XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMAPP
2025年2月1日，朱利安娜·迪亚斯NOAA物理科学...
B.S. in Civil Engineering, 2003 Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil Appointments Chief, Atmosphere-Ocean Processes and Predictability Division Supervisory Physical Scientist, Physical Sciences Laboratory, NOAA, 2024-present Research Physical Scientist, Physical Sciences Laboratory, NOAA, 2019-2024 Research Scientist, Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences (CIRES), University of Colorado at the NOAA物理科学实验室，博尔德，2014年至2018年。 Post-doctoral Fellow, NOAA Earth System Research Laboratory, Boulder CO (National Research Council Program & CIRES Postdoctoral Visiting Fellowships), 2010-2013 Professional Activities NOAA Precipitation Prediction Grand Challenge Implementation Team Membership (2024- present) Organizer and Lecturer at Summer School on Theory, Mechanisms and Hierarchical Modelling of Climate Dynamics: Convection and Clouds International Centre for Theoretical Physics,意大利（2024）美国气候可变性和可预测性计划（CLIVAR）：过程研究和模型改进小组的成员（2023-2026）NOAA季节性预测系统发展计划：团队成员（2023年）在德国跨国协作研究中心“向天气浪潮”，德国（2023）NOAA的NOAA和大气研究）（2023）共同领导人（2020-2023）AGU建模地球系统进步杂志：副编辑（2018-2023）美国气象学学会（AMS）第8和9日第8和9届MADDEN-JULIAN振荡和次季节季风变异性（2020，2021）。B.S.in Civil Engineering, 2003 Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil Appointments Chief, Atmosphere-Ocean Processes and Predictability Division Supervisory Physical Scientist, Physical Sciences Laboratory, NOAA, 2024-present Research Physical Scientist, Physical Sciences Laboratory, NOAA, 2019-2024 Research Scientist, Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences (CIRES), University of Colorado at the NOAA物理科学实验室，博尔德，2014年至2018年。Post-doctoral Fellow, NOAA Earth System Research Laboratory, Boulder CO (National Research Council Program & CIRES Postdoctoral Visiting Fellowships), 2010-2013 Professional Activities NOAA Precipitation Prediction Grand Challenge Implementation Team Membership (2024- present) Organizer and Lecturer at Summer School on Theory, Mechanisms and Hierarchical Modelling of Climate Dynamics: Convection and Clouds International Centre for Theoretical Physics,意大利（2024）美国气候可变性和可预测性计划（CLIVAR）：过程研究和模型改进小组的成员（2023-2026）NOAA季节性预测系统发展计划：团队成员（2023年）在德国跨国协作研究中心“向天气浪潮”，德国（2023）NOAA的NOAA和大气研究）（2023）共同领导人（2020-2023）AGU建模地球系统进步杂志：副编辑（2018-2023）美国气象学学会（AMS）第8和9日第8和9届MADDEN-JULIAN振荡和次季节季风变异性（2020，2021）。原子PSL NOAA天气简介组织者在现场活动期间（2020年1月/2月）AMS大气和海洋流体动力学会议（AOFD）：委员会成员（2012-2019）和会议组织者（2017年和2019年）国家研究委员会（NRC）：NRC研究委员会成员：NRC毕业生毕业后的研究生和2015年 - 2015年 - 2015年<2015 <2015（
2024 ~ 2025
