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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
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
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。
统计和机器学习方法预测轻度创伤性脑损伤儿童进行计算机断层扫描的必要性
该研究招募了 1100 名 2 岁以下的儿童，以评估学龄前儿童。其他纳入和排除标准均符合 PECARN 研究。人口统计学、损伤细节、病史和神经学评估等数据用于统计评估和 ML 算法的创建。临床重要 TBI (ciTBI)、CT 上的 mTBI 和对照组的儿童人数分别为 28、30 和 1042。除损伤机制的严重程度外，所有非参数预测因子均显示出对照组和需要住院治疗的临床重要 TBI (csTBI：CT 上的 ciTBI+mTBI) 之间的统计学意义。三组之间的比较也显示出所有预测因子的显著性 (p < 0.05)。这项研究表明，用于预测是否需要进行 CT 扫描的监督 ML 可以以 95% 的准确率生成。它还揭示了决策树中每个预测因子的重要性，尤其是“生命天数”。
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。
2025年1月11日，星期六混合计划
1。知道有关使用6步方法2的胎儿扫描方法的理论2。知道有关胎儿心脏超声扫描BT方法的理论4。获得执行6步方法的实用技能和20+2架飞机方法5。获取胎儿心脏超声扫描的方法6。获得执行心脏扫描的实用技能7。获得了识别模拟器异常心脏的技能8。知道有关BT妇科扫描方法的理论9。获得执行妇科扫描的实用技能10。获得了在模拟器上识别异常妇科扫描的技能：现场虚拟•Gihad Chalouhi -Romain Corroenne•Chiara Landolfo -Catalina valencia -Catalina valencia•Suresh Seshadri
用于原子探针断层扫描的钙钛矿基太阳能电池的低温聚焦离子束制备
聚焦离子束剥离和环形铣削是获取原子探针断层扫描 (APT) 实验和透射电子显微镜中特定位置样本的最常用方法。然而，该技术的主要限制之一来自高能离子束造成的结构损伤和化学降解。这些方面对于高灵敏度样本尤其重要。在这方面，低温条件下的离子束铣削已成为一种成熟的损伤缓解技术。在这里，我们实施了一种低温聚焦离子束方法，以从效率为 19.7% 的四重阳离子钙钛矿基太阳能电池装置中制备用于 APT 测量的样本。与室温 FIB 铣削相比，我们发现低温铣削在产量和成分测量（即卤化物损失）方面显著改善了 APT 结果，这两者都与 APT 样本内缺陷较少有关。基于我们的方法，我们讨论了钙钛矿基太阳能电池材料可靠原子探针测量的前景。还深入了解了组成钙钛矿材料的有机-无机分子的场蒸发行为，目的是扩大 APT 实验对复杂有机金属材料纳米表征的适用性。
Tadepalli，Guntur District，PIN
扫描的在线付款副本，向EMD，上传扫描的副本的证书/文件，在招标邀请当局之前，在规定给他的时间，无论是亲自或通过快递或邮政而在规定的日期内收到相同的副本，应是成功出价者的责任。部门将对在规定的时间之前从成功的投标人那里获得收到/未收到扫描的在线付款，证书/文件的扫描副本的任何延迟/未接收任何责任。收到文件后，部门应确保扫描的在线支付对EMD的扫描副本以及竞标者在电子采购系统中上传的所有其他证书文件，以支持在下达采购订单之前支持资格标准。g。如果任何成功的投标者未能提交原始
CT：头部扫描|健康在线CT：头部扫描|健康在线
熟练阅读CT扫描的放射科医生将审查和解释您的CT图像。放射科医生不会与您谈论结果。放射科医生将向向您介绍扫描的提供商发送详细报告。您自己的提供商将与您交谈您的扫描结果。