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World File Search System古生物学
公共中的古生物学
1.1‘Der Kristallpalast von Sydenham：Die Geologische Insel'，Illarderirte Zeitung 580，1854年8月12日。6 1.2插图伦敦新闻，1925年1月17日。10 1.3约翰·康威（John Conway），泥棉布氏（2013）13 2.1édouardriou的插图，在Verne 1867：161的修订版中。312.2 Arthur Conan Doyle的照片，Arthur Conan Doyle的照片2.5著名的侏罗纪公园大门，如史蒂文·斯皮尔伯格（Steven Spielberg）的电影48 3.1 Winsor McCay的肖像在1906年，其版本于1907年2月17日出现在纽约先驱报。58 3.4美国自然历史博物馆恐龙大厅的勃褐色坐骑。63 3.5“ Gertie从她的洞穴中出来”。 屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 电影中的屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 80 4.2在已发表的作品和主要媒体产品中，脊龙的持续发展。 8263 3.5“ Gertie从她的洞穴中出来”。屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。电影中的屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。 80 4.2在已发表的作品和主要媒体产品中，脊龙的持续发展。 82电影中的屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。屏幕截图，Winsor McCay的Gertie。80 4.2在已发表的作品和主要媒体产品中，脊龙的持续发展。82
深层古生物学和DNA存活的极限
摘要恶性神经胶质瘤的渗透性会导致活性肿瘤扩散到周围的水肿中，即使在对比度注射后，在常规磁共振成像（CMRI）中也不可见。MR弛豫计（QMRI）测量弛豫率取决于组织特性，并可以提供其他对比机制，以突出非增强的浸润性肿瘤。在考虑深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W次和对比度，T2W和FLAIR）以及定量（对比前和后对比度r 1，r 2和Proton密度）中，从23个典型的RADI中获得了一名典型的RADI，与CMRI数据相比，与CMRI序列相比是否提供了其他信息。在考虑基于深度学习的脑肿瘤检测和分割，术前常规（T1W per和Contyptrast和Contypontast，T2W和FLAIR），T2W和FLAIR）以及定量（前后和后对比度R 1，R 2和Proton MINID）MR研究中获得了23个典型的RADI较高的RADI，则获得了GREN。2D深度学习模型对使用CMRI或QMRI进行了横向切片（n = 528）的培训（n = 528），以进行肿瘤检测和分割。此外，对定量r 1和r 2的趋势通过模型解释方法与肿瘤检测相关的区域速率进行了定性分析。肿瘤检测和分割性能，用于对比前和对比后训练的模型最高（检测MATTHEWS相关系数（MCC）= 0.72，分割骰子相似系数（DSC）= 0.90），但是与CMRI相比，差异并不统计具有统计学意义。对使用模型识别的相关区域进行的总体分析表明，在CMRI或QMRI上训练的模型之间没有差异。查看各个病例时，注释以外的大脑区域的松弛率与肿瘤检测相关，在大多数情况下类似于注释中的区域类似的对比注射后显示出变化。总而言之，对QMRI数据培训的模型获得了与接受CMRI数据训练的模型相似的检测性能和分割性能，并在类似的扫描时间内定量测量脑组织性能。在考虑单个患者时，通过模型确定的区域的放松率分析表明，基于CMRI的肿瘤注释以外存在浸润性肿瘤。