欢迎词 8 Joseph Brennan，学生副院长 8 Isaiah Gonzales，SBA 主席 9 学术日历 10 机构资源 13 部门信息 14 咨询服务 19 公证人 25 联邦勤工俭学工资表 33 学生组织 34 学术规定 41 I. 简介 42 II. 一般规定 42 III. 法学博士 57 A. 学位要求 57 B. 诊所和实习的资格和要求 67 C. 独立研究项目 69 D. 指导学习 72 E. 成绩和学术标准 74 IV.硕士学位课程 78 V. 联合学位 101 A. 联合法学博士/硕士学位 101 1. 学位要求 101 2. 联合法学博士/气候与环境政策硕士（MCEP） 102 3. 联合法学博士/动物保护政策硕士（MAPP） 102 4. 联合法学博士/环境法与政策硕士（MELP） 102 5. 联合法学博士/能源监管与法律硕士（MERL） 102 6. 联合法学博士/食品与农业法硕士（MFALP） 102 7. 联合法学博士/恢复性司法文学硕士（MARJ） 102 8. 联合法学博士/公共政策硕士（MPP） 102 B. 联合法学博士/法学硕士学位 103 1. 学位要求 103 2. 联合法学博士/法学硕士环境法 103 3. 联合法学博士/法学硕士能源法 103 4. 食品与农业法联合法学博士/法学硕士 104 5. 动物法联合法学博士/法学硕士 104 VI. 双学位 – 法学博士项目 104 VII. 双学位 MELP 项目 110
各专业及班级学生注册情况
高级电力工程 CAEP 0 0 0 0 0 0 6 0 0 6 高级摄影测量与测绘 CAPM 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 应用地球物理学 EAG 2 0 1 3 0 0 0 0 0 6 大气科学 IAS 0 0 0 0 0 0 0 2 2 汽车系统与控制 IASC 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 生物医学工程 EBE 69 48 56 77 1 0 0 15 18 284 化学工程 ECM 54 48 67 119 3 0 0 11 21 323 土木工程 ECE 70 77 62 107 0 0 0 47 26 389 计算流体力学 CCFD 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 计算科学与工程 EPD5 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 计算机工程 ECP 54 63 45 69 0 0 0 0 5 236 控制系统 CCS 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 电力工程 CEPE 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 电气与计算机工程师 EECE 0 0 0 0 0 0 0 73 0 73 电气工程 EEE 87 98 98 121 2 0 0 5 26 437 工程可持续性与弹性 CESR 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 工程 EGR 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 工程 EBS 0 3 1 8 0 0 0 0 0 12 工程 - 环境 EPD2 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 工程力学 EEM 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 环境工程 EEN 41 40 42 67 1 0 0 23 0 214 环境工程科学 EENS 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 通用工程 EGN 75 25 3 1 0 0 0 0 0 104 地质工程 EGE 1 10 7 5 0 0 0 6 1 30 地质学 EGL 6 8 4 9 1 0 0 13 4 45 地球物理学 EGP 0 0 0 0 0 0 0 7 5 12地理空间工程 ECGE 7 9 8 13 1 0 0 0 0 38 混合电气。驾驶车辆工程 CHEV 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 综合地理空间技术 TGT 0 0 0 0 0 0 0 7 0 7 制造工程 EMME 0 0 0 0 0 0 0 8 0 8 制造工程 CME 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 材料科学与工程 EMSE 16 18 30 33 1 0 0 15 14 127 机械工程-工程力学 MEEM 0 0 0 0 0 0 0 0 99 99 机械工程 EME 298 269 234 307 0 0 0 148 0 1,256 机械工程技术 TMET 48 44 43 62 0 0 0 0 0 197 采矿工程 EMG 1 4 3 5 0 0 0 8 2 23 自然灾害与灾难风险 Red CNHD 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 弹性水基础设施 CRWI 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 机器人工程 ERE 25 25 22 15 0 0 0 0 0 87 结构工程：高级分析 CSEA 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 结构工程：桥梁分析设计 CSEB 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 结构工程：建筑设计 CSED 0 0 0 0 0 0 4 0 0 4 结构工程：木结构建筑设计 CSET 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 车辆动力学 CVD 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 水资源建模 CWRM 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 工程学院合计 854 789 726 1,021 11 0 31 396 236 4,064
实施指挥官的准备和弹性......
