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sofnet：基于光流的大型...
来自多个中心的大脑磁共振成像（MRI）数据通常在成像条件下表现出差异，例如所使用的核磁共振仪器的类型和随机噪声的存在。此外，MRI切片之间差距的差异进一步使数据的可用性复杂化了高级人工智能（AI）分析。基于深度学习的方法已成为解决挑战的实用解决方案。然而，现有的研究在很大程度上忽略了大脑MRI数据的增强，尤其是在面对明显的切片间隙时，例如在我们的临床大脑MRI切片中观察到的大约6 mM。响应这一研究差距，我们旨在开发新的方法来增强大脑MRI数据，重点关注更大的切片差距。为了实现这一目标，我们提出了SOFNET，它利用了基于光流和编码器 - 二次骨架的sofnet。我们模型的主要目标是插值MRI切片，同时保持特征一致性。利用光流法，与其他超分辨率算法相比，该方法表现出了出色的性能，我们提出的方法已在三个不同的大脑MRI数据集上进行了评估，并明确解决了4.2 mm和6.0 mm之间的差距。实验结果强调了SOFNET在生成适应的脑MRI数据方面获得的超分辨率质量的显着增强，超过了其他单位超级分辨率（SISR）方法。为了确保插值脑MRI切片的可信度，我们基于诸如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标（例如峰值信噪比（PSNR））对三个MRI进行了实验。这些实验证明了我们方法在将低分辨率MRI数据转换为清晰可靠的大脑MRIS中的有效性，从而可以使用AI技术进行了改进的分析。
数字和基于技术的项目
沉浸式创意和文化项目 Mat Collishaw - Thresholds（物理空间中的虚拟现实展览） Keiken at FACT - Augmented Empathy（增强现实展览体验） Albino Mosquito - The Moment（脑信号控制的电影） London Mela - MelaTopia（在线沉浸式节日体验，包括虚拟现实） 艺术家的电影、视频、动画和音频项目 1927 - Decameron Nights（在线多设备声音作品） Somerset House - TRANSMISSIONS（委托艺术家制作的 DIY 电视格式电影，在 Twitch 上播放） Arts Catalyst - Radio Arts Catalyst：广播学校（探索无线电广播作为艺术实践） Animate Projects - I'm OK（实验动画） 现场内容的数字分发 Music in the Round - 在家参加谢菲尔德室内音乐节 V21 Artspace - 德比舞蹈展 通过数字化方式学习创造力和文化 国家大屠杀博物馆 - The Forever南华克公园画廊项目 - 播客
基于增强的 BCI-EEG 分类...
摘要 — 目的：脑电信号被记录为多维数据集。我们提出了一个基于增强协方差的新框架，该框架源自自回归模型，以改进运动想象分类。方法：从自回归模型可以推导出 Yule-Walker 方程，该方程显示了对称正定矩阵的出现：增强协方差矩阵。对协方差矩阵进行分类的最新技术基于黎曼几何。因此，一个相当自然的想法是将这种基于黎曼几何的方法应用于这些增强协方差矩阵。创建增强协方差矩阵的方法与 Takens 为动态系统提出的延迟嵌入定理有着自然的联系。这种嵌入方法基于两个参数的知识：延迟和嵌入维度，分别与自回归模型的滞后和阶数有关。除了标准网格搜索之外，这种方法还提供了计算超参数的新方法。结果：增强协方差矩阵的 ACM 性能优于任何最先进的方法。我们将使用 MOABB 框架在多个数据集和多个主题上测试我们的方法，同时使用会话内和跨会话评估。结论：结果的改善是由于增强协方差矩阵不仅包含空间信息，还包含时间信息。因此，它通过嵌入过程包含有关信号非线性分量的信息，从而允许利用动态系统算法。意义：这些结果扩展了基于黎曼距离的分类算法的概念和结果。
基于网络的全基因组景观
通过 DAVID（https://david.ncifcrf.gov/）[23] 进行分析。确定了每个基因组的前 10 个 GO 术语和前 8 个 KEGG 通路术语，即最富集的术语，如图 4 所示。使用 R 中的 ggplot 包比较了 D1 的 KDTN、D3 的 KDSN 以及 DTSG 的 KDTN 和 KDSN 之间的分布。然后，我们使用 Cytoscape 为 DTSG 集中涉及的药物和基因构建了一个药物-靶标二分网络。为了进行网络可视化，使用了 19 种药物和 170 种基因；这 19 种药物约占 DTSG 集中包含的 371 种药物的 5%。此外，使用 m 核分解的概念进行网络分析，根据 KDTN 和 KDSN 分析中心功能。“剥离算法”旨在表征网络枢纽并阐明
基于机械发光的交互式护齿器...
