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电荷收集效率和电子噪声对固态三维微探测器性能的影响
1 圣地亚哥德孔波斯特拉大学粒子物理系，15782-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 2 卫生研究所分子成像组，15706-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 3 巴黎萨克雷大学物理实验室（IJCLab-UMR9012），奥赛，91405 法国 4 国立加速器中心，41092 塞维利亚，西班牙 5 塞维利亚大学原子、分子和核物理系，41012 塞维利亚，西班牙-赫尔曼-赫尔曼-赫尔曼 1，76344 Eggenstein-Leopoldshafen，德国。目前在德国电子同步加速器 DESY，Notkestrasse 85，22607 汉堡，德国 7 医学物理和生物数学组，西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉卫生研究所，15706。 8 巴塞罗那微电子研究所，国家微电子中心 (IMB-CNM, CSIC)，贝拉特拉 08193 西班牙
电荷收集效率和电子噪声对固态三维微探测器性能的影响
1 圣地亚哥德孔波斯特拉大学粒子物理系，15782-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 2 卫生研究所分子成像组，15706-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 3 巴黎萨克雷大学物理实验室（IJCLab-UMR9012），奥赛，91405 法国 4 国立加速器中心，41092 塞维利亚，西班牙 5 塞维利亚大学原子、分子和核物理系，41012 塞维利亚，西班牙-赫尔曼-赫尔曼-赫尔曼 1，76344 Eggenstein-Leopoldshafen，德国。目前在德国电子同步加速器 DESY，Notkestrasse 85，22607 汉堡，德国 7 医学物理和生物数学组，西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉卫生研究所，15706。 8 巴塞罗那微电子研究所，国家微电子中心 (IMB-CNM, CSIC)，贝拉特拉 08193 西班牙
Biosketch：Gunter Schumann MD PhD
Biosketch：吉特·舒曼（Gunter Schumann）MD PhD教授，杰出教授兼人口神经科学和分层医学中心（PONS），位于伊斯特比，福丹大学，上海大学，上海大学和柏林Charite University Medicine，正在塑造并协调欧洲和全球心理健康研究的预测和神经生物学特征。在他的研究计划中，他在欧洲和全球开发并应用了人群神经科学和精确医学。舒曼教授构思并协调欧洲环境地平线项目，旨在减少主要环境挑战对心理健康的影响。他还领导成像项目，这是一项针对欧洲委员会最初资助的18个欧洲合作伙伴的开创性成像遗传学研究，由欧洲研究委员会（ERC）资助的Stratify研究和印度CVEDA研究。他是著名奖项的获得者，其中包括ERC的高级赠款，德国亚历山大·冯·洪堡基金会的洪堡奖，以及公关中国的几个奖项。他在赠款中吸引了超过4000万欧元的资金，并领导着“地球，大脑，卫生委员会”。
基于扩散概率模型的医学图像分割
扩散概率模型 (DPM) 近期成为计算机视觉领域最热门的话题之一。其图像生成应用（如 Imagen、潜在扩散模型和稳定扩散）已展示出令人印象深刻的生成能力，引发了社区的广泛讨论。此外，许多近期研究发现 DPM 可用于多种其他视觉任务，包括图像去模糊、超分辨率和异常检测。受 DPM 成功的启发，我们提出了 MedSegDiff，这是第一个基于 DPM 的用于一般医学图像分割任务的模型。为了增强用于医学图像分割的 DPM 中的逐步区域注意力，我们提出了动态条件编码，它为每个采样步骤建立状态自适应条件。此外，我们提出了特征频率解析器 (FF-Parser) 来消除此过程中高频噪声成分的负面影响。我们在三种不同图像模态的医学分割任务上验证了 MedSegDiff 的有效性，包括眼底图像上的视杯分割、MRI 图像上的脑肿瘤分割和超声图像上的甲状腺结节分割。我们的实验结果表明，MedSegDiff 的表现比最先进的 (SOTA) 方法有相当大的性能差距，证明了所提模型的泛化和有效性。关键词：扩散概率模型、医学图像分割、脑肿瘤、视杯、甲状腺结节
成人大脑中生命周期逆境的稳定且可复制的神经特征
Nathalie E Aggenstiner 4，Sebastian Siehl 3，Dorothea L. Floris 1,2.7，亨氏15号，英国16，玛丽尼特17，玛丽·劳雷·佩莱尔·马丁雷尔17.18，托马斯·帕斯23，迈克尔·N。 Smolka 23，Nilatshi 24，Henrik Walter 15，Robert Whelan 25，Schumann 24.26， 1.2,31，成像联盟*Nathalie E Aggenstiner 4，Sebastian Siehl 3，Dorothea L. Floris 1,2.7，亨氏15号，英国16，玛丽尼特17，玛丽·劳雷·佩莱尔·马丁雷尔17.18，托马斯·帕斯23，迈克尔·N。 Smolka 23，Nilatshi 24，Henrik Walter 15，Robert Whelan 25，Schumann 24.26， 1.2,31，成像联盟*
青少年大脑的结构差异可以预测酒精滥用
青少年时期酗酒 (AAM) 与大脑结构发育破坏和酒精使用障碍有关。使用机器学习 (ML)，我们分析了 IMAGEN 数据集 (n ∼ 1182) 中 14、19 和 22 岁时 AAM 表型与青少年大脑结构 (T1 加权成像和 DTI) 之间的联系。ML 根据大脑结构预测了 22 岁时的 AAM，在独立测试数据的平衡准确度为 78%。因此，青少年大脑的结构差异可以显著地预测 AAM。使用 14 岁和 19 岁时的大脑结构，ML 预测了 22 岁时的 AAM，平衡准确度分别为 73% 和 75%。这些结果表明，在数据集中，结构差异先于酒精滥用行为。 10 最具信息量的特征位于胼胝体和 11 内囊、脑干和脑室脑脊液的白质束中。在皮质中，它们分布在 12 枕叶、额叶和颞叶以及扣带皮层中。我们的研究还表明 13 在分析 AAM 等效应大小较弱的精神疾病的探索性 ML 研究中，AAM 表型的选择、ML 方法和混杂校正技术 14 都是至关重要的决定。16
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
非酒精肝脂肪变性 div>
与初级保健医生的咨询区分肝脏脂肪的渗透过程和伴有纤维化过程的杂种过程并不总是那么容易。 div>为此，我们稍后将看到一系列的非侵入性方法是设计了，在咨询中使用常规的分析和临床参数，他们会告诉我们患者发展肝肝硬化的可能性。 div>我们还可以依靠某些图像技术，例如超声波，可以帮助我们进行诊断。 div>最后，我们还必须阐明那些患有纤维化高风险的患者的某些推导标准，这些患者可能容易受到肝活检，并由医院水平的消化系统专家遵循。 div>
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
外化和内化共病的层次神经认知模型
越来越多的证据表明，精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而，这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中，我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列（IMAGEN，年龄 14、19 和 23 岁，N = 1,750），构建了外化和内化症状背后的两个神经因素，这些因素在六个临床和基于人群的数据集（ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan，年龄从 10 岁到 36 岁，N = 3,765）中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置：外化症状的冲动相关回路中存在超连接，而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究，这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型：一个一般神经精神病理学 (NP) 因素（表现为执行控制效率低下）和两个分层因素，分别针对外化（抑制控制不足）和内化（目标导向功能受损）症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。