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https://subaru4.sharepoint.com/sites/parts/parts/parts consectories/product project folders/kado/kado/wireeless Charger/tl4/h671sxc203 IXI -2024 - 2024 ASCENT无线充电器-Rev 01
所有连接完成后，请重新连接车辆的负电池电缆。使用10mm插座/扭矩扳手，将10mm的螺母拧紧至7.5 nm +/- 2 nm（0.76 kgf-m +/- 0.2 kgf-m，5.5 ft-lbs +/- 1.5 ft-lbs）。
DRONEKILLER® 反无人机技术 – 经济高效
IXI DRONEKILLER ® 是一款轻便、小巧、经济高效的便携式反无人机系统，非常适合部署在世界各地的国防和安全团队。IXI DRONEKILLER ® 为无法使用需要额外电源的大型重型系统的机动部队增加了反无人机系统能力。IXI DRONEKILLER ® 可以从轻型车辆内部部署，也可以由下马作战人员和安全响应小组在机动部队、突击队、检查站和前哨部署。配备 IXI DRONEKILLER ® 的机动部队提供填补空白的覆盖和追击能力，可补充更大、更昂贵的固定位置自动无人机防御系统。
人类大脑的解剖分割
磁共振成像 (MRI) 是一种强大且多功能的成像方式，是许多研究不可或缺的组成部分，尤其是在进行定量分析时。MRI 是成像大脑的首选方法，因为它具有出色的软组织对比度。将大脑准确分割成解剖区域可以对大脑进行准确的定量分析。三个可以自动对人脑进行解剖分割的软件程序是 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER。本研究的目的是使用 FreeSurfer 作为基线，并调查 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 在同一数据集上的输出的一致性。使用 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER 对来自 IXI 数据集的 185 个 T1 加权 3D MR 图像进行分割。使用默认训练检查点对 IXI 数据集的 FastSurfer 和 FreeSurfer 输出以及相应的大脑 MR 图像作为 MAPER 的源图谱。然后使用 Jaccard 相似系数将 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 分割进行比较。MAPER 在复制符合 FreeSurfer 的皮层下区域输出方面表现优于 FastSurfer。MAPER 和 FastSurfer 在皮层区域的表现类似。
大脑年龄估计有限的贪婪双流模型
大脑年龄估计涉及从大脑图像中预测一个人的生物年龄，这为衰老过程和神经退行性疾病的发展提供了宝贵的见解。进行大规模的数据集进行医学图像分析是一项具有挑战性且耗时的任务。现有方法主要取决于大型数据集，这些数据集很难获得且昂贵。这些方法还需要具有大量参数的复杂，资源密集型模型，需要大量的处理能力。因此，至关重要的是开发创新的方法，可以通过有限的数据集并有效利用计算资源来实现稳健的性能。本文提出了一种用于脑年龄估计的新型基于切片的双流方法（贪婪的双流模型）。此方法解决了大数据集要求和计算资源强度的局限性。提出的方法结合了大脑的局部和全球方面，从而完善了对特定目标区域的关注。该方法采用四个骨干来根据本地和全球特征来预测年龄，并以最终模型进行年龄校正。我们的方法在同上的测试集上证明了3。25年的平均绝对误差（MAE），其中仅包含289名受试者。为了证明任何小数据集的方法的鲁棒性，我们使用IXI数据集分析了提出的方法，并在IXI的测试集上实现了4。18年的MAE。GDSM模型的代码可在https://github.com/iman2693/gdsm上找到。通过利用双流和贪婪的策略，这种方法实现了效率和稳健的性能，使其与其他最先进的方法相媲美。
脑年龄预测：使用脑形态测量数据的机器学习模型比较
摘要：大脑结构形态随衰老轨迹而变化，利用大脑形态特征预测人的年龄有助于检测异常衰老过程。基于神经影像学的大脑年龄被广泛用于量化个人大脑健康状况与正常大脑衰老轨迹的偏差。机器学习方法正在扩大准确预测大脑年龄的潜力，但由于机器学习算法种类繁多，因此具有挑战性。在这里，我们旨在比较使用从结构磁共振成像扫描中获得的大脑形态测量值来估计大脑年龄的机器学习模型的性能。我们评估了 27 种机器学习模型，应用于来自人类连接组计划 (HCP，n = 1113，年龄范围 22-37)、剑桥衰老和神经科学中心 (Cam-CAN，n = 601，年龄范围 18-88) 和图像信息提取 (IXI，n = 567，年龄范围 19-86) 的三个独立数据集。使用交叉验证和未见过的测试集评估每个样本的性能。对于 HCP、Cam-CAN 和 IXI 样本，这些模型的平均绝对误差分别为 2.75–3.12、7.08–10.50 和 8.04–9.86 岁，预测大脑年龄与实际年龄之间的皮尔逊相关系数分别为 0.11–0.42、0.64–0.85 和 0.63–0.79。我们发现在同一数据类型上训练的模型之间的性能存在显著差异，这表明模型的选择会导致大脑预测年龄的巨大差异。此外，在三个数据集中，正则化线性回归算法的性能与非线性和集成算法相似。我们的结果表明，正则化线性算法在大脑年龄预测方面与非线性和集成算法一样有效，同时显著降低了计算成本。我们的研究结果可以作为未来使用机器学习模型应用于大脑形态数据来改善大脑年龄预测的起点和定量参考。
ShuffleUNet：扩散加权 MRI 的超分辨率......
