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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
乌尔都语词汇
本书是我在加州大学圣克鲁斯分校开始学习阿拉伯语、印地语-乌尔都语、波斯语和梵语 16 年的成果，之后我在美国印度研究所、德里大学和德克萨斯大学奥斯汀分校继续学习。我的第一位印地语-乌尔都语老师约翰·莫克 (John Mock) 一直是我的主要灵感来源。我同样感谢美国乌尔都语研究所勒克瑙分校项目的所有老师，感谢他们的耐心，感谢他们带我进入乌尔都语文学的世界。我特别感谢与 Fahmida Bano、Wafadar Husain、Ahtesham Khan 和 Sheba Iftikhar 一起讨论乌尔都语单词的大量时间。在威斯康星大学麦迪逊分校，我有幸协助和观察已故的 Qamar Jalil，他的教学见解反映在本书中。在德克萨斯大学奥斯汀分校，我有幸与世界上一些最伟大的语言和文学教师一起学习。 Syed Akbar Hyder 为我提供了广泛而严格的乌尔都语文学指导。Michael Hillmann 花费数年时间训练我精通波斯语。本书阿拉伯语和波斯语单元中的许多想法和见解都直接源自他的指导。我还要感谢 Rupert Snell，我跟随他学习印地语八年，他让我领略了印地语-乌尔都语词汇的诸多乐趣以及应用语言文学的知识回报。本书也是我在加州大学伯克利分校、德克萨斯大学奥斯汀分校和威斯康星大学麦迪逊分校教授乌尔都语十一年的成果。我最初于 2008 年在威斯康星大学麦迪逊分校的南亚暑期语言学院构思了这个项目，并从与学生和同事的交谈中受益匪浅，包括 Qamar Jalil 和 Faraz Sheikh。我在德克萨斯大学奥斯汀分校的印地语-乌尔都语旗舰课程任教期间开发了这些单元的基本结构和许多课程的初稿。多年来，我在那里教过许多才华横溢的学生，但我特别感谢 Ayana D'Aguilar 和 Courtney Naquin 的反馈，他们在我研究生最后一年与我一起完成了许多练习的初稿。过去四年，我一直在加州大学伯克利分校开发和教授这些材料。他们的反馈启发了我进行无数轮的修改。特别感谢以下学生，他们在本书准备出版的最后阶段参与了本书的大部分工作：Hammad Afzal、Khudeeja Ahmed、Hammad Ali、Aparajita Das、Elizabeth Gobbo、Salil Goyal、Shazreh Hassan、Caylee Hong、Zain Hussain、Talib Jabbar、Maryam Khan、Adeel Pervez、Omar Qashoa、Adnan Rawan、Ahmad Rashid Salim、Nawal Seedat 和 Fatima Tariq。还要特别感谢 Sally Goldman 对梵文单元的有益反馈和建议，以及我的朋友和同事 Walter Hakala 在修订后期对这些单元的精辟评论。他们的反馈大大提高了本书的质量。当然，所有错误和疏忽都是我一个人的错。
政治纲领 2024 第 2 卷 - 复兴党
唐纳德·J·特朗普——众议院议长；对 2020 年大选被盗的报复。作者不喜欢他，也不支持他参加 2024 年共和党总统竞选，但尊重对他的支持者的互惠。克里斯蒂安·韦斯特布鲁克代表加利福尼亚州 (?)。玛乔丽·泰勒·格林代表佐治亚州 (R)。马特·沃尔什、艾莉·贝丝·斯塔基和杰米·米歇尔。瑞安·马特斯。约翰·W·怀特黑德和妮莎·怀特黑德。丽莎·海文。特雷弗·劳登。布兰登·史密斯。乔·艾伦。凯瑟琳·奥斯汀·菲茨。格雷格·亨特。理查德·沃纳。J. 佩德·赞恩。JB 舒克。斯科特·里特。瑞安·麦克马肯。科琳·麦克雪利。丹·弗里斯。格伦·格林沃尔德。迪迪·兰科维奇。兰斯·D·约翰逊。马修·泰森。凯特琳·约翰斯通。斯蒂芬·米勒。伯森·菲利普。梅根·雷德肖。罗曼·巴尔马科夫。约翰·艾布拉姆森。罗伯特·W·马龙。简·鲁比。迈克尔·内夫拉达基斯。克莱顿·福克斯。海尔加·泽普。米奇·霍洛维茨。皮特·胡克斯特拉。安妮·M·克利利。伊桑·哈夫。阿里尔·齐尔伯。爱丽丝·斯特凡尼克。金·科曼多。约翰·麦克格林恩。凯蒂·波·利利斯。泰勒·德登。克里斯托·格兰特。迈克尔·P·森格。阿兰·瓦特。詹姆斯·谢尔比·唐纳德。斯蒂芬·格里森。查尔斯·休·史密斯。肯·克利彭斯坦。乔恩·施瓦茨。迈克尔·马哈雷。迈克尔·特雷西。戴夫·德坎普。詹姆斯·帕洛夫。基恩·贝克斯特。小唐·维亚。迈克尔·斯奈德。沃克·拉尔森。马克·莱文。帕特里克·伍德。约瑟夫·默科拉。亚当·图兹。布赖恩·威廉姆斯。马特·阿戈里斯特。德里克·布罗兹。杰西·史密斯。玛丽·洪。傅伊娃。大卫·哈吉思。卡塔贝拉·罗伯茨。约翰·肯尼迪。艾米丽·汤普森。埃文·西姆科-贝德纳斯基。詹姆斯·焦尔达诺。雷·麦戈文。韦斯利·克拉克。布雷特·罗兰。杰克·约翰逊。戴夫·L
