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一种自动化的方法，用于改善整个小鼠脑切片中周细胞和小胶质细胞的定量
整个幻灯片扫描技术已使完整的组织部分产生了高分辨率图像。但是，常用的分析软件通常无法处理产生的大数据文件。在这里，我们提出了一种使用开源软件Qupath的方法来检测，对荧光标记的细胞（小胶质细胞和周细胞）在整个冠状脑组织切片中进行分类。分析了男性和雌性NG2DDSRED X CX 3 CR1 1 /GFP小鼠的全脑切片。在一系列检测参数中选择了感兴趣的小区域，并将手动计数与自动方法产生的计数进行比较。确定了检测细胞并将其分类为每个大脑区域中的小胶质细胞或周细胞的最佳参数，并应用于与整个体感和运动皮层相对应的注释，每个部分的海马，thalamus和下丘脑。3.74％的所有检测到的细胞被覆盖为周细胞；但是，丘脑（6.20％）的这一比例显着高于其他地区。相比之下，皮质中的小胶质细胞（占总细胞的4.51％）更丰富（5.54％）。男性和雌性小鼠之间没有差异。总而言之，Qupath为全扫描图像分析提供了一种用户友好的解决方案，这可能会导致健康和疾病的重要新发现。
有效载荷系统的设计Cubesat分布式望远镜
具有可重构群（遮阳板）任务的虚拟超分辨率光学器件是一种新颖的立方体形成望远镜任务，旨在研究太阳能电晕中的基本能量释放机制。遮阳板是最初在国家科学基金会（NSF）Cubesat Innovations Ideas Ideas实验室研讨会上构思的任务。该任务将使用两个6u立方体的角度分辨率在极端超紫罗兰（EUV）中观察到电晕，并使用两个6U立方体，它们相距40米，形成分布式望远镜。实现此类任务需要在衍射光学，卫星间通信，立方体推进和相对导航领域的关键技术。这些技术中任何一种的开发都是新颖的，但是所有这些技术结合起来都可以真正地使遮阳板使命。将这些技术巩固到立方体形式中，构成了机械和系统设计的挑战。本文重点介绍了遮阳板的初步有效负载设计，将关键技术组合为6U型的固有的挑战以及使有效负载设计成熟的关键下一步。与10所不同的大学一起工作，并预计在2023年末推出，遮阳板任务将展示Cubesats执行高精度冠状图像的能力，并将为未来的Cobesat群群铺平道路。
利用可学习的 3D PE 加权池化对阿尔茨海默病诊断进行高效训练
摘要：三维卷积神经网络 (3D CNN) 已广泛应用于分析阿尔茨海默病 (AD) 脑图像，以更好地了解疾病进展或预测从认知障碍 (CU) 或轻度认知障碍状态的转变。众所周知，由于医学成像领域的样本量较小，训练 3D-CNN 的计算成本很高，并且有可能过度拟合。在这里，我们提出了一种新颖的 3D-2D 方法，通过使用可学习加权池化 (LWP) 方法将 3D 脑图像转换为 2D 融合图像，以提高训练效率并保持可比的模型性能。通过 3D 到 2D 的转换，所提出的模型可以轻松地通过预先训练的 2D 模型转发融合的 2D 图像，同时在不同的 3D 和 2D 基线上实现更好的性能。在实施过程中，我们选择使用 ResNet34 进行特征提取，因为它的表现优于其他 2D CNN 主干。我们进一步表明，切片的权重与位置有关，模型性能取决于 3D 到 2D 融合视图，冠状视图的结果最佳。与传统的 3D CNN 相比，使用新方法，我们能够减少 75% 的训练时间，并将准确率提高到 0.88，使用公开的阿尔茨海默病神经影像计划数据集对 CU 参与者的 AD 患者的淀粉样蛋白 PET 成像进行分类。这种新颖的 3D-2D 模型可能对未来在临床环境中及时诊断 AD 具有深远的影响。
开尔文 - 霍尔姆·霍尔茨（Kelvin-Helmholtz
上下文。磁性零点与高能冠状现象相关，例如太阳浮动，通常是重新计算和颗粒加速度的位置。磁性零点的动态扭曲可以在其风扇平面内产生开尔文 - 螺旋不稳定（KHI），并且可以激发脊柱扇形重新连接，并在持续扭曲下的零点的相关崩溃。目标。本文旨在比较在KHI模拟中的各向同性和各向异性粘度的影响，并在动态扭曲的磁性空点中崩溃。方法。，我们使用具有自定义各向异性粘度模块的3D磁水动力学Lare3d进行了模拟。进行了一对高分辨率模拟，一种使用各向同性粘度，另一种使用各向异性粘度，使所有其他因素保持相同。我们详细分析了结果。在粘度和电阻率的一系列值范围内进行了进一步的参数研究。结果。这两个粘度模型都允许KHI的生长和无数点的最终崩溃。在所有研究的参数上，各向异性粘度允许增长的不稳定性，而各向同性粘度在某些情况下会降低稳定性的不稳定性。尽管与各向异性粘度相关的粘性加热通常较小，但欧姆加热占主导地位，并通过不稳定性产生的当前床单增强。使用各向异性粘度时，这会导致更高的总体加热率。当采用各向异性粘度时，零点的崩溃会明显发生。
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，人们开发了各种各样的技术来预测 SEP 的发生，这些技术主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们将重点介绍太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时还应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 的发生具有高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基率的自然结果。总之，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值强烈影响模型性能，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，则无法完全分离参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。
为高增益惯性聚变能 (IFE) 靶设计提供先进的烧蚀材料
