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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
2019年，国际糖尿病联合会估计，全球4.65亿（9.3％）的人患有糖尿病，到2045年，该人数可能会增加到7亿（10.9％）。 2同样，2019年，成人糖尿病前期的患病率估计为3.74亿（7.5％），预计到2045年将增加到5.48亿（8.6％）。。 2型糖尿病（T2DM）患者的平均预期寿命降低了约10年，而T2DM患者中有80％死于心血管并发症。 3孟加拉国与许多其他国家一样，由于改善的社会经济地位和计划外而迅速的城市化而从传染性疾病过渡到非传染性疾病。 4孟加拉国也正在经历从传统饮食习惯到快餐饮食和久坐的生活方式的营养过渡，这有助于糖尿病等非传染性疾病的兴起。 52019年，国际糖尿病联合会估计，全球4.65亿（9.3％）的人患有糖尿病，到2045年，该人数可能会增加到7亿（10.9％）。2同样，2019年，成人糖尿病前期的患病率估计为3.74亿（7.5％），预计到2045年将增加到5.48亿（8.6％）。2型糖尿病（T2DM）患者的平均预期寿命降低了约10年，而T2DM患者中有80％死于心血管并发症。3孟加拉国与许多其他国家一样，由于改善的社会经济地位和计划外而迅速的城市化而从传染性疾病过渡到非传染性疾病。4孟加拉国也正在经历从传统饮食习惯到快餐饮食和久坐的生活方式的营养过渡，这有助于糖尿病等非传染性疾病的兴起。5
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
我们提出了一种通用的去噪算法，用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统，我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵，最高可达单个规范自由度。我们表明，这种规范自由度在一般情况下是不可避免的，但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破，从而为几种类型的状态噪声组合固定规范，而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态，以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法，并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。
Gazexplain：学习预测视觉扫描的自然语言解释
摘要。在探索视觉场景时，人类的扫描路径是由他们的基本注意力过程驱动的。了解视觉扫描对各种应用至关重要。传统的扫描模型预测目光的何处和何时在不提供解释的情况下变化，在理解固定背后的基本原理方面存在差距。为了弥合这一差距，我们介绍了Gazexplain，这是一项关于视觉扫描预测和解释的新研究。这涉及注释自然语言解释，以介绍跨眼睛追踪数据集的固定，并提出具有关注语言解码器的通用模型，该模型共同预测扫描路径并生成解释。它集成了一种独特的语义对准机制，以增强固定和解释之间的一致性，以及跨数据库共同训练的通用方法。这些新颖性为可解释的人类视觉扫描预测提供了一种全面且适应性的解决方案。对各种眼睛追踪数据集进行的广泛实验证明了GAZ-在扫描Path的预测和解释中解释的有效性，从而为人类的视觉关注和认知过程提供了宝贵的见解。
Vision Mamba：具有3D MRI扫描的阿尔茨海默氏病的尖端分类
抽象分类3D MRI图像以早期检测阿尔茨海默氏病是医学成像中的关键任务。使用卷积神经网络（CNN）和变形金刚在该领域面临重大挑战的传统方法。cnns虽然有效地捕获本地空间特征，但要与远程依赖关系挣扎，并且通常需要大量的计算资源来获得高分辨率3D数据。变形金刚在捕获全局上下文方面表现出色，但在推理时间的二次复杂性却需要大量记忆，因此对于大规模的3D MRI数据而言，它们的效率降低了。为了解决这些局限性，我们建议使用Vision Mamba（一种基于状态空间模型（SSM）的高级模型（SSM），以对3D MRI图像进行分类以检测阿尔茨海默氏病。Vision Mamba利用动态状态表示和选择性扫描算法，从而使其能够有效地捕获和保留3D卷的重要空间信息。通过基于输入特征动态调整状态过渡，Vision Mamba可以选择性保留相关信息，从而导致3D MRI数据的更准确和计算有效的处理。我们的方法结合了培训期间卷积操作的可行性质，并在推断过程中进行了有效的，经常性的处理。此体系结构不仅提高了计算效率，而且还提高了模型处理3D医学图像中长期依赖关系的能力。实验结果表明，Vision Mamba的表现优于传统的CNN和变压器模型的准确性，这使其成为使用3D MRI数据早期检测阿尔茨海默氏病的有前途的工具。
