摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而,TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域,目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异,并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下,实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接,这在计算上效率低下,并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接,特别是在基于网络的治疗(如重度抑郁症)中,需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架,使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线(准备)分析与在线(实时)概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航,我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统,这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标,评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术,具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明,受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异,例如,虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线,但在受试者 #3 的 V1 中,没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明,实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分,通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如,在
•Yan Wang,博士学位| DTP I副总监| ORS | OGD | CDER•Mark Donnelly,博士学位| DQMM高级药物学家| ORS | OGD | CDER•Qiangnan Zhang,博士学位| DTP I | ORS | OGD | CDER•Ying Jiang,PhD |化学家,DTP I | ORS | OGD | CDER•Pamela Dorsey,博士| DB III高级药物学家| OB | OGD | CDER•Christopher Morgan,博士| DPTR药理学家| OSCE | OGD | cder
数字技术正在以有希望和威胁的方式迅速而深刻地改变世界。大数据,人工智能,机器学习和区块链等技术对部门,商业模式以及人们在社会上相互互动的方式具有破坏性影响(Lopes,2019)。此外,对数字技术的频繁使用和依赖会引起商业和社会的无数重要变化(Schuh等,2017; Veldhoven,2022年),在该技术和社会中,技术与社会的相互联系是如此之深,以至于我们现有的文化结构塑造了我们生活的社会(Nadoleanu等人,202222222)。这些转变都发生在商业模型和组织结构中,从而导致了由技术驱动的重大社会变革(Schuh等,2017)。
脱节酸是一种古老的普遍类异丙裔化合物,存在于环境的不同水平发展水平。在1940年代,首先注意到植物的生长,在1960年代中期,植物表明,调节其余植物的植物调节植物的恢复。2010年的研究揭示了吸收酸的生物合成。从甲丙酸合成为起始场所合成的Xanthophylls的降解程度是生物活性吸收酸,氧 - 富含氧的二萜分子。脱甲酸作为继发代谢产物会影响植物的许多生理过程。在过去的二十年中,通过蛋白酸的通用信号传导途径研究了分子遗传学,生化和药理学研究。1986年,1986年,发现与这些测试并行进行的动物实验是在动物体内产生的。千年后,在动物器官,组织,细胞(白细胞,单核细胞/巨噬细胞,粒细胞,微胶质细胞,胰腺细胞,间质干细胞等)中宣布了越来越多的人。玩。到目前为止,关于该化合物的多功能生理效应,还有大量文献。已被证明是人类的内源激素。在动物和人类中的脱甲酸都非常旨在向植物中的植物发出信号,因此它以类似的方式控制,包括细胞生长,发育和对各种刺激的免疫反应。orv hetil。也已被称为动物体作为生长调节剂无毒,但同时抑制了癌细胞的生长。对碳水化合物代谢具有积极作用,并且具有抗炎特性,但也描述了炎症的炎症作用。目前正在研究人类药用的可能性。2025; 166(2):43-49。
▪社区护理发展计划目前正在开发传播的蓝图,该计划将指导各地区建设自己的社区护理系统。▪HIE单位代表ODE在护理系统(SOC)咨询委员会中,确保教育是制定2025年州和地方SOC战略计划的关键合作伙伴。▪Full服务社区学校(FSC)被证明是社会需求支持模型。HIE部门正在努力将其映射到该框架,并支持学区实施FSC。
研究问题的简介DLRL方向查找器(DF)系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号,并在三个类别中对检测到的信号进行分类,即固定频率(FF),频率料斗(FH)和爆发。DF系统在频域中进行扫描,并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的,并在频域中进行,并且在每个通道中并行,因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制,因此,快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法,以将接收的信号分类为FF,FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成,该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能,并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件(最少2个通道)生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
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1 Institute of Human Genetics, Ulm University and Ulm University Medical Center, Albert-Einstein-Allee 11, Ulm 89081, Germany 2 Department of Genome Regulation, Max Planck Institute for Molecular Genetics, Ihnestraße 63-73, Berlin 14195, Germany 3 Digital Health Cluster, Hasso Plattner Institute for Digital Engineering, Digitial Engineering Faculty, University of POTDSDAM,教授 - 赫尔默特 - 斯特尔。2-3,Potsdam 14482,德国4临床和生物心理学,心理学与教育研究所,乌尔姆大学,艾伯特 - 因斯坦 - 阿利47号,乌尔姆89081,德国5生物医学信息学信息学信息学,数据挖掘和数据分析,应用计算机科学和医疗学院,邮政编码8,邮政编码。德国2-3,Potsdam 14482,德国4临床和生物心理学,心理学与教育研究所,乌尔姆大学,艾伯特 - 因斯坦 - 阿利47号,乌尔姆89081,德国5生物医学信息学信息学信息学,数据挖掘和数据分析,应用计算机科学和医疗学院,邮政编码8,邮政编码。德国
•列出要测试的特定假设。解释您引人注目的观察以及开发假设所需的工作(“试点”类型的研究)•解释为什么以前的研究不足以解决这一研究问题以及您的研究方法的不同。