Combining low-dose CT-based radiomics and metabolomics for early lung cancer screening support

Due to its predominantly asymptomatic or mildly symptomatic progression, lung cancer is often diagnosed in advanced stages, resulting in poorer survival rates for patients. As with other cancers, early detection significantly improves the chances of successful treatment. Early diagnosis can be facilitated through screening programs designed to detect lung tissue tumors when they are still small, typically around 3mm in size. However, the analysis of extensive screening program data is hampered by limited access to medical experts. In this study, we developed a procedure for identifying potential malignant neoplastic lesions within lung parenchyma. The system leverages machine learning (ML) techniques applied to two types of measurements: low-dose Computed Tomography-based radiomics and metabolomics. Using data from two Polish screening programs, two ML algorithms were tested, along with various integration methods, to create a final model that combines both modalities to support lung cancer screening

Scène de crime dans le roman policier : essai d’analyse lexico-syntaxique

Le présent article a pour but d’exposer l’analyse des structures rhétorico-lexico-syntaxiques propres au roman policier visant à établir la matrice lexico-syntaxique du genre en question. Le choix du roman policier résulte du fait que sa structure interne est stable indépendamment de l’auteur, de l’époque ou d’autres facteurs extérieurs. Ladite analyse, qui repose sur un corpus rassemblant des romans policiers en français et comptant actuellement 35850957 tokens, se situe sur deux niveaux : le premier concerne l’histoire elle-même, le second constitue l’échafaudage textuel de cette histoire. Elle consiste en extraction des structures RLS pertinentes pour les scènes normatives du genre; dans le cas du présent article pour la scène normative descriptive de la scène de crime dans le roman policier

Scène de crime dans le roman policier : essai d’analyse lexico-syntaxique

Le présent article a pour but d’exposer l’analyse des structures rhétorico-lexico-syntaxiques propres au roman policier visant à établir la matrice lexico-syntaxique du genre en question. Le choix du roman policier résulte du fait que sa structure interne est stable indépendamment de l’auteur, de l’époque ou d’autres facteurs extérieurs. Ladite analyse, qui repose sur un corpus rassemblant des romans policiers en français et comptant actuellement 35850957 tokens, se situe sur deux niveaux : le premier concerne l’histoire elle-même, le second constitue l’échafaudage textuel de cette histoire. Elle consiste en extraction des structures RLS pertinentes pour les scènes normatives du genre; dans le cas du présent article pour la scène normative descriptive de la scène de crime dans le roman policier

POLCOVID: a multicenter multiclass chest X-ray database (Poland, 2020–2021)

Abstract The outbreak of the SARS-CoV-2 pandemic has put healthcare systems worldwide to their limits, resulting in increased waiting time for diagnosis and required medical assistance. With chest radiographs (CXR) being one of the most common COVID-19 diagnosis methods, many artificial intelligence tools for image-based COVID-19 detection have been developed, often trained on a small number of images from COVID-19-positive patients. Thus, the need for high-quality and well-annotated CXR image databases increased. This paper introduces POLCOVID dataset, containing chest X-ray (CXR) images of patients with COVID-19 or other-type pneumonia, and healthy individuals gathered from 15 Polish hospitals. The original radiographs are accompanied by the preprocessed images limited to the lung area and the corresponding lung masks obtained with the segmentation model. Moreover, the manually created lung masks are provided for a part of POLCOVID dataset and the other four publicly available CXR image collections. POLCOVID dataset can help in pneumonia or COVID-19 diagnosis, while the set of matched images and lung masks may serve for the development of lung segmentation solutions