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使用NeuroMark PET独立组件分析框架构建多元分子成像大脑图谱
标题：使用NeuroMark PET独立组件分析框架运行：Neuromark Ica Ica Ica Pet Atlas作者：Cyrus Eierud A，Martin Norgaard B，C，Murat Bilgel D，Helen Petropoulos A，Helen Petropoulos A，Zening Fuu a，Zening Fuu A，Armin iraji J.Meran iman gran geran geran gran geran， ，Cyril Pernet H，Vince D. Calhoun A，I，J为阿尔茨海默氏病神经影像学计划*隶属关系：A）神经影像学和数据科学转化研究中心（趋势），乔治亚州立大学，乔治亚州立大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚大学，乔治亚州大学，乔治亚大学。b）美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分支。c）丹麦哥本哈根哥本哈根计算机科学系。d）美国马里兰州巴尔的摩国家老化研究所行为神经科学实验室。e）Karolinska Institutet和斯德哥尔摩县议会临床神经科学系，斯德哥尔摩，SE-171 64，瑞典。f）美国纽约哥伦比亚大学精神病学系。g）美国纽约哥伦比亚大学生物统计学系。h）丹麦哥本哈根Rigshospitalet的神经生物学研究部门。i）美国佐治亚州亚特兰大佐治亚州立大学神经科学研究所和物理学心理学和计算机科学系。j）佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州佐治亚州理工学院电气和计算机工程系 *）用于准备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（ADNI.loni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：http：//adni.loni.usc.edu/wp- content/uploads/how_to_apply/adni_acknowledgement_list.pdf
NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法
图4。刺激记录和使用壳测量。（a）带有封装器官的3D壳MEA的图像。在孵化器内部保留的同时，刺激和记录了类器官。（b）3D-Shell MEA的示意图，并标有北，东和西的三个传单。（c）图显示了通过所有三个电极将20 µA的刺激电流发送到类器官时，显示了记录的电压。（d）所有三个电极的记录电压轮廓图显示从类器官收集的信号。与（c）中所示的刺激相对应的峰将从此轮廓中删除。（e）八周龄的类器官的代表性最大强度Z练习图显示了核（I）和绿色，紫色，紫色和黄色（ii）中所示的核（Hoechst），神经元干细胞（SOX2）和轴突（NF-H）的存在。染色说明了器官内的细胞同质性。在20倍拍摄图像。比例尺为100 µm。
通过使用高性能电离微电极阵列与光学成像相关的高性能电离微电极阵列
1个大学。Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189-Cristal-Center for Research in Computer Science, Signal and Automatic, F-59000 Lille, France 2 University Paris-Saclay, CNRS, CEA, Institut de Physique Th´Eorerique, 91191, Gif-sur-Yvette, France 3 Univ Lyon, Ens de Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, CNRS De Physique（UMR 5672），F-69342 Lyon，法国4 Qube Research and Technologies，75008 Paris，France 5 Univ。Lille，CNRS，UMR 8523-Phlam-phlam-lasers，Atoms and Mol´écules，F-59000 Lille，法国6号ALTO大学应用物理系，00076 AALTO，AALTO，芬兰7 Sorbonne University 7 Sorbonne University 7 Sorbonne University，理论实验室和高级Enigh Enightoration and High Enigh Encorgies，cnres and High Enighs umr 7559999999999。 Jussieu，Tour 13，5eme’iTage，75252 Paris 05，法国8大学。巴黎 - 萨克莱，CNRS，Optique Institute研究生院
针对黑色素的苯甲酰胺衍生物放射性示踪剂用于黑色素瘤成像和治疗：临床前/临床开发以及与其他治疗方法的结合
Jacques Rouanet、Mercedes Quintana、Philippe Auzeloux、Florent Cachin、Françoise Degoul。用于黑色素瘤成像和治疗的苯甲酰胺衍生物放射性示踪剂：临床前/临床开发以及与其他治疗方法的结合。《Alimentary Pharmacology & Therapeutics》（增刊），2021 年，第 107829 页。�10.1016/j.pharmthera.2021.107829�。�hal-03160223�
活细胞中线粒体网络形态的定量成像和符号表型