tallo：全球树的异构和皇冠架构数据库
Tommaso Jucker 1 | FabianJörgFischer1 | JérômeChave2.3 | David A. Coomes 4 |约翰·卡斯珀森（John Caspersen）5 | Arshad Ali 6 | Grace Jopaul Loubota Panzou 7.8 | Ted R. Feldpousch 9 |丹尼尔·福特（Daniel Falster）10 | Vladimir A. Usoltsev 11,12 | Stephen Adu-Bredu 13 | Luciana F. Alves 14 | Mohammad Aminpour 15 | Ilondoa B. Angoboy 16 | Niels P. R.天线17 | CécileAntin 18 | Yousef Askari 19 | RodrigoMuñoz20,21 | Narayanan Ayyappan 22 | Patricia Balvanera 23 | Lindsay Banin 24 | Nicolas Barbier 18 | John J.
过滤器和包装器堆叠合奏（FWSE）-Dr -ntu
Sugam Budhraja是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是机器学习和软件开发。他的研究领域包括神经信息学，深度学习，自学学习和回声状态网络。Maryam Doborjeh获得了新西兰奥克兰理工大学的计算机科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的高级讲师。她的研究领域是神经信息学，尖峰神经网络，机器学习和大脑数据分析。巴尔卡兰·辛格（Balkaran Singh）是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是计算机科学和应用统计。他的研究领域是在神经网络，持续学习，元学习和尖峰神经网络中的优化。塞缪尔·谭（Samuel Tan）是新加坡南南技术大学的博士生。他的背景是生物科学和统计。他的研究领域包括生物信息学，网络理论和邻里优化。Zohreh Doborjeh获得了博士学位。来自新西兰奥克兰技术大学的计算认知神经科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰大学大脑研究中心的博士后研究员，也是新西兰威卡托大学心理学学院的讲师。她的研究领域是神经信息学，神经心理学，认知神经科学和人工智能。收到：2023年2月9日。埃德蒙德·莱（Edmund Lai）获得了西澳大利亚大学的电气工程博士学位。他目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的信息工程学教授。他的研究兴趣是数字信号处理，计算智能，多代理动力系统和优化。亚历山大·梅尔金（Alexander Merkin）在俄罗斯的社会和法医精神病学研究中心获得了精神病学博士学位。他目前是AUT大学中风与应用神经科学研究所的研究员，也是Aut University心理治疗与咨询系讲师。他的研究兴趣包括数字心理健康，人工智能，心理学，精神病学和认知神经科学。吉米·李（Jimmy Lee）获得了新加坡国立大学的基本医学学位。他是新加坡心理健康研究所的精神科医生和临床医生，也是南约技术大学Lee Kong Chian医学院的副教授。他的研究领域是精神病学，心理药理学，精神分裂症和基于AI的健康技术。Wilson Goh获得了英国伦敦帝国学院的生物信息学和计算系统生物学博士学位。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。 他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。尼古拉·卡萨博夫（Nikola Kasabov）获得了保加利亚索非亚技术大学的博士学位。他是新西兰奥克兰技术大学工程，计算和数学科学学院的Kedri的创始董事和知识工程教授。他在英国Ulster University，IICT保加利亚科学院和中国达利安大学担任教授职位。他的研究领域是计算智能，神经信息学，知识发现和尖峰神经网络，以及700多个出版物。修订：2023年9月18日。接受：2023年10月3日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
夏季本科研究博览会2024年8月8日...
