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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。
Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
心脏病学系（D ouyang MD，J Theurer BS，N r Stein MD，N Yuan MD，MD （D ouyang，S s chugh），以及美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的手术系（M Nurok MD）麻醉司；计算机科学系（J W Hughes BS，博士学位，J Y Zou PhD），心脏病学系（J E Tooley MD，M Perez MD）和BioInformatics Research（J H Chen MD博士学位），医学系，生物医学数据科学系和斯坦福大学（J Y ZOU）米尔斯坦医学系（P Elias MD，T Poterucha MD，Perotte博士学位）和生物医学信息学部（P ELIAS）（P ELIAS），哥伦比亚大学欧文大学纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心；美国马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院医学系心血管医学（B Claggett PhD）和预防医学部（N R Cook Phd）
在存在高对比度的紧密夹杂物的情况下对场浓度的定量分析
摘要在包含物和不同材料的基质组成的复合材料中，一些包含物彼此紧密地位于彼此之间。如果夹杂物的材料特性与基质的材料特性高，则场浓度发生在紧密的夹杂物之间的狭窄区域中。在复合材料和成像理论中，定量地理解场浓度是重要的，因为它代表了压力或场的增强。过去30年左右，在分析这种野外浓度方面的情况下取得了重大进展：最佳估计和渐近表征限制了场浓度，在电导率方程（或抗层弹性），线性弹性系统和Stokes系统的情况下得出了现场浓度。本文的目的是以连贯的方式审查其中的一些。
单片高对比度金属光栅
光电器件的透明导电电极 (TCE) 设计需要在高导电性和透射率之间进行权衡，从而限制了其效率。本文展示了迄今为止最好的 TCE，其新颖的 TCE 制造方法可以有效缓解这种权衡：集成金属的单片高对比度光栅 (metalMHCG)。metalMHCG 比其他 TCE 具有更高的电导率，同时具有透射和抗反射特性。本文重点介绍红外光谱 TCE，这对于传感、热成像和汽车应用至关重要。然而，由于自由载流子吸收率升高，它们对可见光谱的要求比 TCE 高得多。它展示了创纪录的 75% 非偏振光绝对透射率，相对于普通 GaAs 基板的透射率达到创纪录的 108%。它实现了更大的偏振光绝对透射率，达到 92% 或 133% 的相对透射率。尽管透射率创下了历史新高，但金属 MHCG 的薄层电阻却是有史以来最好的，比任何其他 TCE 都低几倍，范围从 0.5 到 1 𝛀 Sq − 1。
非对比度计算机断层扫描在评估中的作用...
[1]在这个新的放射学时代，计算机断层扫描已成为头部受伤患者初步评估的基本主要选择。在检测颅骨骨折和急性颅内出血方面，它也很容易获得，更快且高度准确。[2]基于50名被转诊为NCCT头部调查的患者，根据调查的50名患者，基于便利性抽样进行了一项前瞻性研究。进行了研究以确定临床发现，断裂的类型和骨折部位。这项研究得出的结论是，NCCT头部调查是最佳的脑损伤史患者的主要方式。关键字：NCCT头，MDCT，断层扫描，重建。简介CT扫描代表计算机断层扫描。这是一种特殊的断层扫描形式，其中计算机用于对层析成像平面或切片进行数学重建。1971年10月1日，在由Godfrey N. Hounsfield爵士开发的原型扫描仪上进行了涉嫌进行额叶肿瘤的患者进行的第一次临床计算机断层扫描（CT）扫描。扫描仪产生了具有80 x 80矩阵的图像。[3] 1974年，罗伯特·史蒂文·莱德利（Robert Steven Ledley）博士给了整个 -
使用术中对比度的定量分析 -
目的：对比增强的超声（CEU）血液动力学与成人型弥漫性神经胶质瘤的分子生物标志物，特别是异氯酸酯脱氢酶（IDH）之间的关系，尚不清楚。进行了这项研究，以使用定量指标对成人型弥漫性神经胶质瘤的血管化进行全面描述。此外，它旨在识别任何具有术中预测IDH突变状态的变量。方法：这项前瞻性研究招募了2021年11月至2022年9月之间成人型弥漫性神经胶质瘤的患者。进行了术中CEU，并记录了90秒的CEUS视频。血液动力学参数，包括峰值增强（PE）差异，是根据感兴趣区域的时间强度曲线计算的。对CEUS参数进行了差异分析，相对于分子生物标志物和等级。分析了各种参数的接收器操作特征曲线，以评估这些参数预测IDH突变状态的能力。结果：评估了60例成人型弥漫性神经胶质瘤的患者。所有血液动力学参数除了增加时间外，都表现出IDH突变剂和IDH-WildType成人型弥漫性神经胶质瘤之间的显着差异。PE差异作为区分IDH-WildType和IDH突变的神经胶质瘤的最佳指标，曲线下的面积为0.958（95％置信区间，0.406至0.785）。此外，血液动力学参数揭示了成年型弥漫性神经胶质瘤的级别和类型的显着差异。结论：术中可以使用血液动力学参数来有效区分IDH-野生型和IDH突变的成人型弥漫性胶质瘤。此外，定量CEU还为神经外科医生提供了动态灌注信息，以提供各种类型和等级的成人型弥漫性神经胶质瘤。
