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口腔片片转换牙科科学 公式优化 研究方法的范式 jname Paper 用于管理上颌面筋膜空间感染 孟加拉国妊娠糖尿病的危险因素 蘑菇粉通过在高糖饮食喂养的小鼠中维持葡萄糖和脂质稳态来改善代谢综合症 圣罗勒（Ocimum Sanctum linnaeus）的影响... 大脑外侧心室的正角及其与年龄，性别和侧面的关系：孟加拉国流行中计算机断层扫描的形态计量学研究 在孟加拉国空军人员中筛查糖尿病前和II型糖尿病 如何引用本文：Altowairqi TK，Shafi Me。全世界和T 中的淡水鱼物种的生物多样性的全面评论
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片，该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成，包括玻璃，硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻，光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分，包括代表各种口腔组织的细胞培养室，例如上皮细胞，成纤维细胞和唾液腺细胞，这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料，以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液，使营养素，氧气和药物的递送2,3。
用于分析 CT 脑部扫描的人工智能
对于疑似中风入院的患者，NICE 关于 16 岁以上人群中风和短暂性脑缺血发作的指南：诊断和初步治疗建议立即使用经过验证的筛查工具 FAST 来评估突然出现神经系统症状的患者。入院时，使用经过验证的工具 ROSIER 来诊断中风或短暂性脑缺血发作。当怀疑短暂性脑缺血发作时，患者将服用 300 毫克阿司匹林并转诊给专科医生进行评估。不建议进行脑成像。疑似急性中风入院的患者应转诊至专科中风科。建议尽快在 24 小时内进行 NCCT。高风险人群应立即接受扫描。当怀疑急性缺血性中风且症状出现时间超过 6 小时前时，应进行 CTA 或 CTP。中风
使用185例克莱恩 - levin综合征患者的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描的功能性脑成像：早期标记？
kleine – Levin综合征是一种罕见的疾病，其特征是重新呼吸症的复发性发作，认知障碍，伴奏，脱离和行为扰动。在发作之间，大多数患者的睡眠，情绪和行为正常，但在脑功能成像中可能存在一些残留异常。 however, the frequency, localization and significance of abnor- mal imaging are unknown, as brain functional imaging have been scarce and heterogenous [including scintigraphy 18F-fluorodeoxyglu- cose positron emission tomography/computerized tomography (FDG-PET/CT) and functional MRI during resting state and cognitive ef- fort] and based on case reports or on group analysis in small groups.使用在克莱恩 - 列文综合征诊断时的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描术的视觉分析，我们检查了一项横截面研究中虚弱和超级代谢的频率，定位和临床决定因素。在179例Kleine-Levin综合征患者中，接受了18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描，视觉分析仅限于在无症状期间研究的138名未经治疗的患者。多达70％的患者患有缺失代谢，主要影响后缔合皮质和海马。缺乏代谢与年龄较小，最近（<3年）的病程和上一年中较高的发作有关。在该疾病开始时，低代谢率更广泛（从左边的枕骨连接到整个同型外侧，然后是双侧后缔合性皮层）。相比之下，前额叶背侧皮层有多代谢，其中一半的患者（几乎所有患者在后部地区都有伴随性的低甲状酸酯），这也与年龄较小和较短的疾病病程有关。认知表现（包括情景记忆）在患有海马低代谢的患者中相似。总而言之，在无症状kleine – levin综合征期间，对18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机化的tomog-raphy的个人视觉分析经常观察到低代谢。它主要影响后缔合皮质和海马，主要是在最近发病的年轻患者中。低代谢在克莱恩 - levin综合征的第一年期间提供了特征标记，这可以在诊断过程中帮助临床医生。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