线粒体在组织稳态，压力反应和人类疾病中的重要性，结合了它们在各种结构和功能状态之间过渡的能力，使它们成为监测细胞健康的出色细胞器。因此，需要技术在各种细胞和细胞环境中准确分析和量化线粒体组织的变化。在这里，我们提出了一种创新的计算机化方法，该方法可以通过提供三十多个功能，从而实现对线粒体形状和网络体系结构的准确，多尺度，快速和具有成本效益的分析。为了促进定量结果的解释，我们介绍了两种创新：使用Kiviat-Graphs（此处称为MiteSostels图），以表示高度符合性数据和可视化各种Mito-Cellular构型的形式，以形式的形式（称为mitosoposigils）。我们在从基础条件下培养的现场正常的人皮细胞中收集的丰富数据集上测试了我们的全自动图像分析工具，或暴露于特定应力，包括UVB辐射和农药暴露。我们证明了我们的专有软件（称为Mitotouch）在控制和压力的真皮成纤维细胞之间以及正常成纤维细胞和其他细胞类型之间敏感折磨的能力（包括癌症组织衍生的成纤维细胞和原发性角膜细胞），表明我们的自动分析分析捕获了分析差异。我们的工具具有在其他研究领域（例如基于这种新颖的算法，我们报告了一种保护性天然成分的鉴定，该保护性成分对线粒体组织产生了有害氢（H2O2）的有害影响。因此，我们构思了一种新型的湿干管道，结合细胞培养物，定量成像和符号学分析，以详尽地分析活着的粘附细胞中线粒体形态。
Au（iii），pt（iv），pd（ii）和rh的吸附（... ） 全局PM2.5暴露和不平等 通过机器学习技术对某些图形结构的模糊和清晰的计算分析 颈动脉血运重建可改善颈动脉狭窄患者的认知 关于公共支持AI安全监督的调查证据 向量选择，矢量惊喜 抗体官能化基于MXENE的电化学生物传感器，用于维生素D缺乏症的护理点检测 后代种植 真核生物中自动发光成像的改进途径 缺氧对成人和新生犬心室心肌的细胞电活活性的影响 有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题 世界视图 胸腺真菌孢子 前期
这项研究研究了使用市售活性炭（AC）同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附，从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量，过程，过程，温度，pH和离子强度的影响。高温，高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段，导致了近100％的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度，从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比，这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
BeMoBIL Pipeline 用于自动分析多模式移动大脑和身体成像数据
硬件技术和分析方法的进步使脑电图 (EEG) 实验具有越来越多的移动性。除了神经活动之外，移动大脑/身体成像 (MoBI) 研究还可以记录各种类型的数据，例如运动或眼动追踪。尽管有可用的选项可以以标准化的方式分析 EEG 数据，但它们并不能完全涵盖来自移动实验的复杂多模态数据。因此，我们提出了 BeMoBIL 管道，这是 MATLAB 中一个易于使用的管道，支持时间同步处理多模态数据。它基于 EEGLAB 和 fieldtrip，由用于 EEG 预处理和随后的源分离的自动化功能组成。它还提供用于运动数据处理和从不同数据模态中提取事件标记的功能，包括使用独立成分分析从 EEG 中提取眼动和步态相关事件。该管道引入了一种新的稳健方法，用于基于感兴趣区域的独立 EEG 成分的组级聚类。最后，BeMoBIL 管道在各个处理步骤中提供分析可视化，保持分析透明并允许对结果进行质量检查。所有参数和步骤都记录在数据结构中，可以使用相同的脚本完全复制。该流程使（移动）EEG 和身体数据的处理和分析更加可靠，并且不受个别研究人员的先前经验的影响，从而促进了 EEG 的一般使用，特别是 MoBI。这是一个开源项目，可在 https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline 下载，允许将来进行社区驱动的改编。
BeMoBIL Pipeline 用于自动分析多模式移动大脑和身体成像数据
硬件技术和分析方法的进步使脑电图 (EEG) 实验具有越来越多的移动性。除了神经活动之外，移动大脑/身体成像 (MoBI) 研究还可以记录各种类型的数据，例如运动或眼动追踪。尽管有可用的选项可以以标准化的方式分析 EEG 数据，但它们并不能完全涵盖来自移动实验的复杂多模态数据。因此，我们提出了 BeMoBIL 管道，这是 MATLAB 中一个易于使用的管道，支持时间同步处理多模态数据。它基于 EEGLAB 和 fieldtrip，由用于 EEG 预处理和随后的源分离的自动化功能组成。它还提供用于运动数据处理和从不同数据模态中提取事件标记的功能，包括使用独立成分分析从 EEG 中提取事件。该管道引入了一种新的稳健方法，用于基于感兴趣区域的独立 EEG 成分的组级聚类。最后，BeMoBIL 管道在各个处理步骤中提供分析可视化，保持分析透明并允许对结果进行质量检查。所有参数和步骤都记录在数据结构中，可以使用相同的脚本完全复制。该流程使（移动）EEG 和身体数据的处理和分析更加可靠，并且不受个别研究人员的先前经验的影响，从而促进了 EEG 的一般使用，特别是 MoBI。这是一个开源项目，可在 https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline 下载，允许将来进行社区驱动的改编。
mātaiōhangatatau本科定量经济学医学成像
要满足该计划的入学，必须将学生雇用在适当的临床培训职位上。这是新西兰心脏超声部门的付费职位，学生有责任查找和确保这一职位。还必须由合格且经验丰富的工作人员提供对学生的适当监督，该工作人员在超声范围内注册（特别是心脏超声），并持有当前的年度执业证书（APC）。
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，