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World File Search System成像
用于脑血流成像的 FACED 提升术
活细胞需要能量，有些细胞比其他细胞需要更多能量。有些细胞的代谢率在几秒钟内从最小变为最大，而有些细胞则是无底洞，需要无节制地持续供应能量。能量底物和氧气的供应以及代谢废物的清除是通过复杂的血管网络来维持的，富含葡萄糖的血浆和充满氧气的红细胞 (RBC) 就是通过血管网络运输的。能量代谢的变化是诊断和监测组织疾病的常用指标，这一事实进一步强调了深入了解能量供应的重要性。大脑也不例外，但它有许多特殊功能和未解之谜。能量需求大约比身体每体积的平均能量需求高出一个数量级。最重要的是，由于大脑的能量储存能力有限，因此必须持续供应氧气和葡萄糖。供应中断几分钟就会对脑细胞造成不可逆转的损害。因此，大脑使用复杂的调节系统来控制其能量供应，该系统涉及壁细胞以及神经元和神经胶质细胞。更清楚地了解单个血管和整个脉管系统水平的血流变化对于揭示这个相互关联的系统如何协调其适应性至关重要。在 PNAS 中，Meng 等人 (1) 介绍了一种强大的超快速方法来改善微血管网络中脑血流的体内测量，这将大大提高双光子显微镜在量化微血管灌注方面的适用性。尽管自 19 世纪末以来我们就知道大脑会局部调节血流以满足局部能量需求的增加 (2, 3)，但潜在的血液动力学过程以及细胞间和细胞内的信号通路仍然很大程度上未被发现（有关最近的综述，请参阅参考文献 4 和 5）。并且，在当前背景下需要强调的是，允许以高空间和时间分辨率测量血流的方法有限，但它们对于产生对血液调节微血管方面的新见解至关重要。由于其重要性，研究人员不断开发和应用各种方法来测量脑血流。这些方法基于不同的模式，例如放射性标记扩散化合物、氢扩散和微电极技术、磁共振成像、光谱、光学相干断层扫描、激光散斑成像，以及最近的聚焦超声和光声成像。其中一些方法已达到黄金标准地位，而其他方法则从地图上消失了。1998 年，Kleinfeld 等人 (6) 引入双光子显微镜来追踪单个红细胞。在接受静脉注射荧光葡聚糖以染色血浆的麻醉小鼠中，通过毛细血管短段的千赫兹线扫描来量化位移
用于肿瘤成像的叶酸受体靶向 PET 放射性药物的开发——从实验室到临床的历程
摘要：叶酸受体-α（FR-α）在许多上皮癌中过度表达，包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌，但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此，FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET（正电子发射断层扫描）放射性药物，用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18（t 1 / 2 = 109.8 分钟）和镓-68（t 1 / 2 = 67.7 分钟）标记的叶酸放射性结合物的结果，但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸，例如铜-64（t 1 / 2 = 12.7 小时）、铽-152（t 1 / 2 = 17.5 小时）、钪-44（t 1 / 2 = 3.97 小时）、钴-55（t 1 / 2 = 17.5 小时）和锆-89（t 1 / 2 = 78.4 小时）。对于肿瘤成像，迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中，除了 [ 18 F]AzaFol 之外，没有一种完成了从实验室到临床的旅程，该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而，在不久的将来，我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验，因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
论人工智能在 COVID-19 医学成像中的作用
1 IBM 欧洲研究中心，瑞士苏黎世 2 苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，瑞士苏黎世 3 IBM 阿尔马登研究中心，美国加利福尼亚州圣何塞 4 视觉放射学，美国德克萨斯州达拉斯 5 犹他大学健康科学中心放射学和影像科学系，美国犹他州盐湖城 6 塞顿医学中心放射学系，美国加利福尼亚州戴利城 7 阿苏塔医学中心放射学系，以色列特拉维夫 8 本·古里安大学医学院，以色列贝尔谢巴 9 耶路撒冷希伯来大学医学院哈达萨-希伯来大学医学中心放射学系，以色列耶路撒冷 10 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会皇家布罗姆普顿和哈里菲尔德医院，英国伦敦 11 切尔西和威斯敏斯特医院，英国伦敦 12 伦敦帝国理工学院国家心肺研究所，英国伦敦 13 布鲁内尔大学健康、医学与生命科学学院伦敦，英国伦敦 14 IBM 海法研究中心，以色列海法 15 耶路撒冷希伯来大学医学院，以色列耶路撒冷 *通信地址：jab@zurich.ibm.com (JB)，beymer@us.ibm.com (DB) https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100269
使用高密度微电极阵列对脑器官进行功能成像
研究已提供证据表明，人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑，但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台，可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里，我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动，并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外，我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如，我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络，并为它们的功能表征提供新方法。
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
