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小鼠体内大脑的体细胞和神经突密度 MRI (SANDI) 以及与 Allen Brain Atlas 的比较
扩散磁共振成像 (dMRI) 通过探测扩散分子与组织微结构之间的相互作用，为神经组织环境提供了独特的见解。大多数 dMRI 技术侧重于白质 (WM) 组织，然而，人们对灰质表征的兴趣正在增长。体细胞和神经突密度磁共振成像 (SANDI) 方法利用一种模型，该模型结合了球形物体（假设与细胞体相关）和不透水“棒”（假设代表神经突）中的水扩散，这可能使细胞和神经突密度的表征成为可能。认识到啮齿动物在发育、衰老、可塑性和疾病的动物模型中的重要性，我们在此使用 SANDI 进行体内临床前成像，并通过将 SANDI 指标与 Allen 小鼠大脑图谱反映的细胞密度进行比较，对该方法进行了首次验证。 SANDI 在配备低温线圈的 9.4T 扫描仪上实施，并在 N = 6 只小鼠上进行了体内实验。进行了像素级、基于 ROI 和图谱比较，比较了幅度与实值分析，并研究了减少 b 值壳数量的较短采集时间。我们的研究结果显示 SANDI 参数具有良好的可重复性，包括球体和棒状分数以及球体大小（CoV 分别为 < 7%、12% 和 3%）。此外，我们发现 SANDI 驱动的球体分数与代表细胞密度的 Allen 小鼠脑图谱对比度之间存在非常好的等级相关性。我们得出结论，SANDI 是一种可行的临床前 MRI 技术，可以极大地促进脑组织微结构的研究。
大脑图谱框架：从癫痫动力学中吸取的教训
1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经科学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 2 宾夕法尼亚大学神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 3 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 4 加利福尼亚大学医学科学家培训项目，加利福尼亚州旧金山 94143 美国 5 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 6 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 7 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 8 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院宾夕法尼亚成像与可视化统计学研究中心，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 9 生物医学图像计算与分析系，宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州 19104 美国 10 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院电气与系统工程系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 11 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院物理与天文系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 12 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系，宾夕法尼亚州费城 19104 美国 13 圣达菲研究所，新墨西哥州圣达菲 87501 a 这些作者贡献相同 * 通讯作者：andrew.revell@pennmedicine.upenn.edu
力量图谱
后冷战时代已经结束。随着美国突然、混乱地撤出阿富汗，这个时代慢慢地、突然地结束了。在喀布尔机场，绝望的阿富汗平民从美国撤离飞机上掉下来的令人心碎的场景，可能成为标志着美国主导时代结束的画面。被抛弃的不仅仅是阿富汗平民，还有某种自由国际秩序的梦想，这种秩序由经济全球化和互联网巩固，由自由民主和自由市场资本主义统治。当然，这种转变已经酝酿了很长时间。2003 年入侵伊拉克和 2008 年雷曼兄弟破产后的惨败严重削弱了美国作为国际经济和军事安全保障者的信誉，而奥巴马-特朗普执政时期则以结束国外“永远的战争”并集中精力解决国内问题为主要目标。此外，西方以外的其他大国不仅在经济和军事实力上有所增长，而且决心走一条独立的道路，而不是遵循西方的剧本。乔·拜登总统喜欢说“美国回来了”。也许吧——但如果美国已经从特朗普时代的民粹主义和准孤立主义中重新崛起，那么它就是一个完全不同的国家，面对着一个已经改变的世界。
AC OGP+ 3-30 EN - 阿特拉斯·科普柯
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案例报告 AI-Atlas：现场、在线和混合教学人工智能和机器学习的教学法
摘要：我们介绍了“AI-Atlas”教学理念，作为一套连贯的最佳实践，用于向高等教育中的技术受众教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，并报告了其在基于设计的研究框架和两门实际课程中的实施和评估情况：本科计算机科学课程最后一年的人工智能简介，以及工程跨学科研究生课程中的机器学习简介。该概念是为了应对最近的人工智能热潮以及对广泛而多样化的受众对该主题基础教学的相应需求而开发的，考虑到小班现场教学，旨在发挥讲师在激励性公开演讲方面的特定优势。我们评估的研究问题和重点是该概念在多大程度上达到了这一目的，特别是考虑到由于 COVID-19 大流行，自 2020 年 3 月以来，必要但不可预见的转向持续的混合和完全在线教学。我们的贡献有两方面：除了 (i) 为人工智能和机器学习高等工程教育提出一个可供采用的通用教学概念外，我们还 (ii) 通过比较疫情条件下两个完整学期的定性学生评估 (n = 24–30) 和定量考试结果 (n = 62–113) 与前几年的结果 (参与者来自瑞士苏黎世) 得出结论。这为在灵活的教学条件下采用任何技术课程提供了具体建议——无论是现场、混合还是在线。
Atlas 200 DK AI开发套件
H.264硬件解码，16路1080p 30FPS（2路3840 x 2160 @ 60FPS） H.265硬件解码，16路1080p 30FPS（2路3840 x 2160 @ 60FPS） H.264硬件编码，1路1080p 30FPS H.265硬件编码，1路1080p 30FPS JPEG解码：1080p 256FPS；编码：1080p 64FPS；最高分辨率：8192 x 4320 PNG解码：1080p 24FPS；最高分辨率：4096 x 2160
低光3D医疗图像分割的替代基线--- Atlas Perspective
低射击（一次/几次）分割引起了越来越多的注意力，因为它在有限的注释方面效果很好。状态低射击分割方法通常集中于每个新颖类的隐式表示学习，例如学习原型，通过掩盖的平均池来得出指导特征，以及使用特征空间中的余弦相似性进行分割。我们认为，医学图像上的低射击序列应进一步，以明确了解图像之间的密集对应关系以利用解剖学相似性。核心思想的灵感来自多ATLAS分割的策略实践，其中基于地图集的分割的不可分割部分，即，注册，标签繁殖和标签融合均未验证为我们的工作中的一个框架。特别是，我们提出了两个替代基本线，即暹罗基线和个体差异意识到的基线，其中前者针对的是解剖上稳定的结构（例如脑组织），而后者则具有强大的普遍化能力，可以进行大量的大型形态学变异（例如大型形态学或 - ab domalminal ab domalminal（例如abansminal）。总而言之，这项工作为低射击3D医疗图像分割建立了基准，并阐明了对基于ATLAS的几片分段的理解。