摘要背景:从磁共振图像(MRI)中分割脑肿瘤及其组成区域对于规划诊断和治疗非常重要。在临床实践中,经验丰富的放射科医生通常使用多模态 MRI 来描绘肿瘤区域。但这种手动分割容易出现重现性差且耗时。此外,常规临床扫描通常分辨率较低。为了克服这些限制,需要一种基于计算机视觉的自动精确分割算法。方法:我们研究了三种广泛使用的分割方法的性能,即区域增长、模糊 C 均值和深度神经网络 (deepmedic)。我们通过随机选择 48 名患者数据(高级别,n = 24 和低级别,n = 24)在 BRATS 2018 数据集上以及在我们的常规临床 MRI 脑肿瘤数据集(高级别,n = 15 和低级别,n = 28)上评估了这些算法。我们使用骰子相似系数、豪斯多夫距离和体积测量来测量它们的性能。结果:与模糊 C 均值 (FCM) 和 deepmedic 网络相比,区域增长法表现非常差。对于 BRATS 和临床数据集,FCM 和 deepmedic 算法的 Dice 相似系数得分彼此接近。这两种方法的准确率一般都低于 70%。结论:尽管 deepmedic 网络在 BRATS 脑肿瘤分割挑战中表现出非常高的准确率,但它必须针对低分辨率常规临床扫描进行定制训练。它还需要大量训练数据才能用作临床应用的独立算法。尽管如此,与区域增长或 FCM 相比,deepmedic 可能是脑肿瘤分割的更好算法。关键词:脑肿瘤、分割、深度神经网络、MRI
资金信息 本研究由 Isala 科学与创新基金(荷兰兹沃勒 Isala 医院)、Dr. CJ Vaillant 基金(荷兰阿尔梅勒 Landelijke Vereniging van Crematoria)和 Nutricia Specialized Nutrition(荷兰祖特梅尔 Nutricia Nederland BV)资助。赞助方未参与研究的设计和实施、数据的收集、管理、分析和解释,也未参与手稿的准备、审查和批准,也未参与决定是否将手稿提交出版。
经济学和经济政策目前处于不断变化状态。广泛的共识 - 新自由主义,市场原教旨主义或华盛顿的共识 - 直到最近才塑造了许多政府对经济的态度,这已经消失了。它在国际舞台上的表现 - 超级全球化 - 同样也被撤退。尽管这些条款的物质和内容仍然有争议,但它们表示倾向于扩大市场活动范围的共同偏爱,同时限制政府的作用。这些政策思维方式的缺陷现在已得到充分认可。他们不仅没有产生强大的经济增长,而且还增加了国家内部的不平等和经济不安全感,同时将社会人质置于金融危机,气候变化的发展以及良好的就业机会。当意外冲击袭击(例如由19009年大流行引起的经济收缩)时,处于弱势群体的脆弱性会进一步加剧。我们当代经济的问题在三个相关的时尚中向普通百姓展现出来。首先,我们经历了一种经济学家称为“劳动力市场两极分化”的现象 - 制造业,能源,销售和文书工作的消失,传统上是对中产阶级的垫脚石,特别是对于那些没有大学教育的人来说。技能密集型和专业职业,以及在某种程度上在底端的低工资个人服务。第二,精选的大都市地区与滞后地区之间的经济差距扩大了。前者能够利用新的经济背景提供的机会,而后者停滞不前,持续的失业和渐进的社会脱位。第三,结构性种族主义的遗产集中了不安全感,并减少了有色社区的经济机会。在美国,在民权运动后的二十年中,黑人和白人家庭之间的收入差距狭窄,30年前停止关闭;今天的种族财富差距与1970年一样大。这些趋势不仅造成经济不平等,不安全和种族排斥,而且还属于经济不满的核心,这使得在民意调查和政治两极分化中赋予了威权民粹主义者权力。各种各样的事态发展影响了世界上所有社会,尽管它们在美国等人中更为明显,在美国,不平等的开始较大,而且国家公共安全网络较弱,在剩下的地区集中的地区仍然较弱。将市场视为自我纠正和市场力量是种族和社会包容性的,这是政府落后于制定积极的策略来应对经济生产性领域的问题。技术变革,全球化,市场能力和就业的发展结构被认为是不可避免的,并且在很大程度上是不可变的,即使它们至少在某种程度上是由政策塑造的。尽管本地有希望的实验具有讽刺意味的是,市场爱好者称赞大学和政府赞助的研究在硅谷等地创造道德循环中的作用,同时未能承认缺乏公共行动可以加剧前工业地区下降的破坏性损害性循环,从而使前工业区域的下降和良好的学校的有色人种被封锁。
图 1:扩展的多尺度模型。组织尺度:脑切片中 36 · 10 3 个神经元(粉色圆圈)中的几个浸没在浴槽中;神经胶质细胞未明确建模,而是表示为每个 ECS 体素中的汇场。细胞尺度:每个神经元都有离子通道、2 个共交换器;Na + /K + 泵(星号表示 ATP/O 2 依赖性)离子在每个神经元内混合均匀(无细胞内扩散)。蛋白质尺度:表格(右)显示控制神经元和神经胶质细胞场中内在机制活动的物种。[离子] 尺度:离子根据菲克定律在 ECS 体素之间扩散,扩散系数见表 1。