自动脑分割算法通常依赖高分辨率 T 1 加权 (T1w) 或 T 2 加权 (T2w) 解剖图像来注释组织类型。这些算法依赖于不同脑组织和区域的体素对比度和强度差异来描绘脑组织和区域边界。大多数情况下，成人和儿童的脑组织和区域边界很容易描绘；然而，它们在婴儿数据中通常不太准确。这可能是由于大脑在出生后头几年经历了重大变化，例如髓鞘形成、突触形成和神经胶质增生 1,15,16 。例如，0 至 3 个月大的婴儿的 GM 和 WM 体素对比度与成人相反（图 2），从大约 5-9 个月开始对比度降低，导致组织看起来非常相似（图 2），而在 5-9 个月及以后的后期阶段，大脑开始模仿成人大脑的组织对比度 7,17,18。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所 1 ；明尼苏达大学共济会大脑发育研究所 2 ；圣路易斯华盛顿大学神经病学、儿科学、放射学和精神病学系 3 ；北卡罗来纳大学教堂山分校精神病学系 4 ；芝加哥大学心理学系 5 ；密歇根大学 6 ；PrimeNeuro 7 ；俄勒冈健康与科学大学 8 ；明尼苏达大学神经病学系 9 ；明尼苏达大学儿童发展研究所 10 ；明尼苏达大学儿科学系 11 ；明尼苏达大学放射学系 12 ，明尼苏达大学磁共振研究中心 13 ，乔治城大学大脑可塑性和恢复中心 14
单量子比特状态断层扫描的矢量场可视化
摘要 — 随着商用量子计算机种类的不断增加，对能够表征、验证和确认这些计算机的工具的需求也在不断增加。这项工作探索了使用量子态断层扫描来表征单个量子比特的性能，并开发了矢量场可视化来呈现结果。所提出的协议在模拟和 IBM 开发的量子计算硬件上进行了演示。结果确定了此硬件标准模型中未反映的量子比特性能特征，表明有机会提高这些模型的准确性。所提出的量子比特评估协议作为免费开源软件提供，以简化在其他量子计算设备上复制该过程的任务。索引术语 — 量子计算、量子态断层扫描、量子比特基准
用激光扫描的点云处理
目标受众：国家制图机构，研究人员，学者，学生，私人公司的工作人员的先决条件：熟悉对遥感和测量的基本理解。对于具有计算机科学背景的人以及想要学习广泛基本原理的人（调查背景而不是编程），模块4和5中有单独的练习。课程目标：如今，使用大量不同的系统（例如手持式，背包，伪造型和范围内的无人机和无人机系统）获得了大量的移动和机载激光扫描点云。激光扫描已成为在非建造环境中提供3D周围环境的标准工具。本课程将了解如何将这种点云处理成信息学。对激光扫描物理和一般点云处理技术进行了简介，然后将更多的重点放在AI上，即在点云处理中的机器学习和深入学习方法。涵盖了几个应用程序。许多例子来自林业，激光扫描已经彻底改变了传统作品。解决的主题：在Espoo举行的当前研讨会上的演讲将提供介绍，以通过激光扫描广泛理解点云处理。这也将使那些不与计算机科学合作的人了解算法思维。将更详细的重点放在机器/深度学习 - 型对象检测上。
关系神经科学：超级扫描的见解...
人类是高度社交的，通常没有这种能力需要明显的努力。然而，这种社会流利性构成了人脑的计算和科学家学习的挑战。在过去的几十年中，人类社会性的神经科学研究结果见证了从单脑分析转变为几个大脑中发生的复杂动态的转变，提出了有关这些动态含义以及它们与多方面行为模型的关系的问题。我们提出了关系神经科学一词，以整理跨学科的研究领域，该研究领域致力于建模脑之间的动态，从而使人类的联系从实时的联合经验到长期的社会纽带。超扫描，即同时测量来自多个个体的大脑活动，已被证明是研究脑间动力学的一种高度有希望的技术。在这里，我们讨论了Hyperscanning如何帮助研究关系神经科学领域内的问题，考虑了各种子领域，包括二元组和群体中的合作互动，同理心，社会依恋和纽带以及发展神经科学。根据高层扫描，我们的讨论还考虑了行为，生理学和内分泌学，以正确解释社会环境中的大脑间动力学。我们考虑了优势，但还考虑了高空扫描的局限性和警告，以回答有关互动大脑的问题。的目的是为将来的工作提供一个综合框架，以在各种环境和研究子领域建立更好的理论，以模拟人类的社会性。
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明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所 1 ；明尼苏达大学共济会大脑发育研究所 2 ；圣路易斯华盛顿大学神经病学、儿科学、放射学和精神病学系 3 ；北卡罗来纳大学教堂山分校精神病学系 4 ；芝加哥大学心理学系 5 ；密歇根大学 6 ；PrimeNeuro 7 ；俄勒冈健康与科学大学 8 ；明尼苏达大学神经病学系 9 ；明尼苏达大学儿童发展研究所 10 ；明尼苏达大学儿科学系 11 ；明尼苏达大学放射学系 12 ，明尼苏达大学磁共振研究中心 13 ，乔治城大学大脑可塑性和恢复中心 14
检测胸部X射线和CT扫描的深度学习方法
深度学习的快速发展为改善医学图像分析创造了新的机会，尤其是在识别胸部CT和X射线扫描异常时。这项工作调查了旨在提高医疗环境诊断效率和准确性的几种深度学习技术。我们探讨了3D CNN，转移学习和卷积神经网络或CNN的使用，以分析体积CT扫描信息以及2D胸部X射线图片。比较分析表明，各种深度学习架构的益处和缺点，用于识别各种异常，包括肿瘤，肺部，肺炎和其他疾病。我们还介绍了预处理方法的重要性，专门为医学图片分析而设计的评估指标和数据集准备。结果强调了深度学习有可能通过促进对异常的更快，更准确的识别来彻底改变胸部成像诊断的可能性，这将增强患者的结果和医疗保健提供的有效性。在对胸部问题，未来的研究主题和该领域的障碍的深度学习分析中刺激了其他发展。