评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而,电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主,其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法,该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测,并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外,构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练,从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集,并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法,显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能(连接、部署、恢复和数据提取)。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种,众所周知,它们表现出不同的行为,为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上,以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中,如果有的话,它们将成为目标。
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该团队将把他们的 PAM 工具应用于跨越十年的 PMRF 数据集,以研究布氏鲸的发声和提示率,并比较随时间和运动行为状态的提示率。工作将包括手动验证先前在数据集中识别的布氏鲸叫声。分析结果还将与已发布的提示率进行比较,以评估随时间、位置或种群的稳定性。将根据环境变量(例如一年中的时间、季节、风和波浪数据)以及其他情境数据(例如与最近的呼叫布氏鲸的距离)检查轨迹运动学。
针对Hecolin的三剂重组疫苗自2011年以来已在中国使用许可。由于缺乏对普通民众负担的证据,不建议常规使用,但2015年建议在爆发中考虑疫苗。截至2022年初,疫苗尚未用于爆发环境中。减少的剂量疫苗接种时间表,即使有效,可以使疫苗成为重要的爆发反应工具。响应于2021年底在南苏丹的本内流离失所者的丙型肝炎病例增加,无国界医生和南苏丹的MOH实施了第一次针对乙型肝炎病毒(HEV)的大规模反应性疫苗接种运动。三次疫苗接种巡回赛发生在2022年3月,4月和10月,针对26,848名16-40岁的人,包括孕妇。我们建立了增强的监视,并进行了一项病例对照研究,以估计两剂量疫苗的有效性(VE)。
Cheenta学校的研究计划有两种类型:短计划,长达6个月,长度为12-18个月。他们通常在协作的学术论文和 /或产品(软件或硬件)中达到顶峰。通常在9年级或更高年级的学生参加该计划。有一个严格的筛查过程,通常会有奥运会经验的学生偏爱。
结果:端口在整个队列中没有显着提高生存率,在SEER队列中,中位总生存期为38个月(p = 0.56),中国人群中的39个月(p = 0.75)。然而,在免疫疗法亚组中,中国队列表明,免疫疗法与港口的生存率显着改善(p = 0.044)。多数COX回归分析表明,患者50-59岁的患者(HR = 5.93,95%CI:1.67-21.06)和95%(95%),95%(HR CI:3.04-39.56)与年龄<50岁的患者相比,生存风险增加。此外,YPT3-4阶段患者的风险比YPT1-2阶段的患者更高(HR = 2.12,95%CI:1.14-3.93,P = 0.017)。在CT3-4分期中,观察到类似的趋势,R1/R2和无免疫疗法。淋巴结转移也显示出与生存风险的进行性关系,患者分类为YPN1(HR = 1.90),
通过视觉引导手部动作进行的计算机交互通常采用抽象的基于光标的反馈或不同程度真实感的虚拟手 (VH) 表示。目前尚不清楚在虚拟现实环境中更改这种视觉反馈的效果。在这项研究中,19 名健康的右撇子成年人使用四种不同类型的视觉反馈执行食指运动(“动作”)和观察运动(“观察”):简单的圆形光标 (CU)、指示手指关节位置的点光 (PL) 图案、阴影卡通手 (SH) 和逼真的 VH。使用数据手套记录手指运动,并以光学方式记录眼动追踪。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 测量大脑活动。与基线相比,动作和观察条件均显示枕颞皮质中的 fMRI 信号响应更强。动作条件还会引起运动、体感、顶叶和小脑区域的双侧激活增加。对于这两种情况,带有移动手指的手部反馈(SH、VH)比 CU 或 PL 反馈导致更高的激活,特别是在早期视觉区域和枕颞皮质中。我们的结果表明,与视觉不完整的手部和抽象反馈相比,在视觉引导的手指运动过程中,皮质区域网络的募集更强。这些信息可能对研究和应用或训练相关范例中涉及人体部位的视觉引导任务的设计产生影响。
由于其广泛的应用范围,从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是,只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑,这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务,鉴于人类习惯的文本描述。由于文本,场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求,此任务提出了挑战。为了应对这些挑战,我们提出了一种新方法,将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题:(1)目标对象的语言接地和(2)以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础,我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成,我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型,以专注于目标对象,从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比,我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。