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World File Search System对比度
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
对比度浴对神经性疼痛水平的影响...
摘要本研究论文深入研究了高频交易（HFT）和机器学习（ML）的交集，探索了ML技术对增强HFT策略的效率，准确性和盈利能力的重大影响。本文对与HFT和ML集成相关的原则，挑战和机遇进行了深入的检查。它还讨论了HFT中采用的各种ML方法，它们的优势，局限性和潜在的未来发展。通过对文献和案例研究的广泛综述，本文旨在全面概述ML进步驱动的HFT不断发展的景观。关键字：高频交易（HFT），机器学习（ML），算法交易，交易策略，定量财务。引起的背景和动机高频交易（HFT）已成为现代金融市场的重要方面。随着技术的快速进步和大量数据集的可用性，HFT公司利用机器学习技术来获得竞争优势。本研究论文深入研究了HFT和机器学习的交集，旨在揭示这个不断发展的领域的复杂性，挑战和潜在的好处。这项研究背后的动机是由HFT在全球金融系统中的重要性以及机器学习算法的变革力量的驱动的。面对算法交易，传统的交易策略正变得过时了，因此必须了解这种技术转变的含义。此外，对监管监督和市场稳定的不断需求需要对HFT实践进行全面分析。研究目标本研究论文的主要目标如下：•阐明高频交易中采用的基本原理和策略。•检查机器学习在增强HFT策略中的作用和影响。•分析与HFT相关的监管挑战和道德考虑。•提供有关HFT景观中未来趋势和潜在发展的见解。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
使用生成对抗网络和对比度学习
摘要 - 巨型镜像通常会遭受高水平的噪声，这可能会阻碍进一步的分析和解释。已经提出了解决此问题的内容感知图像恢复（CARE）方法，但是它们通常需要大量的培训数据并遭受过度填充。为了提出这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，用于几个射击显微镜图像denoising。我们的方法结合了通过对比度学习（CL）训练的生成对抗网络（GAN）与两个结构保留损失项（结构相似性指数和总变异损失），以进一步使用很少的数据进一步提高DeNO.图像的质量。我们证明了我们的方法在三个知名的显微镜成像数据集上的有效性，并表明我们可以在保留脱索质量的同时大大减少训练数据的量，从而减轻获取配对数据的负担并实现几乎没有射击学习。提出的框架可以轻松扩展到其他图像恢复任务，并有可能显着推进显微镜图像分析的领域。
多对比度MRI合成的个性化联合学习
通过多机构合作进行大型，多样化的MRI数据集的策划可以帮助改善对可靠地转化为目标对比图像的可靠合成模型的学习。为了促进合作，联邦学习（FL）采用了分散的模型培训，同时通过避免共享成像数据来减轻隐私问题。然而，传统的FL方法可能会因数据分布中固有的异质性而损害，并且域在成像位点内和跨成像位点的变化。在这里，我们介绍了MRI合成的第一种个性化FL方法（PFLSYNTH），该方法通过模型专业化对数据异质性的可靠性提高了单个站点和合成任务（即源目标对比）。为此，PFLSHNTH利用了配备有新型个性化块的对抗模型，该模型控制了特定于站点和任务的潜在变量，该块控制了空间/通道尺寸的生成特征图的统计数据。为了进一步促进沟通效率和现场专业化，部分网络聚合是在以后的发电机阶段进行的，而较早的发电机阶段和鉴别器则在本地进行了培训。因此，PFLSYNTH实现了多任务合成模型的多任务培训，其跨站点和任务具有高概括性能。全面的实验证明了MRI合成中PFLSHTH与先前联合方法的卓越性能和可靠性。
recore：正式化对比度表示世界模型
虽然最近的无模型增强学习（RL）方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性，但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制，尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自（i）样本效率不佳和（ii）对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战，我们提出了一种世界模型，该模型使用（i）对比不受监督的学习和（ii）干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型，提高样本效率，而对比度学习隐含地实施不变特征的学习，从而改善了概括。，随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好，因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题，我们提出了一种干预 - 不变的正规剂，其形式是辅助任务，例如深度预测，图像DeNoising，图像分割等，以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法，并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察，我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型，这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后，我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。
一种用于改善多重对比度增强方法......