激光直接驱动 (LDD) 是惯性聚变能 (IFE) 设计最合适的方案之一，因为它可以比间接驱动 [1] 至少多两倍的激光能量耦合到内爆壳层。一旦通过宽带激光技术或激光波长失谐缓解横光束能量转移 (CBET)，LDD 中激光与目标的耦合可以进一步增强约 2 倍。LDD 依赖于低 Z 烧蚀材料/等离子体（如聚苯乙烯、铍、碳等）对激光能量的吸收。日冕等离子体中吸收的激光能量主要通过电子热传导传输到烧蚀前沿。该过程的效率被称为内爆的“水效率”，即激光吸收和火箭效率的乘积。内爆舱的动能越大，点火裕度越大，IFE 目标的增益越高。三件事对于通过 LDD 方案实现 IFE 的成功至关重要：(1)。使大部分激光能量被日冕中的烧蚀等离子体吸收；（2）获得最佳的水效率，将尽可能多的激光能量与内爆胶囊的动能耦合，从而提供高烧蚀压力以加速壳体；（3）提高烧蚀速度以稳定瑞利-泰勒不稳定性增长，从而提高胶囊的完整性。有几种研究方向可以实现上述目标。宽带激光等先进激光技术可以解决吸收增加和印记减少等问题 [2]。一种补充途径是目标解决方案，即通过设计和制造先进的烧蚀材料来提供上述成功实现高增益 IFE 目标设计的关键因素。目标解决方案可以解决印记减少和 RT 等问题
人类大脑 - 欧文实验室
图 2 叙述过程中的感知和高级注意力过程。在组别层面，叙述的声音包络预测了 (a) 清醒状态下的听觉皮层和右侧额下回的显著 (p < .05；家族错误 [FWE] 已校正) 簇，以及 (b) 中度麻醉状态下的左侧听觉皮层 (未达到统计显著性 [p = .05 FWE 已校正])。 (c, d) 在组别层面，音频叙述的悬念评级预测了 (c) 清醒状态下的听觉注意力和显着性网络的显著 (p < .05；FWE 已校正) 簇，以及 (d) 中度麻醉状态下的听觉注意力网络的显著 (p < .05；FWE 已校正)。红色箭头表示冠状视图相对于前后维度的位置。 (e – h) 声音包络和悬念评分预测的个体参与者主要听觉区域、听觉注意区域和显著性网络中的体素数量，相对于每个人在目标检测任务中的反应时间。在个体层面，声音包络预测 (e) 14/17 的参与者在清醒状态下的听觉区域显著激活，(f) 10/17 的参与者在中度麻醉状态下的听觉区域显著激活。在个体层面，悬念评分预测 (g) 17/17 的参与者在清醒状态下的听觉注意和显著性网络区域显著激活，(h) 14/17 的参与者在中度麻醉状态下的听觉注意和显著性网络区域显著激活。无论是在清醒状态 (e, g) 还是在中度麻醉状态 (f, h) 下，在目标检测任务期间，叙述过程中的感知或高阶过程与反应时间之间没有相关性。AAN，听觉注意网络；SN，显著性网络
医疗政策计算机断层扫描（CT）和计算机断层扫描（CTA）扫描策略编号：PG0482上次评论：12/01/2023
指南•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个单独的保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围X Professional X设施需要在选修课设置中执行的那些程序需要事先授权。急诊室，设施观察设置或住院设置不需要事先授权。描述计算机断层扫描（CT）是一种放射形态，可在疾病的检测，分化和分界中提供临床信息。ct扫描是放射成像，可产生一系列横截面横向或轴向图像，这些横向图像通过计算机软件转换为冠状和/或矢状视图。X射线梁通过以不同角度成像的区域，由检测器记录并引入计算机。然后，计算机软件将这些图像以不同的角度转换为横截面视图，并在需要时将内部器官和身体结构的三维图像转换为横截面。ct仅应在医师的监督下进行放射保护培训以优化检查安全性。辐射暴露。可以执行CT程序，而无需对比度，或没有对比度，并且根据临床指示，并且没有对比。如果有诊所的迹象：
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，已经开发出多种技术来预测 SEP 的发生，主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们重点关注太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 发生的高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基准率的自然结果。综上所述，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值对模型性能有很强的影响，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，无法完全区分参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。
在多发性硬化症的大鼠模型中，辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用
摘要目的：在多发性硬化症的大鼠模型中，确定辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用。研究设计：基于实验室的实验研究。研究的地点和持续时间：该研究是在2022年3月至2022年5月与NIH伊斯兰堡合作的12周期间，于2022年3月至2022年在巴基斯坦伊斯兰国际医学院拉瓦尔品第进行了研究。方法：总共五十只雄性Sprague Dawley大鼠分为五个随机组，每个组都有一个独特的治疗计划。虽然第1组接受了标准饮食，但剩下的四组被多发性硬化症诱导，并在12周的时间内给予0.2％的Cuprizone（CPZ）。四周后，将第3组的辅酶Q10/泛氨酸酮（COQ10）的150 mg/kg/天提供，第4组接受了100 mg/kg/kg/day l- carnitine（l car），而第5组则通过两者的组合进行治疗，同时仍接受CPZ。完成为期12周的方案后，牺牲了大鼠，并提取了大脑。H＆E染色，以评估少突胶质细胞坏死的任何变化，而Luxol Fast Blue（LFB）染色用于可视化髓鞘中的改变。结果：在控制少突胶质细胞坏死和控制髓磷脂的液泡方面，COQ10和L型车的组合明显好于单个药物，这是ANOVA和F-TEST的证明。因此，强烈建议同时针对患有多发性硬化症患者的两种药物开出两种药物，因为它可能为患者提供更大的优势。结论：这项研究明确地证明，与单独使用相比，将COQ10和L型车一起同时对促进髓鞘性和防止少突胶质细胞坏死具有更大的作用。