1。简介美国陆军公共卫生中心（APHC）通过安装指挥官的准备和弹性委员会（CR2CS）（以前称为社区健康促进委员会（或CHPC））来支持陆军准备就绪和弹性（R2）计划。CR2CS整合并同步了陆军的多项努力和计划，旨在提高准备就绪和韧性。R2将创建一个整体，协作和连贯的企业，以提高个人和单位的弹性和性能； R2最终为士兵，平民及其家人做好准备，以应对苛刻的职业的严格和挑战。该计划的目标支持陆军人民战略中概述的陆军部（DA）实行目标的更广泛的目标。CR2C是确保整个陆军企业集成的战略平台。CR2C机构领导公共卫生过程，并利用通过计划和合作伙伴关系（MAPP）动员行动中发现的框架。CR2C是一个全面的战略联盟；这是对跨军队装置进行正式促进健康促进（HP）努力和行动的可行机构。这些行动进一步支持陆军设施的努力，以执行陆军参谋长的租户第一战略和陆军参谋长，建议惠普建议，降低风险，预防自杀，武力健康以及个人准备和弹性。CR2C过程集成了驻军，医疗和任务工作，以支持HP和个人准备的同步。在安装级别上，CR2C由高级指挥官（SC）或高级负责官主持，包括驻军指挥官，医疗机构（MTF）指挥官，旅指挥官，房客单位代表以及适当的主题专家（SMES）。从历史上看，由健康促进计划助理（HPPA）支持的健康促进官（HPO）促进了CR2C程序。在当前的陆军行动下，责任从HPO转移到社区准备和弹性集成商（CR2I）已完成。CR2C提供了从SC到各个单位的联系，以直接影响士兵，并确保基于确定的问题和趋势驱动该过程。CR2C是一个针对预防的数据驱动过程，是整个部队提供综合HP的关键。本技术指南概述了陆军模型和标准化要求，解释了建立CR2C所需的过程，并描述了CR2I的要求和能力。
儿科脑电图的过去、现在和未来
4) Scheffer IE、Berkovic S、Capovilla G 等。ILAE 癫痫分类：ILAE 分类和术语委员会立场文件。癫痫 2017；58：512-21。5) Gibbs FA、Gibbs EL。脑电图图集。第 1 卷：方法和对照。马萨诸塞州雷丁：Addison-Wesley，1951 年。6) Yoshida Harumi。应用等电位脑电图对小儿脑电图发育的研究。 脑电图和肌电图 1984 ; 12 : 248-60。7) Yoshinaga H, Koutroumanidis M, Kobayashi K, et al. Panayiotopoulos 综合征的脑电图偶极子特征。癫痫 2006 ; 47 : 781-7。8) Seeck M, Koessler L, Bast T, et al. IFCN 的标准化脑电图电极阵列。临床神经生理学 2017 ; 128 : 2070-7。9) Otsubo H, Sharma R, Elliott I, Holowka S, Rutka JT, Snead OC 3rd. 通过侵入性监测硬膜下电极确认患有右额中央癫痫的青少年的两个脑磁图癫痫灶。癫痫1999；40：608-13。10) Shiraishi H、Ahlfors SP、Stufflebeam SM 等。比较三种用脑磁图定位发作间期癫痫样放电的方法。J Clin Neurophysiol 2011；28：431-40。11) Kobayashi K、Akiyama T、Oka M、Endoh F、Yoshinaga H。West 综合征患者在高峰失常期间出现快速（40-150 Hz）振荡风暴。Ann Neurol 2015；77：58-67。12) Kobayashi K、Watanabe Y、Inoue T、Oka M、Yoshinaga H、Ohtsuka Y。儿童睡眠诱发的电癫痫持续状态中头皮记录的高频振荡。癫痫2010；51：2190-4。13) Cao J，Zhao Y，Shan X，等。基于脑电图记录的大脑功能和有效连接：综述。Hum Brain Mapp 2022；43：860-79。14) Willett FR，Avansino DT，Hochberg LR，Henderson JM，Shenoy KV。通过手写实现高性能的脑到文本通信。Nature 2021；593：249-54。15) Jing J，Sun H，Kim JA，等。脑电图解释过程中癫痫样放电专家级自动检测的开发。JAMA Neurol 2020；77：103-8。16) Kobayashi K，Shibata T，Tsuchiya H， Akiyama K. 基于人工智能的儿科头皮脑电图癫痫放电检测：一项初步研究。Acta Med Okayama 2022；76：617-24。17）Scheffer LK、Xu CS、Januszewski M 等。成年果蝇中枢脑的连接组和分析。Elife 2020；9：e57443。18）Cutsuridis V、Cobb S、Graham BP。海马 CA1 微电路模型中的编码和检索。海马 2010；20：423-46。19）Kobayashi K、Akiyama T、Ohmori I、Yoshinaga H、Gotman J。动作电位导致用远离神经元的电极记录的癫痫高频振荡。临床神经生理学2015；126：873-81。
