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光生物调节和大脑 - 波特兰愈合中心
经颅光生物调节（PBM）也称为低水平激光治疗（TLLLT）依赖于使用红色/NIR光刺激，保存和再生细胞和组织。作用机理涉及线粒体（细胞色素C氧化酶）中的光子吸收，以及细胞中的离子通道，导致信号通路的激活，转录因子的上调以及保护基因的表达增加。我们研究了使用将NIR激光点传递到头部的NIR激光点来治疗小鼠创伤性脑损伤（TBI）的PBM。小鼠的记忆和学习改善，齿状回和室内下区域的神经元基因细胞增加，BDNF增加，皮层中的突触发生更多。这些对大脑的高度有益作用表明，TLLT的应用比最初构想的要广泛得多。其他群体研究了中风（动物模型和临床试验），阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，抑郁症和健康受试者的认知增强。
机载激光生成 CityGML 建筑模型...
3D 城市模型已成为不同领域中许多应用中的重要工具。通常这些 3D 城市模型仅表示城市的几何属性，从而可以轻松实现城市的可视化。然而，不同的专题查询、分析任务和空间数据挖掘超出了仅提供有关其几何信息的模型的范围。CityGML 3D 城市模型为模型带来了额外的语义信息。在本论文中，解释了从机载激光扫描进行建筑物重建的过程和不同技术。还将解释 CityGML 标准以及从 3D 建筑模型到 CityGML 需要做什么。本论文的主要重点是研究如何从仅通过机载激光扫描收集的数据自动创建 CityGML 2.0 3D 城市模型。CityGML 有五个不同的细节级别，表示建筑物的精度级别。LOD1 和 LOD2 是本论文最重要的级别，因此测试了不同软件以这些精度级别导出 CityGML 格式的重建建筑模型的能力。根据 CityGML 的官方规范检查了这些导出，以查看它们是否符合要求。还解释了流程和数据还需要什么，以便在 LOD3 中生成更高质量的模型。选择了两个不同的测试区域，具有不同的建筑物和屋顶类型。一个区域包括独立式住宅，其中一些部分被植被覆盖，另一个区域主要包括公寓楼。论文表明，到目前为止，自动生成符合 CityGML 2.0 标准的城市模型仍然相当具有挑战性。模型驱动方法在建筑设施（例如烟囱）方面存在问题。这些无法使用使用模型驱动方法的软件进行建模。另一方面，数据驱动方法在从建筑模型转换为 CityGML 格式时存在问题。地形和地形交叉曲线的建模也比预期的更困难。本论文中使用的大多数软件都无法自动处理这些元素的添加。这些元素可以稍后添加到 CityGML 文件中，但只能使用其他软件工具。关键词 ALS、激光扫描、城市模型、CityGML、建筑重建、建模