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CSCL的实验和准实验研究
摘要（Quasi）实验设计在CSCL研究中起着重要作用。通过积极操纵一个或几个自变量，同时保持其他影响因素持续并使用随机化，它们允许确定此类自变量对CSCL研究人员可能对一个或多个因变量的因果影响。到目前为止，（准）实验性CSCL研究主要研究了某些工具和脚手架对希望的学习过程和结果变量的影响。虽然早期的CSCL研究主要忽略了在同一组中学习的学习者的数据相互依存关系，但最新的研究使用了更高级的统计方法来分析不同CSCL设置对学习过程和结果（例如多级建模）的影响。由于心理学的复制危机，预注册和开放科学运动对使用（Quasi）实验设计的CSCL研究也变得越来越重要。
2024 - 准学生指南
校园的三家旅馆为男性和女性全日制学生提供417张床容量。由于可用的空间有限，因此优先考虑了居住在温得和克市边界之外的学生。厨房服务为学生提供了早餐，午餐和晚餐时提供的各种营养餐。所有居住的学生每学期都将征收50％的餐费，无论是否享用餐点。宿舍住宿的申请表可在Nust网站www.nust.na上找到。居住的注册是每学期进行的。
配线 (EWIS) 对 OEM 和 MRO 的影响...
Raphael Jacobelli 自 1978 年以来一直从事航空航天业，曾就职于 Fairchild Republic、Grumman Aircraft Engineering 和 Sikorsky Aircraft 等公司。Jacobelli 先生最初是一名结构装配工，后来担任过联络工程师、生产能力和价值工程师、高级制造工程师（组长）、工业工程主管和高级系统工程师等职位，责任越来越重。作者在 Sikorsky Aircraft 担任兼职 VE 项目经理期间，负责提高传统平台的质量和降低成本，在此期间，他熟悉了 DTi 和 Spring-Fast ® 产品线。
尼日利亚中北部神经导航辅助脑肿瘤手术六年：进展与挑战
神经导航的基本原理是尽早建立精确的变换矩阵，从而在数字图像数据和解剖结构之间建立联系，从而提供不断增强的三维方向 [3]。如前所述 [4]，将先前获取的成像坐标与实际物理解剖坐标进行联合配准，可以同步两者，并构成神经导航和其他立体定向程序的基础。神经导航的基本程序包括以下步骤：1-建立物理坐标，通常可以使用立体定向框架基于框架，也可以使用基准标记或表面标志建立无框架。 2-使用以下任一或组合成像模式建立成像坐标 - MRI、CT、PET、单光子发射 CT、X 射线、功能性 MRI 等。3- 在导航机器的计算机系统上配准成像坐标 4- 成像坐标和实际物理解剖空间的联合配准，构成神经导航精度的支柱。5- 手术计划，以确定手术切入点、手术通道和手术目标的轨迹。6- 导航，贯穿整个手术过程 - 诊断活检或肿瘤切除/减瘤。
脑解剖结构标准化，可帮助治疗运动障碍的深部脑刺激
深部脑刺激 (DBS) 疗法需要在植入前进行广泛的针对患者的计划，以实现最佳临床效果。对患者大脑图像进行集体分析很有前景，可以为您提供更系统的计划帮助。本文介绍了使用组特定的多模态迭代模板创建过程的规范化管道设计。重点是比较一系列免费配准工具的性能并选择最佳组合。该工作流程应用于 19 名具有 T1 和 WAIR 模态图像的 DBS 患者。使用文献中的几种设置，使用 ANTS、FNIRT 和 DRAMMS 计算非线性配准。使用丘脑和丘脑底结构的单一专家标签及其在整个组中的一致性来测量配准精度。使用其他地方发布的高方差设置的 ANTS 提供了最佳性能。FNIRT 和 DRAMMS 均未达到 ANTS 的性能水平。根据所得的解剖结构的标准化定义，使用来自 19 名患者的数据提出了定义 58 个结构的间脑区域图谱。
优化 SNR/分辨率权衡以进行注册...