1。Leanne Airhienbuwa在3D Microtissues顾问中的三重阴性乳腺癌：David Wood赞助计划：BME Pathways Home Institution：Stony Brook University摘要：三层阴性乳腺癌（TNBC）是一种非常积极的乳腺癌形式，与其他类型相比，与其他化学治疗药物相比，乳腺癌的生存率较低。“阿霉素（DXR）是治疗三重阴性乳腺癌的最常用抗癌药物之一”（1）。我们的研究试图了解在3D微动物环境中处理TNBC细胞（HS578T）时DXR的影响。本研究中使用的微作用能够比球形更好地复制肿瘤微环境（2），因为我们可以创建和利用细胞外基质，从而使我们的模型在生理上更相关。通过利用这种3D环境，我们旨在预测药物反应，查看细胞周期调节的变化以及完全提取RNA，以了解发挥作用的遗传因素。为了完成我们的目标，我们制造了微局部，并用阿霉素和DMSO对其进行了处理。2天后，收集培养基样品以在M65 ELISA中进行研究。此外，将组织染色并成像以使细胞活力。在微作用之外，制造了大量凝胶以开始RNA提取的过程。总的来说，这项研究允许生理相关的模型了解阿霉素对三阴性乳腺癌的影响。2。为了更好地理解这种相互作用，我们正在设计一个实验性的宏观缩放模型的鞭毛束模型。3。jonathan auckenthaler在恒定扭矩顾问上对鞭毛旋转动力学的旋转动力学扩展实验模型：穆米塔·达斯古普塔（Moumita dasgupta），Xiang Cheng赞助计划：MRSEC家庭机构：Augsburg University摘要：像大肠杆菌一样的细菌被螺旋旗驱动的螺旋虫驱动的旋转型旋转型旋转状态所驱动的螺旋群驱动着，该旋转型的旋转良好，该旋转型的旋转态度是在旋转的情况下驾驶的旋转良好的态度。尽管已经进行了广泛的研究，但鞭毛的细菌游泳，但在复杂的流体动力学，弹性流体动力学和空间相互作用决定的捆绑中相互作用的集体动力学仍然尚未完全了解。目前，我们正在通过比例综合衍生型控制器（PID）测试拉丝直流电动机，以使用反馈回路实现恒定扭矩。试验，通过将均匀的圆柱连接到电动机上，并将其浸入充满高粘性液体的圆柱缸中，以在不同恒定电压下从不同的恒定电压下测量扭矩。这使我们能够使用COUETTE流的原理来计算电动机的扭矩，并且该数据将用于更好地调整我们的反馈回路。一旦实现，我们将使用粒子图像速度法以彼此不同的距离绘制两个模型鞭毛周围的流场，以在由恒定扭矩驱动的捆绑包中获得重要的见解。我们专注于Genai对写作的影响：跨学科的个人现在正在使用Genai来创造性和非创造性任务，例如撰写文章，求职信和申请表。Maryam Bacchus了解生成AI援助在基于写作的任务顾问中的影响：Harmanpreet Kaur赞助计划：以人为本的计算机家庭机构：Vassar College摘要：在2022年下半年公开发行Chatgpt之后，Generative AI（Genai）工具越来越多地嵌入了各种知识工作任务中（E.G. G.G. Gressing，编码），编码，编码，编码。但是，随着技术进步的快速发展，我们尚未完全意识到将Genai用于这些任务的影响。因此，我们考虑以下研究问题：（1）当人们使用AI辅助工具时，写作的过程和结局如何变化；（2）个性在多大程度上在这种行为中起作用？为了测试这些问题，我们进行了一项受试者内的试点研究，参与者完成了两项写作任务（没有AI辅助），并进行了简短的退出访谈。我们的结果表达了两个条件之间的写作过程的变化，对细节的关注以及个人的尽责性和同意的水平是否与他们的表现有关。
护士在根除脊髓灰质炎和麻疹控制活动中的作用Ghaliamohammed Alrwali 1，Maram Mosad Alamri 2，Fatmahmoshensaeed Alsalwly 3
护士在根除脊髓灰质炎和麻疹控制中的作用Activits Ghaliamohammed Alrwali 1，Maram Mosad Alaamri 2，Fatmahmoshensaeed Alsalwly 3，Ghalia Naji Naji Salem Salem al Mutlaq 4，Nadiahkhalaf Alrrwaill 5 Shamri 8，Lamia Manzor Ali Mahjob 9，Maitha Mohammed al-Barakah10，Fatimah Ayidh Almutairi 11，Noufa Sayer Aldhafeeri 12，Maryam Sayer Theban aldhafeeri 13护士专家，Mutaeb bin Abdulaziz Prince Hospital，Aljouf，KSA 2。 