делиться до 5 гаджетов, слушать новости, скачивать уже в 4 утра и делиться статьями в социальных сетях.Звоните 896 6000.

Для обратной связи, жалоб или запросов, свяжитесь с нами.

верблюдов Саудовской Аравии переносят вирус MERS

image: Это фотография верблюда в Саудовской Аравии, сделанная в апреле 2013 года. посмотреть больше 

Авторы и права: Кевин Дж. Оливал/EcoHealth Alliance

По оценкам, три четверти верблюдов, недавно обследованных в Саудовской Аравии, имеют признаки заражения коронавирусом ближневосточного респираторного синдрома (БВРС-КоВ), вирусом, вызывающим случаи БВРС у людей. Результаты нового исследования впервые устанавливают, что прямая передача инфекции от верблюда к человеку возможна, и позволяют контролировать распространение болезни.

Результаты в журнале mBio представлены учеными из Центра инфекций и иммунитета Школы общественного здравоохранения им. Мейлмана Колумбийского университета; Кафедра исследований млекопитающих, Университет короля Сауда, Эр-Рияд, Саудовская Аравия; Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний при Национальных институтах здравоохранения; и Альянс ЭкоЗдоровья.

На сегодняшний день по меньшей мере 182 человека заразились вирусом, вызывающим MERS, и 79 человек умерли с момента первого задокументированного случая в Саудовской Аравии в сентябре 2012 года.С тех пор большинство случаев было в Саудовской Аравии, меньше в Иордании, Катаре, Тунисе и Объединенных Арабских Эмиратах. Франция, Германия, Италия и Великобритания также сообщили о случаях, связанных с поездками на Ближний Восток. До сих пор источник болезни оставался загадкой.

Анализ образцов крови, взятых у 203 верблюдов в Саудовской Аравии в 2013 году, показал, что у 150, или 74%, были обнаружены антитела к коронавирусу MERS, что указывает на перенесенную инфекцию. Мазки из носа и ректальные образцы показали, что генетические последовательности MERS-CoV от активной инфекции у верблюдов совпадают с генетическими последовательностями, обнаруженными у людей.Доля верблюдов с активной инфекцией БВРС-КоВ сильно варьировалась в зависимости от региона: от 66% верблюдов в Таифе на западе до нуля в Гизане на юго-западе. Вероятность заражения молодых верблюдов более чем в два раза выше, чем у взрослых. При аналогичном обследовании овец и коз не было обнаружено никаких признаков MERS.

«Это исследование впервые показывает, что вирус MERS, обнаруженный у людей, широко распространен среди верблюдов по всей Саудовской Аравии», — говорит первый автор Абдулазиз Н. Алагаили, доктор философии, директор кафедры исследований млекопитающих в Университете короля Сауда.«Эта информация имеет решающее значение для усилий по сдерживанию распространения болезни. С этой целью я хочу поблагодарить Его Превосходительство министра высшего образования доктора Халида Аль Анкари и Его Высочество принца Бандара бин Сауда Аль Сауда, президента Управления дикой природы Саудовской Аравии. и профессору Бадрану Аломару, президенту Университета короля Сауда, за их постоянную поддержку этого важного проекта».

Передача вируса воздушно-капельным путем между верблюдами, скорее всего, основана на ряде признаков, в том числе на том, что вирус был более очевиден в мазках из носа, чем в ректальных образцах.Но как люди заражаются этой болезнью, пока не установлено.

«Теперь мы знаем, что верблюды несут тот же вирус MERS, который заражает людей, что указывает на то, что они могут передавать вирус непосредственно людям», — говорит соавтор исследования Томас Бриз, доктор философии, заместитель директора Центра Инфекция и иммунитет и адъюнкт-профессор эпидемиологии в школе Mailman.

«Исследование, которое мы опубликовали в прошлом году, показало, что вирус был перенесен летучей мышью, найденной рядом с первым известным случаем MERS у человека», — добавляет доктор.Бриз. «Роль летучих мышей и верблюдов в заражении человека остается областью активных исследований нашей группы и других».

