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使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
法布里齐奥·皮扎加利
2017 导师，本科项目，“基于 Laplace Beltrami 特征函数水平集的脑回分析”。澳大利亚墨尔本大学生物医学工程系和洛杉矶南加州大学 (USC)。学生：R. Shishegar
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
一、引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）是为了减少光刻过程中的印刷误差而开发的。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]、[2]、[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。对于基于模型的 OPC，首先将掩模中的多边形边缘划分为段，然后在光刻模拟模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩模表示为逐像素函数 [4] 、 [5] 、 [6] 、 [7] 、 [10] 或水平集函数 [8] 、 [9] 、 [11] 、 [12] 。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
I. 引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）被发展用来减少光刻过程中的印刷误差。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，它通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]，[2]，[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]。对于基于模型的OPC，首先将掩模版中多边形的边缘分成几段，然后在光刻仿真模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩膜表示为像素函数 [4]、[5]、[6]、[7]、[10] 或水平集函数 [8]、[9]、[11]、[12]。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
通过 Lipschitz 嵌入和图上的最短路径精确计算流形度量
数据敏感度量自然出现在机器学习中，并且在一些著名方法中起着核心作用，例如 k-NN 图方法、流形学习、水平集方法、单链接聚类和基于欧氏 MST 的聚类（详情见第 5 节和附录 A）。构建合适的数据敏感度量是一个活跃的研究领域。我们考虑一个简单的数据敏感度量，它有一个底层流形结构，称为最近邻度量。该度量最早在 [CFM + 15] 中引入。它及其近似变体在过去已被多位研究人员研究过 [HDHI16、CFM + 15、SO05、BRS11、VB03]。在本文中，我们展示了如何精确计算任意维度的最近邻度量，这解决了任何基于流形的度量最重要和最具挑战性的问题之一。
随机最优控制指导自适应癌症治疗
图 2：从初始状态 ( q 0 , p 0 ) = (0 . 26 , 0 . 665)（洋红色点）开始的具有确定性最优策略的随机驱动系统：(a) 确定性驱动系统 (2.2) 找到的最优轨迹，成本为 5 . 13；(b) 在确定性最优策略下生成的两个代表性样本路径，但受到随机适应度扰动的影响（较亮的一个成本为 3 . 09，而另一个成本为 6 . 06）；(c) 使用 10 5 随机模拟近似的累积成本 J 的 CDF。在 (a) 和 (b) 中，轨迹/路径的绿色部分表示不开药，轨迹/路径的红色部分表示以 MTD 速率开药。确定性情况下的价值函数的水平集以浅蓝色显示。在 (c) 中，蓝色实线是使用确定性最优策略生成的 CDF。其中位数（蓝色虚线）为 4.94，而成功条件下的平均值是 4.90。绿色实线是使用阈值感知策略生成的 CDF，其中 ¯ s = 4.50；红色实线是使用阈值感知策略生成的 CDF，其中 ¯ s = 4.94。
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1 全球工程与材料公司，2 西北大学工程科学与应用数学 本文表达的观点为作者观点，不应被视为官方观点或反映指挥官或美国海军的观点。 摘要 本文概述了我们最近增强的 Abaqus 3D 扩展有限元工具包 (XFA3D)，用于评估块载荷下焊接铝结构的疲劳损伤。 为了减轻在焊接引起的残余应力场下任意裂纹的插入和扩展所带来的计算负担，将节点丰富位移场与水平集描述相结合，与混合隐式和显式裂纹表示方法相结合。 实现了简化的残余应力表征，而无需在裂纹扩展的每个步骤中调用两个单独的分析。 采用应力比相关的疲劳损伤累积模型来计算任意多块载荷谱下的疲劳损伤累积。首先对孔板和多孔梁中曲线疲劳裂纹扩展预测的模拟进行能力验证，然后将其应用于三个具有初始缺陷的焊接部件，包括对接焊缝拉伸试样、具有半椭圆表面缺陷的十字形拉伸试样和具有贯穿厚度裂纹的焊接 T 型接头。
准确解决的平面差异系统...
近年来在二阶非线性普通差方程的研究中取得了迅速的进步。这些方程中的某些方程式特别有趣，因为它们在其他科学领域频繁出现。作为示例，我们可以引用li´enard方程[17，35]，瑞利方程[37]和自治系统，导致这些类型的方程（例如Kukles的系统[5，19]和Kolmogorov System [36]）。然而，在研究这些非线性差方程和系统的研究中，重要的挑战之一是确定哪些是可以集成的。这可以通过研究可集成性来实现，这可以从解决方案中明确收集所有必要的数据，也可以从不变的第一个积分，逆积分因子和不变的代数曲线等中隐含地收集。我们记得，如果n -1独立的第一个积分具有n -1个独立的第一个积分，则维度n的自主差异系统是完全可以集成的，因此可以通过与这些第一个积分的水平集相交（有关更多详细信息，请参见[9，28]）。对于平面差异系统，对第一个积分的知识在研究其动力学行为中至关重要。已经提出了几种分析方法来解决可集成性，每种方法都有其自身的优势和缺点。这些方法包括Noether对称性[34]，Lie对称性[32，6]，Darbouxian的综合性理论[14]，直接方法[21，22]和Painlev´e分析[7，13]。作为最后一种方法的一个特别有趣的例子，Nucci和Leach [31]提出了一种由x = - βxy -µx +γy + µk表达的传染病模型，
高性能容量扩展模型的正则化 Benders 分解
摘要 — 我们考虑电力容量扩张模型，该模型通过最小化投资和运营成本来优化投资和退役决策。为了为规划和政策决策提供可靠的支持，这些模型需要包括详细的运营和时间耦合约束，考虑与天气相关的参数和需求数据的多种可能实现，并允许对离散投资和退役决策进行建模。这些要求导致大规模混合整数优化问题，而这些问题是现成的求解器无法解决的。因此，实际的解决方法通常依赖于精心设计的抽象技术，以在减少计算负担和模型准确性之间找到最佳折衷。Benders 分解提供了可扩展的方法来利用分布式计算资源并使模型具有高分辨率和计算性能。在本研究中，我们为具有多个规划期、随机运营场景、时间耦合策略约束以及多日储能和水库水力资源的大规模容量扩张模型实施了一种量身定制的 Benders 分解方法。使用多个案例研究，我们还评估了几种水平集正则化方案以加速收敛。我们发现，在可行集内部选择规划决策的正则化方案与以前发布的方法相比表现出更优异的性能，从而能够以前所未有的计算性能解决高分辨率混合整数规划问题。