2024 年罗伯特·宾奖授予 EPFL 的亚历山大和麦肯齐·马西斯以及 USZ 的苏珊娜·韦格纳 2024 年罗伯特·宾奖授予三位杰出的神经科学家:EPFL 助理教授亚历山大和麦肯齐·W·马西斯,他们因在机器学习和神经生物学行为研究之间的开创性工作而共同获得殊荣。苏黎世大学副教授兼苏黎世大学医院高级医师苏珊娜·韦格纳因其在中风病理生理学和治疗方面的转化研究而获奖。两个奖项的奖金均为 30,000 法郎。该奖项由瑞士医学科学院 (SAMS) 每两年颁发一次,源自巴塞尔神经病学家罗伯特·宾 (1878-1956) 的慷慨遗赠。根据捐赠者的意愿,该奖项授予为提高神经系统疾病的识别、治疗和治愈做出杰出贡献的研究人员。颁奖典礼将于 2024 年 11 月 14 日在伯尔尼举行。更多信息和往届 Bing 奖获奖者的概览可在 SAMS 网站上找到:sams.ch/bing-prize。
由Amit Singal,M.D。和Indira Bhavsar-Burke,M.D。,将向提供者更新各种主题,包括评估肝脏测试,纤维化的非侵入性标志物,病毒性肝炎,自身免疫性肝病,酒精和代谢相关脂肪肝病,cirrhosis,cirrhosis,portal Hypertension,portal Hypertension,portal Hypersenion,原发性肝脏癌和liver癌。会议的重点是最新进展,出版物和专家意见。除了教学讲座外,还包括案例演示以使活动的互动性和实用性。
摘要:术中成像可帮助神经外科医生确定脑肿瘤和其他周围脑结构。介入超声 (iUS) 是一种方便的检查方式,扫描时间快。然而,iUS 数据可能受到噪声和伪影的影响,从而限制了它们在脑外科手术期间的解释。在这项工作中,我们使用两个深度学习网络,即 UNet 和 TransUNet,对 iUS 数据中的脑肿瘤进行自动和准确的分割。实验是在 27 个 iUS 体积的数据集上进行的。结果表明,使用带有 UNet 的转换器有利于提供有效的分割建模,从而对每个 iUS 图像之间的长距离依赖关系进行建模。特别是,增强型 TransUNet 能够以超过 125 FPS 的推理率预测 iUS 数据中的腔体分割。这些有希望的结果表明,深度学习网络可以成功部署以协助手术室中的神经外科医生。
A. 地方政府的风景公路走廊管理计划旨在保护和提升路线的固有品质,以及促进旅游业和经济发展。B. 地方政府的风景公路走廊管理计划应至少包括以下内容:(1) 维护和提升走廊内已确定的固有品质的策略。(2) 负责实施走廊管理计划的所有机构和组织的清单。此清单应包括这些机构和组织与保护和提升路线固有品质相关的权力、职责和责任。(3) 实施战略的时间表。