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高分辨率HLA基因分型在包含体肌炎中的肌炎提炼8.1祖先单倍型与DRB103：01：01，并突出了DRβ1链中精氨酸74的致病作用
目标：包容体肌炎（IBM）是老年人的进行性炎症性肌肉疾病，一些患者产生抗胞质5' - 核苷酸酶1A（NT5C1A，又名CN1A）抗体。人类白细胞抗原（HLA）是发展IBM的最高遗传危险因素。在这项研究中，我们旨在进一步定义HLA等位基因对IBM的贡献和抗CN1A抗体的产生。方法：我们使用Illumina下一代测序进行了113名高加索IBM患者的西澳大利亚人队列和112个种族匹配的对照。使用Genentech/Midas生物信息学包装进行等位基因频率分析和氨基酸对齐。等位基因频率。使用GGSTATSPLOT软件包进行了发作分析时的年龄。所有分析均在RSTUDIO版本1.4.1717中进行。结果：我们的发现验证了HLA-DRB1*03：01：01与IBM的独立关联，并将风险归因于DRβ1蛋白中位置74中的精氨酸残基。相反，DRB4*01：01：01和DQA1*01：02：01具有保护作用；不具备这些等位基因的DRB1*03：01：01的载体增加了IBM在普通高加索人群中发展的14倍。此外，上述基因型的患者平均比没有患者的患者早五年更早出现症状。我们没有发现与抗CN1A抗体产生的HLA关联。结论：高分辨率HLA测序更精确地表征了与IBM相关的等位基因，并定义了与早期疾病发作相关的单倍型。通过对免疫遗传学数据的高级生物统计分析来识别关键氨基酸残基，提供了机械洞察力和未来的方向，以发现IBM AetioPADENESECHESED。
高速率、高分辨率单光子 X 射线成像
在过去的二十年中，Medipix 已建立了四个连续的合作项目。这些合作旨在利用从高能物理学进步中获得的知识来开发尖端的混合像素探测器，从而能够精确探测每个事件中的单个 X 射线光子或粒子[1]。这些技术在多个科学领域有广泛的应用，包括医学成像、同步加速器 X 射线相机、基于 X 射线的材料分析、电子显微镜等。首先，Medipix1 芯片演示了在 170 µ m 像素间距内单光子计数架构的原理，并展示了通过使用脉冲处理前端在将检测阈值设置在远高于背景噪声水平的情况下实现无噪声 X 射线成像的可行性[2]。Medipix2 通过使用每像素双阈值证明了在 55 µ m 紧凑像素间距下进行光谱成像的可行性[3]。然而，由于电荷收集过程中的扩散以及高 Z 材料中的荧光光子，像素尺寸的减小导致像素间出现严重的电荷共享 [4,5]。随着 Medipix3RX 的推出，读出电子器件从单光子计数转变为单光子处理架构。一种直接在 55 µ m 像素上实施像素间算法的新方案消除了电荷扩散产生的能谱畸变 [6,7]。Medipix3RX 还引入了将 4 个像素中的 1 个连接到像素间距为 110 µ m 的传感器的选项。尽管如此，Medipix3RX 探测器只能在三侧邻接，因为芯片的一侧保留用于控制逻辑和 I/O。这使连续大面积探测器的实现变得复杂。本文介绍的 Medipix4 延续了 Timepix4 芯片的进步，使专用集成电路 (ASIC) 能够沿四侧覆盖，同时将死区降至最低 [8]。医学 X 射线计算机断层扫描 (CT) 和 X 射线成像的另一个限制因素是脉冲堆积，这是由于
使用高分辨率GC/Q-TOF
研究心血管和其他疾病的代谢基础至关重要，以更好地了解疾病生物学以及潜在干预方案的影响。实现这一目标的关键是可以提供深层分子见解的工作流程的发展。本应用说明描述了使用Agilent准确的质量代谢组合个人化合物数据库和库（PCDL）以及单位质量库来用于复合识别的GC/Q-TOF非靶向代谢组学工作流程。它还使用新的图书馆管理软件工具Agilent ChemVista来将第三方库集成到筛选工作流程中。在这项研究中，已经进行了心力衰竭（HF）的代谢分析，以识别该病理学的潜在机制，这可能有助于设计有效的治疗方法。在一起，此处显示的工作流程为寻求了解疾病分子机制的研究人员提供了一个例子。
用于高分辨率组织学的大容量脑组织标准化的冷冻保护和冻结的技术平台
