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神学杂志
《中西部神学杂志》每半年由中西部浸信会神学院（密苏里州堪萨斯城 64118）和科文顿集团（密苏里州堪萨斯城）出版一次。有关该杂志的信息可在神学院网站上找到：www.mbts.edu 《中西部神学杂志》被收录到《南方浸信会期刊基督教期刊索引》和《阿特拉宗教数据库》中。所有编辑信件请寄至：《中西部神学杂志》编辑，密苏里州堪萨斯城 64118。《中西部神学杂志》，5001 N. Oak Trafficway，中西部浸信会神学院，密苏里州堪萨斯城，64118。所有投稿都应遵循 SBL 格式手册才能考虑发表。以下文章和评论中表达的观点不一定代表中西部浸信会神学院的教职员工、行政人员或校董的观点。
使用物联网和实时云计算的患者健康跟踪，监视和大数据存储的设计和开发
。科学大学和大学大学。国际伊伯拉玛纳（Iberoamana）未经昆扎（Cuanza）的意见。Cuito，Angola，9 Fundacio，Bogola，Bogola，Bogola，
学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
使用生成的差异图
神经科学研究的当前重点是使用不同的数据获取方式列举，映射和注释整个脊椎动物大脑中的神经元细胞类型。将这些分子和解剖学数据集映射到公共参考空间中仍然是一个关键挑战。尽管存在几个脑部到ATLA映射工作流程，但它们并不能充分解决现代高通量神经影像学的挑战，包括多模式和多尺度信号，缺失的数据或非参考信号，以及单个变异的几何量化。我们的解决方案是实现一个生成统计模型，该模型描述了一个图像的一系列转换，描述了成像数据的可能性，以及一个最大的框架，用于捕获上述问题的未知参数的后验估计。我们方法中的关键思想是最大程度地减少合成图像量与这些参数的真实数据之间的差异。我们不仅将映射用作“归一化”步骤，我们以空前的方式实施了使用其局部度量变更的工具，以便将其局部度量变更作为几何量化技术和生物学来源的机会。虽然框架用于计算成对映射，但我们的方法特别允许在多模式数据集的链中简化组成。我们将这些方法应用于广泛的数据集中，包括体内和前体内MRI的各种组合，3D STP和最大数据集，2D序列组织学部分以及用于SNRNASEQ的BRAINS和BRAINS，并部分移除了组织。这项工作使整个大脑数据集的大规模集成在现代神经科学中至关重要。我们通过量化细胞密度和跨生物协变量的大脑形状波动的差异表征来显示生物实用性。我们注意到，个体变异的大小通常大于不同样品制备技术之间的差异。为了促进社区可访问性，我们将算法实现为开源，包括基于Web的框架，并实现输入和输出数据集标准。我们的工作建立了一个定量，可扩展和简化的工作流程，以统一一系列多模式的全脑光显微镜数据量，以分为基于坐标的ATLAS框架。