用于临床研究的 T1 加权脑部 MRI 扫描的自动质量控制：方法比较和质量预测分类器的设计
不均匀对比度评分 (ICR) 优化 WM 段内的全局标准偏差，并通过最小问题对比度进行缩放；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 均方根分辨率 (RES) 体素大小的均方根值；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 加权平均图像质量评分 (IQR)
高度AV块患者的经胸蛋白心脏淀粉样变性的患病率 石墨烯 - 电解质双层的恒定化学势 - Quantum机械 - 分子动力学模拟 使用多个光学局部合作移动操纵器 基于网络切片和数字双胞胎的可自定义且可靠的机器人互联网 静止状态功能连接性MRI的定量评估 分子束外延的v> v沟硅 昆虫在人类世尼克·布Blüthgen1†，lynn v ... 中下降 基于点云断层扫描的3-D结构中有效的全球导航规划
抽象的物镜经硫代蛋白淀粉样蛋白心肌病（ATTR-CM）是由沉积野生型或突变的转染素引起的浸润性心脏疾病。作为特性疾病，我们试图确定其特发性高度心房（AV）块的患者的患病率，需要永久性起搏器（PPM）。在2019年11月至2021年11月之间，经过PPM植入PPM的70-85岁的连续患者提供了3,3-二磷酸-1,2-二磷酸-1,2-丙二烷二键二羧酸（DPD）扫描。人口统计学，合并症，心电图和成像数据。结果39例患者（男性为79.5％，设备植入76.2（2.9）年）进行了DPD扫描。3/39（7.7％，全男性）的结果与属性（佩鲁吉尼2或3级）一致。平均DPD扫描的人的最大壁厚为19.0 mm（3.6毫米），而阴性扫描的患者为11.4 mm（2.7 mm）（p = 0.06）。所有被诊断为ATTR-CM的患者患有脊柱狭窄，两名患有腕管综合征。结论应在需要永久起搏的老年患者中考虑高度AV块，尤其是在存在左心室肥大，腕管综合征或脊柱狭窄的情况下。
分析通过计算机断层扫描的聚合物混合物中的混合质量
如今，材料必须满足高机械要求，同时在生产中具有成本效益。在塑料行业中，这是由所谓的聚合物混合物实现的，这是至少两个具有不同特性的聚合物的混合物。结果是低成本，同时为各自的应用量身定制材料。确保良好的机械性能，均匀的熔体，即必须在异质混合物中实现不同组分的均匀分散和分布。因此，塑料处理中的混合过程非常重要。但是，为了评估混合过程，必须以合适的方式进行测量，才能根据材料和过程属性进行透彻了解混合过程。这是设计新的混合元件并确保在处理过程中均匀融化的唯一方法，从而提供具有高机械要求的新材料。一种潜在的工具，不仅在定性上，而且在定量上，计算机断层扫描可能是一项有用的技术。但是，由于化学相似的聚合物结构，由一些光元素（C，H，N，O等组成。），不同塑料化合物的X射线衰减特性几乎相同，这就是为什么通过计算机断层扫描进行分析的原因。在这项工作中，通过使用异源聚丙烯（PP） - 聚苯乙烯（PS）混合来研究两种不同的方法来解决此问题。首先，使用氯仿将PS从PP中溶解，其次，将硫酸盐和硫酸钡颗粒添加到PS中，然后将其与PP混合。以这种方式，可以利用微型层析成像分析两个混合组分的体积分布，并可以量化混合物质量。
硬膜下血肿和计算机断层扫描的帮助
引言下膜血肿（SDHS）也称为创伤性脑损伤（TBI）。SDH可以在任何年龄发生，但最常见于65岁或以上的老年人口（Kwon等，2022）。硬膜下血肿每100,000个人中约21个，并且变得越来越普遍（Kung＆Lin，2020）。计算机断层扫描（CT）是一种成像方式，可使用X射线产生横截面图像。X射线管和检测器围绕感兴趣的区域旋转360度，从而在CT扫描过程中产生横截面图像。这些图像可以在多个平面中重新格式化，甚至可以生成在计算机监视器上查看的三维图像。（Long等，2019）。ct是由于短扫描时间和产生的图像而检测SDHS的首选成像方式。（Kwon等，2022）。
增强具有生成深度学习的定量光声断层扫描的合成训练数据
用作变量ANSATZE的参数化量子电路正在成为有前途的工具，可以解决从量子化学到组合优化的复杂问题。这些变异的量子电路可能会遭受贫瘠的高原诅咒的困扰，其特征是具有系统尺寸的成本功能梯度的指数消失，这使得对实用应用不可行。由于无法有效地模拟通用量子电路，因此确定其训练性是一个重要的问题。在这里，我们找到了一种有效的方法来计算成本函数的梯度及其对各种变异量子电路的差异。我们的计划依赖于我们的证明，证明了从随机初始化电路到一组克利福德电路的精确映射，这些电路可以通过著名的Gottesmann-Knill定理在经典计算机上有效模拟。此方法是可扩展的，可用于证明各种量子电路的训练性，并探索可以克服贫瘠高原问题的设计策略。作为说明性示例，我们显示了最多100吨的结果。