БВРС-КоВ у верблюдов с 1992 г. или ранее

MERS-CoV переносится верблюдами в Саудовской Аравии более 20 лет, а возможно, и дольше. Исследователи изучили образцы сыворотки крови верблюдов и обнаружили доказательства наличия вируса, датируемого 1992 годом, самым ранним образцом. MERS не является смертельным для верблюдов, и до сих пор нет внешних признаков болезни, хотя исследователи говорят, что характерное слюнотечение животного может быть связано с этим заболеванием.

Случаи БВРС-КоВ у людей могут иметь более длительную историю, чем считалось ранее. До индексного случая в 2012 году их, возможно, называли более общим «необъяснимым респираторным заболеванием». К сожалению, нет доступных человеческих образцов для проверки гипотезы.

Новая мобильная лаборатория, сотрудничество в Саудовской Аравии

Наряду с анализом БВРС-КоВ исследование также укрепило сотрудничество и утвердило системы, которые будут продолжены в будущих исследованиях БВРС-КоВ и других угроз инфекционных заболеваний.

«Исследование является первым сотрудничеством между Центром инфекций и иммунитета и Университетом короля Сауда, а также первым, в котором используется новая мобильная полевая лаборатория Центра, предназначенная для обеспечения наблюдения, обнаружения и обслуживания миссий в поддержку международных организаций. как Всемирная организация здравоохранения», — говорит старший автор В. Ян Липкин, доктор медицинских наук, директор Центра инфекций и иммунитета и профессор эпидемиологии Джона Сноу в школе Mailman.«Мы с нетерпением ожидаем продолжения работы по достижению конечной цели устранения угрозы MERS и других инфекционных агентов для здоровья человека».

###

Среди дополнительных соавторов Нишай Мишра, Вишал Капур, Стивен С. Самерофф и Амит Капур из Центра инфекций и иммунитета; Эмми де Вит, Винсент Дж. Манстер и Лиза Э. Хенсли из Национального института аллергии и инфекционных заболеваний Национального института здравоохранения; Джонатан Х. Эпштейн, Уильям Б. Кареш и Питер Дашак из EcoHealth Alliance; и Ияд С.Залмут и Усама Б. Мохаммед из Университета короля Сауда.

Кафедра исследований млекопитающих КГУ поддерживается деканатом научных исследований Университета короля Сауда. Работа в Центре инфекций и иммунитета и Альянсе EcoHealth поддерживается наградами Национального института здравоохранения (AI057158) и Программы Агентства США по международному развитию по новым угрозам пандемии, проект PREDICT, в соответствии с условиями Соглашения о сотрудничестве № GHN-A- ОО-09-00010-00. Работа в Лабораториях Скалистых гор (Де Вит, Мюнстер) и Интегрированном исследовательском центре (Хенсли) поддерживалась Программой внутренних исследований Национального института аллергии и инфекционных заболеваний, Национальных институтов здравоохранения.

О Школе общественного здравоохранения Mailman Колумбийского университета

Основанная в 1922 году Школа общественного здравоохранения имени Мейлмана при Колумбийском университете преследует цели исследований, образования и предоставления услуг для решения важнейших и сложных проблем общественного здравоохранения, затрагивающих жителей Нью-Йорка, нацию и мир. Школа почтальона является третьим по величине получателем грантов NIH среди школ общественного здравоохранения. Его более 450 многопрофильных преподавателей работают в более чем 100 странах мира, занимаясь такими вопросами, как профилактика инфекционных и хронических заболеваний, гигиена окружающей среды, здоровье матери и ребенка, политика в области здравоохранения, изменение климата и здоровье, а также готовность общественного здравоохранения.Это лидер в области образования в области общественного здравоохранения, в котором более 1300 аспирантов из более чем 40 стран обучаются по различным программам магистратуры и докторантуры. Школа Mailman также является домом для многочисленных всемирно известных исследовательских центров, включая ICAP (бывший Международный центр программ ухода и лечения СПИДа) и Центр инфекций и иммунитета. Для получения дополнительной информации посетите http://www.mailman.columbia.edu.