多视图对比度学习超图神经网络，用于药物 - 疾病 - 疾病酶协会预测
确定药物，微生物和疾病之间的潜在关联对于探索发病机理和改善精确医学具有重要意义。有很多用于成对关联预测的计算方法，例如药物微生物和微生物 - 疾病酶关联，但很少有方法集中在高阶三质量药物 - 微生物 - 疾病（DMD）关联上。由HyperGraph神经网络（HGNN）的进步驱动，我们希望它们能够完全限制高级相互作用模式，这是由DMD关联和重新确定声音预测性能提出的Hy-Pergraph背后的。但是，由于体外筛查的高成本，已确认的DMD关联不足，该筛选形成了稀疏的DMD超图，因此具有次级通用能力。为了减轻限制，我们提出了一个dmd关联预测，提出了一个名为MCHNN的经验化学习。我们在DMD HyperGraph上设计了一种新颖的多视图对比学习（CL）作为辅助任务，该任务指导HGNN学习更多的判别性代表并增强通用能力。extentiment实验表明，MCHNN在DMD关联预先字典中实现了令人满意的性能，更重要的是，在稀疏的DMD Hypergraph上设计了我们设计的多视图CL的效率。
使用光谱椭圆形对比度
＃＃电子邮件：sh315@cam.ac.uk，jaa59@cam.ac.uk抽象扭曲的双层石墨烯提供了一个理想的固态模型，可探索相关的材料属性和机会，用于各种光电应用程序，但可靠，可靠的快速，快速的扭曲角度表征仍然是一个挑战。在这里，我们引入光谱椭圆测量对比度显微镜（SECM），作为在光学共振的扭曲双层石墨烯中绘制扭曲角度障碍的工具。我们优化了椭圆角，以根据入射光的测量和计算的反射系数增强图像对比度。与Van Hove奇异性相关的光谐振与拉曼和角度分辨光电发射光谱良好相关，证实了SECM的准确性。结果强调了SECM的优势，这被证明是在大面积上表征扭曲的双层石墨烯，解锁过程，材料和设备筛选以及双层和多层材料的交叉相关测量潜力的快速，无破坏性方法。
对艾伯塔省卒中计划自动评分的深度学习模型的临床评估早期CT评分在非对比度CT
摘要背景自动化测量艾伯塔省中风计划早期计算机断层扫描评分（方面）可以支持临床决策。基于深度学习算法，我们开发了一个自动化方面评分系统（Heuron方面），并在预先指定的临床试验中验证了其性能。用于模型训练的方法，我们使用了487例急性缺血性中风患者（AIS）的非对比度计算机断层扫描图像。在临床试验中，招募了326例患者（87例AIS，56例患有其他急性脑疾病，没有脑部疾病的183例）。将启发体方面的结果与两名中风专家使用Bland -Altman协议产生的共识进行了比较。平均差异小于0.35，最大允许差小于3.8被认为是主要结果目标。计算了模型对10个感兴趣区域和二分法方面的敏感性和特异性。结果平均差异为0.03 [95％置信区间（CI）：-0.08至0.14]，一致的上和下限为2.80 [95％CI：2.62至2.99]和-2.74和-2.74和-2.74 [95％CI：−2.92至-2.92至-2.55]，相应地。对于检测10个方面的早期缺血变化的各个方面的计算，敏感性和特异性为62.78％[95％CI：58.50至67.07]和96.63％[95％CI：96.18至97.09]。此外，在二分法分析（方面> 4vs.≤4）中，灵敏度和特异性分别为94.01％[95％CI：91.26至96.77]和61.90％[95％CI：47.22至76.59]。结论当前的试验结果表明，纯种方面可靠地衡量在临床实践中使用的方面。
使用对比度增强乳房摄影（CEM）
摘要：我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影（CEM）的对比度增强，以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度，对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类（62.37％vs. 48％; p <0.001）更准确地将病变分类为恶性或良性，但是与单独的密度合影相比，串联的密度和对比度表现出更高的精度（71.25％; p <0.001）。包括我们模型中的人口统计学和临床数据，导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像（0.81 vs. 0.70； P <0.001）。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中，串联密度和对比直方图在单独的密度直方图（77.63％vs. 78.59％vs. 78.59％; p = 0.504）中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明，乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是，通过从CEM中添加对比度增强成像数据，分类精度得到了显着提高。