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量子参量振荡器中共振力引起的对称性破缺
参量振子的量子动力学越来越受到理论和实验界的关注 [1-16]。在一定程度上，这种兴趣来自于参量振子的新应用，特别是在量子信息领域的应用。在更广泛的背景下，此类振子为研究远离热平衡的量子动力学和揭示其迄今未知的方面提供了一个多功能平台，隧穿新特征和新的集体现象就是例子。动力学特征之一是多态量子系统中详细平衡的出现和特征，这也是本文的动机之一。在很大程度上，参量振子的重要性在于其对称性。此类振子是具有周期性调制参数（如特征频率）的振动系统，其振动频率为调制频率 ω p 的一半。经典上，振动态具有相等的振幅和相反的相位 [17]，这是周期倍增的一个基本例子。量子力学上，振动态可被认为是符号相反的广义相干态 [18]。弗洛凯本征态是频率为 ω p / 2 的振动态的对称和反对称组合。一般来说，在量子信息中使用参量振子需要进行破坏其对称性的操作，参见文献 [19]。对称性破坏可以通过在频率为 ω p / 2 处施加额外的力来实现。从经典角度来看，这种力的作用可以从图 1(a) 中理解。由于振动态具有相反的相位，因此力可以与两个状态中的其中一个同相，从而增加其
超材料增强的磁共振成像
摘要。磁共振成像（MRI）是现代诊断中一种无创和强大的方法，它一直在飞跃和边界发展。基于提高静态磁场强度改善MRI的常规方法受到安全问题，成本问题和对患者体验的影响的限制；因此，需要创新的方法。已经提出，具有亚波长单元细胞的超材料可用于完全控制电磁波和重新分布电磁场，实现丰富的违反直觉现象以及构建多功能设备。最近，具有异国情调的有效电磁参数，特殊的分散关系或共振模式的量身定制的现场分布的超材料显示出有希望的MRI功能。在此概述了MRI过程的原理，通过采用超材料的独特物理机制来回顾最新进展，并揭示了超材料设计可以改善MRI的方法，例如通过提高成像质量，减少扫描时间，减轻现场inthomogenies和增强的患者的安全，并提高现场的患者。我们通过提供对超材料改善MRI的未来的愿景来得出结论。
心肌应变成像（例如心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图，组织多普勒超声心动图）MP9771
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自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
发现共振纳米结构中的最大手性
摘要：手性纳米结构允许手性反应的工程；但是，它们的设计通常依赖于经验方法和广泛的数值模拟。尚不清楚是否存在一般策略来增强和最大化亚波长光子结构的内在手性。在这里，我们建议一种显微镜理论，并揭示了共振纳米结构的强性手性反应的起源。我们揭示了反应性螺旋密度对于在共振下实现最大的手性至关重要。我们在平面光子晶体板和元图的示例上演示了我们的一般概念，其中平面镜像对称是通过双层设计打破的。我们的发现为设计具有最大手性的光子结构提供了一般配方，为许多应用铺平了道路，包括手性传感，手性发射器和探测器以及手性量子光学器件。关键字：光学手性，手性元结构，连续体中的界限，圆形二科主义
深度学习的自动纤维结构组织分割在乳腺磁共振成像筛选
摘要。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。 当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。 的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。 为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。 结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。 我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。 这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。 我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。
深度学习在脑电图、磁共振成像和植入物中用于检测癫痫发作的应用：叙述
癫痫是一种以反复发作为特征的神经系统疾病，影响着全球数百万人。癫痫患者中医学上难以治愈的癫痫发作不仅对生活质量有害，而且对他们的安全构成重大威胁。通过在发作间期进行早期检测和干预，可以改善癫痫治疗的效果。脑电图是癫痫的主要诊断工具，但准确解释癫痫发作活动具有挑战性且非常耗时。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法使我们能够分析复杂的 EEG 数据，这不仅可以帮助我们诊断，还可以定位致痫区并预测医疗和外科治疗结果。受视觉处理启发的卷积神经网络 (CNN) 等 DL 模型可用于对 EEG 活动进行分类。通过应用预处理技术，可以通过去噪和伪影去除来提高信号质量。DL 还可以纳入磁共振成像 (MRI) 数据的分析中，这有助于定位大脑中的致痫区。正确检测这些区域有助于获得良好的神经外科手术结果。深度学习的最新进展促进了这些系统在神经植入物和可穿戴设备中的应用，从而实现了实时癫痫发作检测。这有可能改变药物难治性癫痫的治疗。本综述探讨了机器学习和深度学习技术在脑电图 (EEG)、MRI 和可穿戴设备中用于癫痫发作检测的应用。本综述简要介绍了人工智能 (AI) 和深度学习的基础知识，强调了这些系统的潜在优势和不可否认的局限性。
功能磁共振成像.pdf
在 fmridata 和 oro.nifti 之间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 fmri.cluster....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 fmri.design................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................13 fmri.metaPar................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................18 fmri.pvalue................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................23 fmri.searchlight. ................. ... . ... . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................34 niftiImage2fmri .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 plot.fmridata ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 plot.fmriICA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 切片定时 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
磁共振成像 (MRI) 使用说明
MRI 检查前：• 在患者进入 MR 环境之前，必须结束编程会话，并关闭 9010 型或 9020 型编程器计算机。• 请勿将 9010 型或 9020 型编程器系统的任何组件带入 MR 环境。• 扫描前，应指导患者通知 MR 系统操作员设备或导线区域内的疼痛、不适、发热或其他异常感觉，这些可能需要终止 MR 程序。• 还应指导患者通知临床医生患者病情的变化，这些变化可能因治疗被禁用而导致。MRI 检查期间：• 确保编程器保持关闭状态，直到患者离开 MR 环境。MRI 检查后：• MRI 检查后对 Barostim NEO 和 NEO2 IPG 设备的正确重新编程因型号和序列号而异。型号和序列号由 X 射线 ID 标签指示。有关详细信息，请参阅下表 3。
使用高Q FANO共振的光学切换 -
摘要：在光学纳米结构的连续体（BIC）中发现结合状态已引起了重大的研究兴趣，并发现了光学领域的广泛应用，从而导致了实现High-Q（质量）FANO共振的有吸引力的方法。在此，通过有限元方法（FEM）设计和分析了由MGF 2底物上的四个磷化物（GAP）圆柱组成的全dielectric跨表面。通过打破平面的对称性，特别是通过将两个圆柱体移动到一侧，可以实现从对称性保护的BIC到Quasi-BIC的过渡。此转变使尖锐的双波段FANO共振在1,045.4 nm和1,139.6 nm的波长下激发，最大Q因子分别达到1.47×10 4和1.28×10 4。多极分解和近场分布表明，这两个QBIC由电动四极杆（EQ）和磁四极杆（MQ）主导。此外，可以通过更改入射光的极化方向来实现双向光学切换。结果，优点（FOM）的最大灵敏度和数字为488.9 nm/riU和2.51×10 5