摘要 — 扩散加权磁共振成像 (DW-MRI) 可用于表征神经组织的微观结构，例如通过纤维追踪以非侵入性方式描绘脑白质连接。高空间分辨率的磁共振成像 (MRI) 将在以更好的方式可视化此类纤维束方面发挥重要作用。然而，获得这种分辨率的图像是以更长的扫描时间为代价的。由于患者的心理和身体状况，较长的扫描时间可能与运动伪影的增加有关。单图像超分辨率 (SISR) 是一种旨在从单个低分辨率 (LR) 输入图像中获得高分辨率 (HR) 细节的技术，通过深度学习实现，是本研究的重点。与插值技术或稀疏编码算法相比，深度学习从大数据集中提取先验知识并从低分辨率对应物中生成优质的 MRI 图像。在这项研究中，提出了一种基于深度学习的超分辨率技术，并已应用于 DW-MRI。 IXI 数据集中的图像已被用作地面实况，并被人工下采样以模拟低分辨率图像。所提出的方法在统计上比基线有显著的改进，并实现了 0.913±0.045 的 SSIM。索引术语 — 超分辨率、深度学习、DWI、DTI、MRI
![arxiv：2309.10835v1 [eess.iv] 19923年9月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f70b7fae62dc1a166c2e1490d0831175fdcede09.webp)
arxiv：2309.10835v1 [eess.iv] 19923年9月19日
摘要。MRI的大脑年龄预测已成为与广泛的神经病理学相关的流行成像生物标志物。但是，用于培训的数据集经常会偏斜和不平衡人口统计学，有可能使脑时代预测模型容易受到偏见的影响。我们通过进行全面的亚组性能分析和功能检查来分析常用的Resnet-34模型。该模型接受了Cam-Can和IXI的1,215 T1加权MRI扫描的训练，并在英国生物库中进行了测试（n = 42,786），分为六个种族和生物性性亚组。是通过比较亚组之间的表现的目的，通过绝对预测误差来衡量，我们使用Kruskal-Wallis检验，然后进行两次事后Conover-Iman测试，以检查种族和生物学性别的偏见。要检查生成的特征中的偏差，我们使用PCA进行降低降低，并使用两个样本的Kolmogorov-Smirnov测试来识别亚组之间的分布变化。我们的结果揭示了黑白，黑人和亚洲以及男性和女性受试者之间的预测性能统计学上显着差异。十二个成对比较中有7个在特征分布上显示出统计学上的显着差异。我们的发现要求进一步分析大脑年龄预测模型。
Allan，R。Orcid：https：//orcid.org/0000-0003-0264-9447 and Merchant，C。Orcid：https：//orcid.org/000000-0003-4687-9850（2025）
机器学习方法通常被采用以推断出有用的生物标志物来早期诊断许多神经退行性疾病，并且通常是神经解剖学衰老。其中一些方法从形态学大脑数据中估算了主题年龄，然后将其表示为“脑时代”。这种预测的大脑年龄与受试者的实际年代年龄之间的差异可以用作与正常脑衰老的病理偏差的指示。大脑年龄模型作为生物标志物的重要用途是从结构磁共振成像（MRI）中对阿尔茨海默氏病（AD）的预测。许多不同的机器学习方法已应用于这项特定的预测任务，其中一些方法以牺牲模型的描述性为代价实现了很高的准确性。这项工作研究了数据科学技术和线性模型的适当组合，以同时提供高精度和良好的描述性。所提出的方法基于包括典型数据科学方法的数据工作流，例如异常值检测，特征选择，线性回归和逻辑回归。尤其是在回归模型中引入了一种新型的归纳偏见，该偏差旨在提高分类任务的准确性和特定性。该方法与其他有或不使用大脑时代（包括支持向量机器和深层神经网络）的形态学大脑数据进行了将基于形态学大脑数据的AD分类的其他机器学习方法进行比较。这项研究采用了从三个存储库（ADNI，AIBL和IXI）获得的1,901名受试者的1，901个受试者的大脑MRI扫描。在反复的交叉验证分析中，仅基于提出的明显脑年龄和年代年龄的预测模型，男性和女性受试者的准确度分别为88％和92％，因此比ART机器学习方法的状态达到了可比或卓越的性能。提出的方法的优点是它在整个回归和分类任务中保持输入空间的形态学语义。准确的预测模型也具有很高的描述性，可用于对预测产生潜在有用的见解。