---

---

официальных лиц ОАЭ призывают к спокойствию после смерти Аль-Айна

АБУ-ДАБИ // Должностные лица здравоохранения призвали к спокойствию после сообщения о случаях коронавируса Mers среди медработников в Аль-Айне, включая одну смерть.

Управление здравоохранения Абу-Даби (Хаад) попросило общественность вести обычный образ жизни и избегать слухов, ссылаясь на надежные источники информации о болезни.

В заявлении Хаада, распространенном через государственное информационное агентство Wam, не упоминается сообщение о шести новых случаях в эмирате, впервые объявленное Министерством внутренних дел в пятницу.

Министерство сообщило, что филиппинский фельдшер умер после заражения Mers, а пять других фельдшеров, которые, по-видимому, также заразились вирусом, содержались в карантине.С пациентами, которых лечили медики, также связались.

Security Media, входящая в состав Министерства внутренних дел, в воскресенье не ответила на запрос о предоставлении обновленной информации о делах.

Хаад сказал, что текущая ситуация не вызывает озабоченности общественного здравоохранения, и что он координирует свои действия с Министерством здравоохранения и другими органами власти, принимает меры, рекомендованные Всемирной организацией здравоохранения, и проверяет все контакты пострадавших лиц.

Компания Haad предоставила советы по профилактике респираторных заболеваний:

• Чаще мойте руки водой с мылом в течение 20 секунд и помогайте маленьким детям делать то же самое.

• Прикрывайте нос и рот салфеткой, когда кашляете или чихаете, затем выбросьте салфетку в мусорное ведро.

• Не прикасайтесь к глазам, носу и рту немытыми руками.

• Избегайте тесных контактов, таких как поцелуи, совместное использование чашек или столовых приборов, с людьми с лихорадкой или гриппоподобными заболеваниями.

• Очистите и продезинфицируйте поверхности, к которым часто прикасаются, такие как игрушки и дверные ручки.

• Носите маски во время массовых мероприятий, таких как хадж или умра.

Министерство здравоохранения заявило, что не было никаких запретов на поездки, проверок портов или торговых ограничений из-за Mers.Хотя по последним подсчетам ВОЗ число смертей составило 88 из 212 случаев заболевания Mers, эти цифры не включают предполагаемые случаи в Аль-Айне.

Последние случаи не должны вызывать большого беспокойства, но указывают на необходимость дальнейших исследований для точного определения источника заболевания и путей его передачи, сказал д-р Ульрих Вернери, научный руководитель Центральной лаборатории ветеринарных исследований в Дубае.

«Есть много групп, заинтересованных в том, чтобы выяснить, откуда взялась эта болезнь, и я думаю, что через полгода…… может быть, через год мы узнаем эти ответы — определенно, намного больше, чем сейчас», — сказал доктор Вернери, чьи исследования показывают, что верблюды могут быть ответственны за передачу вируса людям.

Хотя до сих пор неизвестно, как люди заражаются этой болезнью, верблюды играют ключевую роль в ее распространении, сказал доктор Вернери.

«В последние недели и месяцы многие заболевшие контактировали с верблюдами», — сказал он. «Мы видим это все больше и больше».

Он сказал, что следующим шагом будет вакцинация животных против вируса, чтобы уменьшить его распространение, что будет значительно проще, чем процесс утверждения новой вакцины для людей.

На разработку вакцины против Mers может уйти до 10 лет после тестирования и одобрения регулирующими органами.

Ближневосточный респираторный синдром — это вирус, вызывающий острое серьезное респираторное заболевание с такими симптомами, как лихорадка, кашель, одышка и затрудненное дыхание.

Случаи MERS были зарегистрированы в Саудовской Аравии, ОАЭ, Катаре, Кувейте, Бахрейне, Омане, Великобритании, Франции, Германии, Италии и Тунисе.

[email protected]

[email protected]

No related posts.