已接受摘要 2025.xlsx
4761 CEST MRI 检测 oSafiya Aafreen 约翰霍普金斯大学 TBATBATBA 最新进展 数字海报 5099 自动后期处理 Eva Aalbregt 阿姆斯特丹 UMC TBATBATBA 各种情况 数字海报 6628 初步结果 Malene Aastrup MR 研究中心 TBATBATBA 代谢体成像 数字海报 6220 初步结果 Malene Aastrup MR 研究中心 TBATBATBA 超极化（非 G 数字海报 4286 时空变化 Esra Abaci Turk 波士顿儿童医院 2025 年 5 月 12 日 13:45 15:45 理解口腔 MRI 0607 加速高分辨率 Nastaren Abad GE HealthCare，Techno TBATBATBA 基于 AI 的采集和数字海报 0605 400 mT/m w 下的成像 Nastaren Abad GE 医疗技术 2025 年 5 月 15 日 16:00 18:00 磁场及其口腔 0606 在 Lo 下睡觉 Nastaren Abad GE 医疗技术 TBATBATBA 精神病学 - 功能性协同 数字海报 7283 Alireza Abaei 的临床前 ¹H MRS Ulm 大学 2025 年 5 月 14 日 08:15 10:15 临床前大脑和 Beyo Power Pitch 2297 生物目标体积 Parandoush Abbasian 曼尼托巴大学 TBATBATBA 成像和生物标志物传统海报 9551 单个受试者的稳定性 Shahrokh Abbasi-Rad 哈佛医学院 TBATBATBA 分析方法 传统海报 1369 深度学习FramewParisima Abdali 纽约大学 2025 年 5 月 13 日 08:15 10:15 钆及其他 I 口服 4643 定量评估Rasheed Abid 伊利诺伊理工学院 TBATBATBA 衰老：功能 数字海报 9147 几何衍生 Oluyemi Aboyewa 西北大学 TBATBATBA 传统图像重建 数字海报 1384 MRI 重建 w Daniel Abraham 斯坦福大学 2025 年 5 月 13 日 08:15 10:15 驾驭 MRO 的前沿 7097 定量验证 Sagar Acharya 高场 MR 中心，德 TBATBATBA 新型光谱传统海报 6591 肝脏 PDFF 定量 Berk Acikgoz 医院，伯尔尼大学 TBATBATBA 非侵入性成像 数字海报2936 稳健的脂肪分数 ma Berk Acikgoz Inselspital, Bern Univers TBATBATBA 脂肪和水分离 数字海报 4143 共享 GRAPPA calibBerk Acikgoz Inselspital, Bern Univers TBATBATBA 关注大脑：A 数字海报 1853 快速、运动稳健、MMichael Adam Medical University of Vie TBATBATBA 传统海报的未来前景 2828 全对比学习Rhea Adams Case Western Reserve 2025 年 5 月 12 日 16:00 18:00 完美浪潮：AI-PoOral 2834 全对比丘脑Rhea Adams Case Western Reserve 2025 年 5 月 13 日 13:30 15:30 数据预处理 口头 8872 直接估计 PeAbdoljalil Addeh University of卡尔加里 TBATBATBA 寿命 fMRI 数字海报 1746 超极化 1-13C 布科拉阿德贝辛 宾夕法尼亚大学 TBATBATBA超极化（非 G 数字海报 1288 扩散的影响 T Shekhar Adhikari 范德堡大学 Ins 2025 年 5 月 14 日 08:15 10:15 身体扩散 MRI：ModOral 1932 同时重复性 Anne Adlung 纽约大学 Gro TBATBATBA MR 指纹识别 数字海报 5693 同时 1H/23Na Anne Adlung 纽约大学 Gro TBATBATBA 聚焦大脑：A 数字海报 7743 基于区域和 vox Seyedeh Nas Adnani 奥本大学神经 TBATBATBA 大脑分析 数字海报 6915 脊髓 T2* 映射 Seyedeh Nas Adnani 奥本大学神经 TBATBATBA 从神经成像中获得的见解 传统海报 6660 Q 空间轨迹图像 Maryam Afzali 利兹大学2025 年 5 月 13 日 08:15 10:15 心律失常与扩散 口服 5925 单次 PD-FSE 膝关节 MHarsh Agarwal GE HealthCare TBATBATBA 关节成像 数字海报 6587 增强型胶质瘤 TumGunnhild Ager-Wick 卑尔根大学 TBATBATBA 物理与工程 数字海报 1940 解开微观结构 Manisha Aggarwal 约翰霍普金斯大学 2025 年 5 月 12 日 13:45 15:45 扩散：微观结构 口服 8695 将线圈拼接在一起 Reza Aghabagheri 大学医学中心 TBATBATBA 射频阵列和系统 数字海报 4140 Le 的预后效用 Owen Agnel 牛津大学 2025 年 5 月 12 日 16:00 18:00 新方法与应用 Power Pitch