理解和映射人类连接是神经科学的长期努力，但是在冷冻调查过程中，与人脑大脑的大尺寸相关的显着挑战尚未解决。虽然较小的大脑（例如啮齿动物和果果会）一直是以前连接项目的重点，但较大的人脑的处理需要显着的技术进步。这项研究解决了在对齐的神经解剖坐标中冻结大脑的问题，其组织损伤最小，从而促进了大规模无变形的冷冻效果。我们报告了最有效，最稳定的冰点技术，该技术利用了适当的冷冻保护和利用工程工具（例如大脑主图案，定制设计的模具以及连续的温度监测系统）的适当选择。这种冻结的标准化方法可实现高质量的无失真组织学，使全世界的研究人员能够在细胞水平上探索人脑的复杂性。我们的方法结合了神经科学和工程技术，可以通过有限的资源来应对这一长期存在的挑战，增强了大型科学努力以外的发达国家的努力，促进了多种方法，并促进了合作。
新型高分辨率、高通道数薄膜电极在人体微皮层电图仪术中的应用及早期经验
1 俄勒冈州波特兰市俄勒冈健康与科学大学神经外科系；2 马萨诸塞州波士顿市麻省总医院神经内科系；3 马萨诸塞州波士顿市哈佛医学院；加利福尼亚州圣地亚哥市加利福尼亚大学神经外科系、电气与计算机工程系和神经内科系；6 韩国蔚山市蔚山国立科学技术研究所生物医学工程系；7 佛罗里达州迈阿密市尼克劳斯儿童医院神经外科系；8 加利福尼亚州拉霍亚市加利福尼亚大学圣地亚哥分校生殖科学与医学中心妇产科和生殖科学系；9 韩国首尔市崇实大学；10 韩国蔚山市蔚山国立科学技术研究所；11 俄勒冈州波特兰市俄勒冈健康与科学大学帕佩家庭儿科研究所；以及 12 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经外科系
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
通过高分辨率同轴多光谱成像在激光粉末床融合
本研究提出了一种对激光粉末融合的原位监测方法。使用标准的激光光学元件，在瞄准前扫描配置中获得了粉末床的同轴高分辨率多光谱图像。可以生成整个114×114 mm粉末床的连续概述图像，检测到直径低至20 µm的物体，最大偏移量为22-49 µm。通过从405 nm到850 nm的6个不同波长捕获图像来获得多光谱信息。与已建立方法的吸光度光谱相比，这允许在线确定粉末床的吸光度，最大偏差为2.5％。对于此方法的资格，已经在粉末表面和20种不同粉末的测试上进行射线追踪模拟。这些包括不同的颗粒大小，年龄和氧化粉末。
高分辨率连续CMOS比较器的自动偏移校准方法
高精度，连续模拟比较器被广泛用于信号检测，警报保护和其他字段。提出了一种用于高分辨率连续CMOS比较器（CMP）的自动偏移校准方法。根据短输入格式CMP的第一个输出，校准逻辑将选择适当的例程来计算最佳的修复装饰位。添加了两个校准代码并取平均值以获取实际代码。这主要考虑到比较器翻转可能会延迟一定的事实，这会导致与最佳校准代码的偏差。可以通过平均搜索结果从低到高以及从高到低点来抵消搜索错误的这一部分。根据不同的设计需求，可以通过调整最小的N频道金属氧化金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物（NMOS）与主输入对的相对比。电路实现基于使用5 V IO设备的110 nm闪存过程。分析和仿真结果表明，很容易实现少于1 mV的偏移，这适用于商业用途。所提出的自动偏移校准方法不会增加当前的消耗，并且可以轻松地转移到其他先进的技术流程，这使其有望将来使用。
体感皮质的生物映射多通道微刺激传达了仿生手的高分辨率力反馈
手动相互作用与对象相互作用受到手的触觉信号的支持。这种触觉反馈可以通过体感皮质（S1）的心脏内微刺激（ICM）在脑控制的仿生手中恢复。在基于ICMS的触觉反馈中，可以通过基于仿生手上力传感器的输出调节刺激强度来发出接触力，这又调节了感知的感觉的幅度。在本研究中，我们在三名参与者中衡量了基于ICMS的力反馈的动态范围和精度，这些参与者植入了S1中的微电极阵列。为此，我们测量了由于ICM振幅增加以及参与者区分不同强度水平的能力而导致的感觉幅度的增加。然后，我们通过实施“仿生” ICMS培训来评估是否可以提高反馈的忠诚度，旨在唤起神经元活动的模式，这些模式更紧密地模仿那些自然接触的人，并一次通过多个通道传递ICMS。我们发现，多通道仿生ICMS产生的感觉比单通道对应物更强，更有区别。最后，我们用仿生手实施了仿生多通道反馈，并让参与者执行合规性歧视任务。我们发现，仿生多通道触觉反馈对单渠道线性对应物产生了改善的歧视。我们得出的结论是，多通道仿生的ICMS传达了精细分级的力反馈，该反馈更接近自然接触所赋予的灵敏度。
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。