大多数数据驱动方法都很容易受到数据变化的影响。当将深度学习 (DL) 应用于脑磁共振成像 (MRI) 时，这个问题尤其明显，因为脑磁共振成像的强度和对比度会因采集协议、扫描仪和中心特定因素而变化。大多数公开的脑磁共振数据集来自同一中心，在扫描仪和使用的协议方面是同质的。因此，设计出可以推广到多扫描仪和多中心数据的稳健方法对于将这些技术转移到临床实践中至关重要。我们提出了一种基于高斯混合模型 (GMM-DA) 的新型数据增强方法，目的是增加给定数据集在强度和对比度方面的可变性。该方法允许增强训练数据集，使训练集中的可变性与现实世界临床数据中看到的可变性相媲美，同时保留解剖信息。我们比较了最先进的 U-Net 模型在添加和不添加 GMM-DA 的情况下对脑结构进行分割训练的性能。这些模型在单扫描仪和多扫描仪数据集上进行训练和评估。此外，我们验证了同一患者图像（相同和不同扫描仪）的重测结果的一致性。最后，我们研究了偏差场的存在如何影响使用 GMM-DA 训练的模型的性能。我们发现，即使训练集已经是多扫描仪，添加 GMM-DA 也可以提高 DL 模型对训练数据中不存在的其他扫描仪的泛化能力。此外，同一患者分割预测之间的一致性得到了改善，无论是同一扫描仪重复还是不同扫描仪重复。我们得出结论，GMM-DA 可以提高 DL 模型在临床场景中的可转移性。
基于弥漫性斑点对比度的深组织流量金属...
弥漫性相关光谱（DCS）是一种越来越流行的非侵入性深层组织血流监测的新兴方式。它对来自单个斑点的快速波动光子计数signals进行了自相关分析。在这封信中，我们表明，可以从CCD摄像机获得的斑点的空间分布进行更简单的分析中获得相同级别的深层组织流量信息，我们将其命名为diffuse speckle对比度分析（DSCA）。均显示了流动幻像实验和体内袖口遮挡数据。DSCA可以被视为一种新的光学方式，结合了DCS和激光斑点对比度（LSCI），它利用了简单的仪器和分析，但对深层组织的流动很敏感。©2013美国光学学会
研究文章估计了使用多对比度CEST成像
神经代谢物的体内无创成像对于提高我们对神经退行性疾病中潜在的病理生理机制的理解至关重要。突触组织的异常变化导致突触降解和神经元丧失是推动阿尔茨海默氏病病理学的主要因素之一。基于磁共振成分的分子成像技术，例如化学交换饱和转移（CEST）和磁共振光谱（MRS）可以提供可能与潜在的病理和补偿机制有关的神经代谢物特异性信息。在这项研究中，进行了CEST和短回波时间单素MRS，以评估脑代谢物对β-淀粉样蛋白（Aβ）诱导的突触不足在阿尔茨海默氏病小鼠模型的河马中诱导的突触不足。在9.4 Tesla小动物MR成像系统上获取了基于CEST的光谱（Z-Spectra），该系统具有两个辐射式（RF）静止幅度（1.47μt和5.9μt），以分别获得肌酸和谷氨酸 - 与谷氨酸的cest对比。多池Lorentzian拟合和定量T1纵向松弛图用于获得代谢特定的明显交换依赖性弛豫（AREX）图。获得短回声时间（TE = 12 ms）单素MRS，以量化右海马区域的多个神经代谢物。AREX对比和基于MRS的代谢产物浓度水平，其野生型（WT）同窝型同伴（年龄= 10个月）。在相同的ROI中，GLU-AREX和CR-AREX表现出与GLU/TCR比的正相关。使用MRS Voxel作为感兴趣的区域，与WT动物相比，ARTE10中GLU-AREX和CR-AREX的群体分析显着降低。与WT动物相比，ARTE10小鼠中基于MRS的结果显示谷氨酸（GLU）和谷氨酸 - total-total cretine（GLU/TCR）的比例显着降低。与WT动物相比，ARTE10中ARTE10中的总肌酸（TCR），磷酸甲酸（PCR）和谷胱甘肽（GSH）浓度水平的总数也显着增加。这些结果表明神经递质代谢物的参与和β介导的突触中的能量代谢
高分辨率和对比度7特斯拉MR脑成像新生儿
1 London Collaborative Ultra High Field System (LoCUS), King ' s College London, London, United Kingdom, 2 Guys and St Thomas ' NHS Foundation Trust, London, United Kingdom, 3 Centre for the Developing Brain, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United Kingdom, 4 Biomedical Engineering Department, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United王国，5先生研究合作，西门子医疗保健有限公司，伦敦，英国，6 MRC神经发育障碍中心，国王学院伦敦国王学院，伦敦，联合王国，7生物医学图像技术，ETSITelecomunicaciCión，Madrid and Ciber-Bbn，ISCII和Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，神经发育科学，精神病学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，英国伦敦，9先生，放射科先生，放射科，大奥蒙德街儿童医院，伦敦，英国，