键盘和触摸屏被广泛用于控制电子设备，但对于灵活性受损或患有神经系统疾病的人来说，操作起来可能很困难。已经开发了几种辅助技术，例如语音识别和眼动追踪，以提供替代的控制方法。然而，这些技术在使用和维护方面可能存在问题。我们在此报告了一种咬合控制光电系统，该系统使用集成在护齿套中的机械发光分布式光纤传感器。对机械刺激敏感的磷光体排列在柔性护齿套中的接触垫阵列中；通过在侧向位置使用独特的咬合接触模式，光纤传感器可以通过比率发光测量区分各种形式的机械变形。通过将设备与机器学习算法相结合，可以将复杂的咬合模式转换为特定的数据输入，准确率为 98%。我们表明，交互式护齿套可用于操作电脑、智能手机和轮椅。
基于纳米材料的显着突破...
对食品安全性和安全性的关注已成为全球公共卫生关注的话题。在整个永久食品供应链中，食物可能会被许多有害物质污染，对人类健康构成各种威胁。食物供应链的每个阶段都会受到农药，重金属，抗生素，食品添加剂和其他有毒化学物质的无处不闻的风险。因此，对不同食品安全问题的敏感，选择性和现实的分析方法受到了高度重视。为了确保环境安全，至关重要的是要确定生态系统中存在的任何粮食污染物，并通过检测和降解消除它们。最重要的是将这些污染物从食物和水的来源中清除，这些污染物造成了潜在的有害后果，因此试图降低它们的各种方法。[1-7]在本章中，我们讨论了纳米材料作为传感材料的最新应用，以检测食物中的危险因素，例如农药，重金属，食物添加剂和其他有毒污染物的残留物。关键词：电化学感测，食品安全，重金属离子，抗生素，食品添加剂
开发基于扩散的nom图 -
背景：急性一氧化碳中毒（DEACMP）后延迟的脑病是一种严重的并发症，可能是由一氧化碳中毒（ACOP）引起的。本研究旨在确定与DEACMP相关的独立风险因素，并开发列夫图以预测开发DEACMP的概率。方法：回顾性地分析了2015年9月至2021年6月之间被诊断为ACOP的患者的数据。将患者分为两组：DEACMP组和非DECMP组。进行了单变量分析和多元逻辑回归分析，以确定DEACMP的独立风险因素。随后，构建了列图以预测DEACMP的概率。结果：研究包括122名患者，其中30名（24.6％）出现了DEACMP。多元逻辑回归分析表明，扩散加权成像（DWI）的急性高信号病变，一氧化碳（CO）暴露持续时间和格拉斯哥昏迷量表（GCS）是DEACMP的独立危险因素（数量= 6.230，1.230，1.323，0.7114，0.714，p <0.05）。基于这些指标，构建了一个预测性nom图。结论：这项研究构建了使用DWI和临床指标上的高信号病变来预测DEACMP的nom图。该列图可以用作区分高危患者的可靠工具，并能够提供个性化治疗以降低DEACMP的发生率。
基于脑电图的控制方法......
神经控制接口是一项独特的全球技术，它彻底改变了控制和信号处理领域。这项技术有助于将人类和计算机联系起来，实现某些患者或人们难以实现的目标。在提议的实验中，脑信号被用来移动自动臂并执行各种任务，例如移动手的任何手指。为了实时为 3D 手臂机器人提供运动，我们获取了基于 10-20 国际系统的 EEG 数据，并使用 OpenBCI Wi-FI、OpenBCI 板将这些信号转发到处理计算机，并使用 OpenBCI GUI 和 Arduino Uno 控制伺服电机。此外，本文还介绍了一种脑电图 (EEG) - 一种帮助残疾人和老年人的智能轮椅控制系统。本文旨在使用脑机接口 (BCI) 耳机控制电动轮椅。这种轮椅可能对因脑脊髓切断而无法使用手或腿的残疾人有益。基本目标是将不同的面部表情与轮椅运动相匹配。该系统由 NeuroSky Mind Wave EEG 传感器线圈组成，该线圈与 Android 配对，并连接到语音中断电路，以防止轮椅意外发生故障或自动移动。脑机接口设计的系统通过实时实验研究进行评估，并应用于男性和女性，通过张开和握紧手进行诱导，验证过程也使用不同的频率和电压进行，实验结果表明该过程将按设计运行，具有极高的精度和高性能。
