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神经图像-Kalin Lab
白质（WM）发育的改变与许多神经精神病和神经发育障碍有关。大多数检查WM开发的MRI研究都采用了张量张量成像（DTI），该研究依赖于估计水分子的分化模式作为WM微结构的反射。定量弛豫计，一种表征WM微结构变化的替代方法，是基于与质子的磁性弛豫相关的分子传播。在一项生命第一年的34名婴儿非人类灵长类动物（NHP）（NHP）（NHP）（Macaca Mulatta）的纵向研究中，我们实施了一个新型的，高分辨率的，T1 T1加权的MPNRAGE序列，以检查与DTI的纵向宽松率（QR 1）相关的纵向松弛率（QR 1）的WM轨迹。据我们所知，这是第一项研究，旨在使用定量松弛计和第一个直接比较婴儿期DTI和弛豫指标的NHP中的发育WM轨迹。我们证明QR 1表现出强大的对数生长，以后方和中外侧的方式展开，类似于DTI指标。在受试者内级，DTI指标和QR 1高度相关，但很大程度上是在受试者间级别无关的。与DTI指标不同，出生时（子宫内的时间）胎龄是早期产后QR 1水平的有力预测指标。虽然在整个生命的第一年中都保持了DTI指标的单个差异，但QR 1并非如此。这些结果表明，在发育研究中使用定量弛豫计和DTI中的相似性和差异，为将来的研究提供了基础，以表征这些量度在细胞和分子水平上反映的独特过程。
可扩展图像通过临时预测
我们提出了视觉自动回归建模（VAR），这是一种新一代范式，它重新定义了图像上的自回归学习，例如粗到精细的“下一尺度预测”或“下一个分辨率预测”，与标准的栅格扫描“下一步的预测”不同。这种简单，直观的方法使自动回归（AR）变压器可以快速学习视觉分布并可以很好地概括：VAR首次使GPT型AR模型超过图像生成中的扩散变形金刚。在Imagenet上256×256基准上，通过将Fréchet距离（FID）从18.65提高到1.73，从80.4到350.2显着改善了AR基线，并具有20倍的推理速度。还经过经验验证，VAR在多个维度上胜过扩散变压器（DIT），包括图像质量，推理速度，数据效率和可扩展性。扩展VAR模型表现出与LLMS中观察到的明确的幂律缩放定律，线性相关系数接近-0。998作为可靠的证据。var进一步展示了下游任务中的零弹性概括能力，包括图像上涂抹，外观和编辑。这些结果表明，VAR最初模拟了LLM的两个重要特性：缩放定律和零弹性概括。我们发布了所有模型和代码，以促进对视觉生成和统一学习的AR/VAR模型的探索。
病例报告 - ABC心血管图像
有两种不同形式的attr：遗传性，是由致病性突变引起的，这些突变破坏了蛋白质的稳定性，并获得了，也被称为野生型（WTATTR），这是由于WTATTR蛋白的积累而引起的。3关于ATTR的临床表现，在世袭类型的情况下，它们取决于所涉及的遗传变异体，并可能导致心脏和外部受累，包括感觉运动神经病，自主神经病，胃肠道史诗等。在WTATTR的情况下，心脏受累是主要的表现，其特征是心力衰竭，传导障碍和心律不齐。4心脏淀粉样变性诊断的黄金标准是刚果红色组织的极化光显微镜中的苹果绿色双折射的证明。5 However, confirmatory biopsy is no longer necessary for a diagnosis when the following criteria are met: heart failure with an echocardiogram or cardiac magnetic resonance imaging consistent with amyloidosis, a grade 2 or 3 uptake on radionuclide scintigraphy with 99m-Technetium- labeled 3,3- diphosphono - 1 , 2-propanodicarboxylic acid or pyrophosphate （PYP），并且没有可检测到的单克隆性颅脑病。6目前有新的疾病 - 可用于遗传和获得的attr的治疗选择。在可用的药物中有选择性的TTR稳定剂，例如tafamidis和遗传消音器，例如Inotersen或patisiran，它们在疾病早期阶段提供了最重要的好处。7
基于事件的低功耗图像传感器
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
图像 - 加密 - 使用-Xorshift-and-random-number- ...
2，助理教授，部门。 ，Swarnandhra工程技术学院，Seetharampuram，2，助理教授，部门。，Swarnandhra工程技术学院，Seetharampuram，
双通道图像注册和深
摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
计算机获取核医学图像
大多数核医学成像系统将其信息呈现为数字图像。数字图像以计数值数组或矩阵的形式存储在计算机中，并通过分配取决于每个元素中的计数数量的灰度或颜色标度来显示。通常（但不完全是），数组是方阵，尺寸范围从 32 x 32 到 1024 x 1024，尽管大多数核医学图像的尺寸为 64 X 64、128 X 128 或 256 X 256 (1,2)。每个矩阵元素（通常称为像素）都是计算机内存中的一个位置。64 x 64 矩阵有 4096 个像素，而 128 x 128 矩阵是其四倍大（16,384 个像素），256 x 256 矩阵是其十六倍大（65,536 个像素）。一个像素中可以存储的计数数量取决于分配的位数。由于计算机的设计方式，最方便的方式是分配 ei-