磁共振图像配准中 SNR/分辨率权衡的优化 S. Kale 1,2、JP Lerch 1、RM Henkelman 1,2 和 XJ Chen 1,2 1 小鼠成像中心，加拿大安大略省多伦多，2 多伦多大学医学生物物理学，加拿大安大略省多伦多 简介 配准是医学图像分析的重要工具，其应用包括评估纵向研究中的变化、构建数字图谱和执行形态分析。后者在研究疾病特定人群和大脑发育生物学方面发展尤为迅速 1 。配准已广泛用于磁共振 (MR) 图像，其中成像在捕捉神经解剖结构方面提供了极大的灵活性。用户可以以任意分辨率和方向获取 3D 体积或 2D 切片数据，同时可以定义视野以适合任何对象。一个限制因素是总成像时间，这让用户不得不在分辨率和信噪比 (SNR) 之间做出权衡决定。通常，会调整采集参数以使生成的图像满足人类的视觉偏好，但是，由于图像配准是一项计算机分析任务，因此优化应响应计算机分析的需求。本摘要介绍了一项研究，该研究旨在调查在恒定扫描时间内 MR 成像中 SNR 和分辨率之间的最佳权衡，以实现最佳配准精度。方法虽然任何解剖结构的图像都可以，但我们使用的是通过高质量显微镜协议获取的固定小鼠神经解剖结构图像。固定脑标本的原位成像准备方法与之前描述的方法类似 2 。成像是在 7 T 磁体上使用多通道 Varian INOVA 控制台和三线圈探头进行的，以进行并行样本成像。扫描参数包括：快速自旋回波脉冲序列，TR/TE = 325/8 毫秒，6 次回波（第四次回波位于 k 空间中心），TE eff = 32 毫秒，90° 翻转角，14 毫米 x 14 毫米 x 25 毫米 FOV，432 x 432 x 780 扫描矩阵，4 个平均值（NA）。成像时间为 11.3 小时，每次可获得三个大脑的 T2 加权图像，每个图像有（32 微米）3 个体素。扫描了十个大脑。图像在均质白质中的平均 SNR 为 16。这些图像代表了黄金标准。从每个黄金标准图像中模拟了五个降级权衡图像，以模拟 1.9 小时的采集时间，但以牺牲 SNR 或分辨率或两者为代价。第一步需要从黄金标准数据中选择 k 空间的子体积来表示降级的分辨率。选择了五个子体积，以下称为权衡 AE ，权衡之间的体素体积步长为 2 倍（表 1，顶部）。第二步涉及向原始数据添加高斯分布随机白噪声，以模拟权衡数据中适当的相对 NA，从而固定总有效成像时间（1.9 小时）。然后，使用 ANIMAL 3,4 将来自每个权衡组和金标准组的图像独立地配准到使用仿射和非线性配准 5 的无偏平均图谱。变形场可用于识别形态学差异，它由非线性配准产生，并用于评估权衡组相对于金标准配准的配准精度。均方根误差 ( RMSE ) 度量，其中 ( ) 2 1 2 / / ) ( ) ( ∑ − = NN RMSE ioirdrd ，
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。
药物配方中的聚合赋形剂
I.引言聚合物来自希腊语单词poly，意思是“许多”，而单纯的意思是“部分”。这些材料属于一个宽阔的类别，由许多称为单体的小分子组成，这些分子被连接起来形成长长的链，称为大分子。它们在药物递送系统中被显着用作药物剂型[1]。展示了不同类型的聚合物赋形剂，突出了它们在不同药物输送系统中的独特功能。各种聚合物具有增强溶解度，生物降解性，粘度，依赖性pH值，晚期涂层，抑制结晶和粘液粘附的潜力。可以通过在口服药物剂型上应用聚合物涂层有效地实现药物释放率的修饰[2]。