div>护士专家，国王阿卜杜勒齐兹医院 - 国民警卫队，东部地区，KSA3。 div>护理技术员，Aldahu Health Center，Bisha，KSA 4。 div>护理技术员，Al Manar Health Center，Riyadh，KSA 5。 div> 护士专家，Mutaeb Bin Abdulaziz Prince Hospital，Aljouf，KSA 6。 div> 护理技术员，Aljouf国王Abdulaziz专家医院，KSA 7。 div> 护理，Al-Khalidiyah健康中心，Tabuk，KSA 8。 div> 护理助理，塔拉特·阿尔·塔米亚特健康中心，北北边界，KSA9。 div> 护理，妇女，成熟和儿童医院，麦地那，KSA 10。 div> Qusaiba综合医院一般护理，Qassim Qusaiba，KSA11。 div> 护理技术员，Alrawda PHC，Qassim，Unayzah，KSA 12。 div> KSA HAFERALBATEN KING KALIED总医院的工作人员护士13。 div> 护理，Sulaymaniyah诊所，Hafar al-Batin，KSA 14。 div> 护理，Alsafiah中心，Almadinahmanawarh，KSA摘要摘要护士在公共卫生计划中的作用，特别是在消除小儿麻痹症和麻疹控制方面，对于全球疫苗接种运动的成功至关重要。 div> 他们 div>护理技术员，Al Manar Health Center，Riyadh，KSA 5。 div>护士专家，Mutaeb Bin Abdulaziz Prince Hospital，Aljouf，KSA 6。 div>护理技术员，Aljouf国王Abdulaziz专家医院，KSA 7。 div>护理，Al-Khalidiyah健康中心，Tabuk，KSA 8。 div>护理助理，塔拉特·阿尔·塔米亚特健康中心，北北边界，KSA9。 div>护理，妇女，成熟和儿童医院，麦地那，KSA 10。 div>Qusaiba综合医院一般护理，Qassim Qusaiba，KSA11。 div>护理技术员，Alrawda PHC，Qassim，Unayzah，KSA 12。 div>KSA HAFERALBATEN KING KALIED总医院的工作人员护士13。 div>护理，Sulaymaniyah诊所，Hafar al-Batin，KSA 14。 div>护理，Alsafiah中心，Almadinahmanawarh，KSA摘要摘要护士在公共卫生计划中的作用，特别是在消除小儿麻痹症和麻疹控制方面，对于全球疫苗接种运动的成功至关重要。 div>他们 div>作为一线医疗保健提供者，护士通常是患者和社区的第一个接触点，这对于促进免疫努力至关重要。本文探讨了护士在这些举措中的多方面责任，包括社区参与，教育，疫苗管理和数据管理。护士积极努力提高人们对疫苗接种重要性的认识，以解决可能阻碍疫苗接种的误解和恐惧。他们在社区内建立信任的能力对于提高免疫接种率至关重要，尤其是在疫苗犹豫不决的领域。尽管有重大贡献，但护士面临许多挑战，包括资源限制，较高的患者量以及可以阻碍疫苗接种工作的社会文化障碍。这些挑战在资源不足的低收入和中等收入国家中特别明显。本文还强调了成功的案例研究，这些案例研究证明了护理干预措施在改善疫苗接种覆盖范围和社区健康成果方面的有效性。为了增强护士在根除脊髓灰质炎和麻疹控制方面的影响，对于他们的培训，加强社区伙伴关系并改善资源分配至关重要。通过认识和支持护士的重要贡献，公共卫生计划可以在打击这些可预防的疾病方面取得更大的成功。最终，对赋予护士权力的持续承诺对于维持朝着全球卫生目标的进步至关重要，确保所有儿童都能获得挽救生命的疫苗接种。本文强调了将护理专业知识纳入公共卫生策略的重要性，以促进更健康的社区并减轻传染病的负担。引言全球卫生界通过疫苗接种工作在打击传染病，尤其是小儿麻痹症和麻疹方面取得了长足的进步。这些主要影响儿童的疾病在历史上一直引起广泛的发病率和死亡率，从而导致对家庭和社区的毁灭性后果。有效疫苗的引入改变了公共卫生的景观，导致发病率的大幅下降，在某些情况下，这些疾病在某些地区近乎擦拭。但是，疫苗接种运动的成功取决于医疗保健专业人员的奉献精神和专业知识，尤其是护士，他们是这些举措的骨干。护士通常是公共卫生倡议的无名英雄，在社区中不懈地工作，以确保实施疫苗接种计划，而且还被他们服务的人群所接受。
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