Στην βιολογία, το περιβάλλον μπορεί να καθοριστεί σαν ενα σύνολο κλιματικών, βιοτικών, κοινωνικών και εδαφικών παραγόντων που δρουν σε έναν οργανισμό και καθορίζουν την ανάπτυξη και την επιβίωση του. Έτσι, περιλαμβάνει οτιδήποτε μπορεί να επηρεάσει άμεσα τον μεταβολισμό ή τη συμπεριφορά των ζωντανών οργανισμών ή ειδών, όπως το φως, ο αέρας, το νερό, το έδαφος και άλλοι παράγοντες. Δείτε επίσης το άρθρο για το φυσικό περιβάλλον και τη φυσική επιλογή.
Στην αρχιτεκτονική, την εργονομία και την ασφάλεια στην εργασία, περιβάλλον είναι το σύνολο των χαρακτηριστικών ενός δωματίου ή κτιρίου που επηρεάζουν την ποιότητα ζωής και την αποδοτικότητα, περιλαμβανομένων των διαστάσεων και της διαρρύθμισης των χώρων διαβίωσης και της επίπλωσης, του φωτισμού, του αερισμού, της θερμοκρασίας, του θορύβου κλπ. Επίσης μπορεί να αναφέρεται στο σύνολο των δομικών κατασκευών. Δείτε επίσης το άρθρο για το δομημένο περιβάλλον.
Στην ψυχολογία, περιβαλλοντισμός είναι η θεωρία ότι το περιβάλλον (με τη γενική και κοινωνική έννοια) παίζει μεγαλύτερο ρόλο από την κληρονομικότητα καθορίζοντας την ανάπτυξη ενός ατόμου. Συγκεκριμένα, το περιβάλλον είναι ένας σημαντικός παράγοντας πολλών ψυχολογικών θεωριών.
Στην τέχνη, το περιβάλλον αποτελεί κινητήριο μοχλό και μούσα εμπνέοντας τους ζωγράφους ή τους ποιητές. Σε όλες τις μορφές της Τέχνης αποτελεί έμπνευση και οι Καλές Τέχνες φανερώνουν την επιρροή οπού άσκησε σε όλους τους καλλιτέχνες με όποιο είδος Τέχνης κι αν ασχολούνται. Ο άνθρωπος μέσα στο περιβάλλον δημιουργεί Μουσική, Ζωγραφική, Ποίηση, Γλυπτική, χορό, τραγούδι, θέατρο, αλλά και όλες οι μορφές τέχνης έχουν άμεση έμπνευση από το περιβάλλον.

Τετάρτη 9 Νοεμβρίου 2022

Radiomics‐based machine learning for the diagnosis of lymph node metastases in patients with head and neck cancer: Systematic review

alexandrossfakianakis shared this article with you from Inoreader

Abstract

Machine learning (ML) is increasingly used to detect lymph node (LN) metastases in head and neck (H&N) carcinoma. We systematically reviewed the literature on radiomic-based ML for the detection of pathological LNs in H&N cancer. A systematic review was conducted in PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library. Baseline study characteristics and methodological quality items (modeling, performance evaluation, clinical utility, and transparency items) were extracted and evaluated. The qualitative synthesis is presented using descriptive statistics. Seven studies were included in this study. Overall, the methodological quality items were generally favorable for modeling (57% of studies). The studies were mostly unsuccessful in terms of transparency (85.7%), evaluation of clinical utility (71.3%), and assessment of generalizability employing independent or external validation (72.5%). ML may be able to predict LN metastases in H&N cancer. Further studies are warranted to impro ve the generalizability assessment, clinical utility evaluation, and transparency items.
View on Web
Αναρτήθηκε από στις

Δεν υπάρχουν σχόλια:

Δημοσίευση σχολίου

Εγγραφή σε: Σχόλια ανάρτησης (Atom)