BrainForge：用于综合神经影像采集、分析和共享的在线数据分析平台
1. Morita T、Asada M、Naito E。神经影像学研究对理解人类认知大脑功能发展的贡献。Front Hum Neurosci。2016；10：464。doi：10.3389/fnhum.2016.00464 2. Bandettini PA。神经影像学方法有什么新进展？Ann NY Acad Sci。2009；1156：260-293。doi：10.1111/j.1749-6632.2009.04420.x 3. Verner E、Baker BT、Bockholt J 等人。使用 BrainForge 加速神经影像学研究。Gateways 2020，会议改善生物医学研究的数据使用； 2020 年 10 月 21 日。4. Poldrack RA、Baker CI、Durnez J 等人。扫描地平线：迈向透明和可重复的神经影像学研究。Nat Rev Neurosci。2017；18(2):115-126。doi: 10.1038/nrn.2016.167 5. Gorgolewski K、Poldrack R。提高神经影像学研究透明度和可重复性的实用指南。PLOS Biol。2016；14:e1002506。doi: 10.1371/journal.pbio.1002506 6. Baker M。1,500 名科学家揭开可重复性的面纱。Nature。2016；533(7604):452-454。 doi: 10.1038/533452a 7. Scott A、Courtney W、Wood D 等人。COINS：为大型异构数据集构建的创新信息学和神经成像工具套件。Front Neuroinform。2011；5：33。doi: 10.3389/fninf.2011.00033 8. Yoo AB、Jette MA、Grondona M。SLURM：用于资源管理的简单 Linux 实用程序。引自：Feitelson D、Rudolph L、Schwiegelshohn U 编。并行处理的作业调度策略。JSSPP 2003。计算机科学讲义。Springer；2003：44-60。9. Avesani P、McPherson B、Hayashi S 等人。开放扩散数据衍生物、通过衍生物的集成发布和可复制的开放云服务进行脑数据升级。 Sci Data 。2019；6(1)：69。doi：10.1038/s41597-019-0073-y 10. Flywheel。为医疗和研究领域的数字化转型提供动力。2021 年 5 月 14 日访问。flywheel.io 11. Kurtzer GM、Sochat V、Bauer MW。Singularity：用于移动计算的科学容器。PLoS One。2017；12(5)：e0177459。doi：10.1371/journal.pone。0177459 12. Merkel D。Docker：用于一致开发和部署的轻量级 Linux 容器。Linux J 。2014；239：2。13. Ashburner J、Barnes G、Chen CC 等人。SPM12 手册。第 2464 卷。威康信托神经影像中心；2014 年。14. Smith SM、Jenkinson M、Woolrich MW 等人。功能性和结构性 MR 图像分析进展以及作为 FSL 的实现。神经影像。2004 年；23 (Suppl 1)：S208-S219。doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051 15. Cox RW。AFNI：用于分析和可视化功能性磁共振神经影像的软件。Comput Biomed Res。1996 年；29(3)：162-173。doi: 10. 1006/cbmr.1996.0014 16. Cox RW、Hyde JS。用于分析和可视化 fMRI 数据的软件工具。NMR Biomed。 1997；10(4–5)：171-178。doi：10.1002/(SICI)1099- 1492(199706/08)10:4/5<171::AID-NBM453>3.0.CO；2-L 17. fMRI 工具箱的 Group ICA (v4.0c)。神经影像和数据科学转化研究中心。2021 年 5 月 6 日访问。https://trendscenter. org/software/gift/ 18. TReNDS 中心。