摘要 — 大脑是文献中多项研究的来源,主要是因为它对于预测和分析某些疾病或状况都很重要。从患者图像中提取大脑进行医学分析可能会提供有用的预后信息。为此,数字图像处理算法已应用于医学领域,重点是大脑的识别。这项工作提出了一个基于三个主要步骤的大脑提取框架:1)数据采集;2)预处理;3)最大连通分量提取。我们的数据是按照 OASIS 协议获取的。应用预处理步骤是为了增强对比度并消除 T1 加权 MRI 中的可能噪音。最大连通分量提取是通过首先检测图像中的最大元素(即大脑)然后通过数学形态学运算符提取它来执行的。无监督框架无需调整即可提取不同轴向切片中的大脑。这项工作的主要贡献是自动识别大脑。它使用不同脑切片中的大脑和数字处理算法。我们采用了五个指标来评估我们的结果:特异性、召回率、准确率、F 测量值和精确度。在我们的第一次实验中,两个指标的效率超过 90%(特异性和精确度),其中两个指标超过 80%(F 测量值和准确度),灵敏度超过 70%。我们的第二个实验将我们的工作与文献中的相关工作进行了比较,在灵敏度方面排名第 5,在特异性方面排名第 2
整个幻灯片扫描技术已使完整的组织部分产生了高分辨率图像。但是,常用的分析软件通常无法处理产生的大数据文件。在这里,我们提出了一种使用开源软件Qupath的方法来检测,对荧光标记的细胞(小胶质细胞和周细胞)在整个冠状脑组织切片中进行分类。分析了男性和雌性NG2DDSRED X CX 3 CR1 1 /GFP小鼠的全脑切片。在一系列检测参数中选择了感兴趣的小区域,并将手动计数与自动方法产生的计数进行比较。确定了检测细胞并将其分类为每个大脑区域中的小胶质细胞或周细胞的最佳参数,并应用于与整个体感和运动皮层相对应的注释,每个部分的海马,thalamus和下丘脑。3.74%的所有检测到的细胞被覆盖为周细胞;但是,丘脑(6.20%)的这一比例显着高于其他地区。相比之下,皮质中的小胶质细胞(占总细胞的4.51%)更丰富(5.54%)。男性和雌性小鼠之间没有差异。总而言之,Qupath为全扫描图像分析提供了一种用户友好的解决方案,这可能会导致健康和疾病的重要新发现。
增材制造的一个基本步骤是切片。切片是将 3D 网格转换为一组包含构建对象所需所有路径的图层。切片过程通常被视为连续增材制造工作流程中的一个步骤:在 CAD 中设计一个对象,切片,然后将 G 代码发送到增材制造系统进行构建。虽然成功了,但此工作流程存在局限性,例如利用传感器反馈来改变路径。为了解决局限性并更好地利用工业 4.0 革命带来的机遇,橡树岭国家实验室的研究人员开发了一种新的切片机 ORNL Slicer 2.0。Slicer 2.0 的开发采用了“按需”切片的概念,切片机在对象构建中发挥了更积极的作用。在本文中,我们描述了这种新方法的基本设计理念以及 Slicer 2.0 框架。
在这里,我们证明了半线性波方程解的全球存在定理,具有批判性的非线性,承认有肯定的哈密顿量。在全球双曲线弯曲的时空中为波方程制定了一个参数,我们将Apriori在非线性波方程的溶液中以最初的能量为单位,从而以直接的方式遵循全局存在。这是通过两个步骤完成的。首先,基于Moncrief的光锥制剂,我们根据过去的光锥从任意时空点到“初始”,Cauchy hypersurface和该锥体与初始hypersurface的相交的“初始cauchy hypersurface”,从过去的光锥上呈现标量的表达。其次,我们获得了与三个准局部相关时间样的保形杀害和一个近似杀伤载体场相关的能量的先验估计。利用这些与物理应力 - 能量张量和积分方程相关的自然定义的能量,我们表明,标量场的时空L∞规范在初始数据方面保持界定,并且只要空间时空保持奇异/cauchy-horizon notimulition/cauchy-horizon nove the the n of tim to n of。
表4。Planned Stratified Random Sampling Design by Household Natural Gas Access and Community Size .......................................................................................................................................................................... 17