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可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
您的MRI问题回答了！
这是一个棘手的问题，因为我们以不同的方式感到和体验事物。一些有MRI扫描的孩子说这很有趣，因为您可以看镜子并见到父母。当您躺下并且床开始上升时，这也可能会令人兴奋。其他孩子说，一开始可能会有些恐惧，但是当您在扫描仪中时，感觉还不错，而且很放松。大多数孩子说，躺在床上和听音乐是最好的部分！当您在上方看时，就像看着白屏一样，它使您入睡。，如果您想摆脱扫描，可以按一下蜂鸣器，医生将停止扫描。
Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
MMR 补充免疫活动 (SIA) 一月...
2020-2022 年，由于新冠疫情导致全球和地区麻疹疫苗接种覆盖率下降，随后全球和地区麻疹病例数均有所增加。在这种全球和地区威胁下，该国开始报告麻疹传播，病例最初主要报告在拒绝接种疫苗的社区中，随后蔓延至部分接种疫苗（9 个月至 3 岁之间）或不符合常规免疫服务接种资格（<9 个月）的人群。斯里兰卡于 2019 年达到麻疹消除状态，并一直保持无麻疹状态至 2023 年 5 月。在此背景下，该国需要采取措施缓解持续的疫情并中断传播周期。传染病咨询委员会和消除麻疹-风疹/CRS认证委员会对这一问题进行了深入讨论，并建议在根据正在发生的麻疹疫情流行病学和错过或拒绝接种常规两剂麻疹疫苗 (MCV) 的符合条件的儿童中选择的高危地区，针对弱势儿童（6-9 个月大）开展补充免疫活动 (SIA)。
MRSPTU 学院院长，巴廷达 2017
玛哈拉贾兰吉特辛格旁遮普技术大学，达布瓦利路，巴廷达-151001 [由旁遮普邦政府根据 2015 年法案第 5 号、UGC 法案 2(f) 建立] 学术事务院长 电话 0164-2284298、8725072488 www.mrsptu.ac.in daa.mrsstu@gmail.com、daa@mrsptu.ac.in旁遮普邦 2015 年第 5 号法案、UGC 法案 2(f)] 学术事务院长 电话 0164-2284298、8725072488 www.mrsptu.ac.in daa.mrsstu@gmail.com、daa@mrsptu.ac.in
2025 LMRL ICLR建议
自LMRL研讨会上一次在Neurips 2022（https://www.lmrl.org/）举行，对生物学的代表性学习兴趣已经激起了新的想法，并引发了传统方法，并引发了如何通过机器学习来最佳地捕捉生物系统复杂性的讨论。大规模公共DNA和RNA测序，蛋白质序列和3D结构，质谱和细胞绘画数据集（跳跃CP，RXRX3，人类细胞图集）的可用性促进了许多大型“基础模型”的生物学模型（Rozenblatt-ordos-poss-ord。2021; Fay等。2023; Chandrasekaran等。2023）。这些模型旨在从嘈杂，原始和非结构化的高维数据中提取“有意义的”表示，以解决各种生物学问题。