Docker, Inc.访问日期：2022 年 1 月 13 日。https://hub.docker.com/orgs/trendscenter/repositories 19. 神经影像和数据科学转化研究中心。GitHub, Inc. https://github.com/trendscenter/ 20. Gorgolewski K、Burns CD、Madison C 等人。Nipype：一个灵活、轻量且可扩展的 Python 神经影像数据处理框架。Front Neuroinform。2011；5：13。doi：10.3389/fninf.2011.00013 21. GorgolewskiKJ、AuerT、CalhounVD 等人。Thebrainimagingdatastructure，一种组织和描述神经影像实验输出的格式。Sci Data。2016；3(1)：160044。 doi: 10.1038/sdata.2016.44 22. FosterI.Globusonline：通过云服务加速和民主化科学。IEEEInternetComput。2011；15(3)：70-73。doi: 10.1109/MIC。2011.64 23. Allen B、Bresnahan J、Childers L 等人。面向数据科学家的软件即服务。Commun ACM。2012；55(2)：81-88。doi: 10.1145/2076450.2076468 24. Calhoun VD、Adali T、Pearlson GD、Pekar JJ。一种使用独立成分分析从功能性 MRI 数据进行组推断的方法。Hum Brain Mapp。2001；14(3)：140-151。 doi: 10.1002/hbm.1048 25. Allen E、Erhardt E、Damaraju E 等。静息状态网络多变量比较的基线。Front Syst Neurosci。2011；5：2。doi: 10.3389/ fnsys.2011.00002 26. Allen EA、Damaraju E、Plis SM、Erhardt EB、Eichele T、Calhoun VD。跟踪静息状态下的全脑连接动态。大脑皮层。2014；24(3)：663-676。doi: 10.1093/cercor/bhs352 27. Ashburner J、Friston KJ。基于体素的形态测量——方法。神经影像学。2000；11(6)：805-821。 doi: 10.1006/nimg.2000.0582 28. Fischl B. FreeSurfer。神经影像学。2012；62(2):774-781。doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021 29. Andersson JLR、Sotiropoulos SN。一种用于校正扩散 MR 成像中的偏共振效应和受试者运动的综合方法。神经影像学。2016；125:1063-1078。doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 30. Andersson JL、Skare S、Ashburner J。如何校正自旋回波平面图像中的磁化率畸变：应用于扩散张量成像。神经影像学。 2003；20(2):870-888。doi: 10.1016/s1053-8119(03)00336-7 31. Andersson JLR、Graham MS、Drobnjak I、Zhang H、Filippini N、Bastiani M。面向扩散 MR 图像运动和失真校正的综合框架：体积运动内。神经影像学。2017；152:450-466。doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.02.085 32. CalhounVinceD、MillerR、PearlsonG、Adal 𝚤 T。Thechronnectome：时变连接网络作为fMRIdatadiscovery 的下一个前沿。神经元。2014；84(2):262-274。 doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015 33. Du Y、Fu Z、Sui J 等人。NeuroMark：一种基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别可重复的 fMRI 脑部疾病标记物。神经影像：临床。2020；28：102375。doi: 10.1016/j.nicl.2020.102375 34. Griffanti L、Zamboni G、Khan A 等人。BIANCA（脑强度异常分类算法）：一种用于自动分割白质高信号的新型工具。神经影像学。2016；141：191-205。doi：10.1016/j.neuroimage.2016.07.018