从单处理器到超级计算机,传统计算系统的有效载荷性能已达到自然所能承受的极限。应对“大数据”(基于或由人工智能辅助)的需求日益增长,人们对更全面地了解大脑运作的兴趣也刺激了人们努力用廉价的传统组件构建模拟生物的计算系统,并构建不同的(“神经形态”)计算系统。一方面,这些系统需要异常多的处理器,这会带来性能限制和非线性扩展。另一方面,神经元操作与传统工作负载截然不同。传统计算(包括其数学背景和物理实现)基于假设即时交互,而生物神经元系统具有“时空”行为,尽管传导时间在神经网络功能的计算模型中通常被忽略。单是这种差异就使得在技术实现中模仿生物行为变得困难。此外,计算领域的最新问题也引起了人们的注意,即时间行为也是计算系统的普遍特征。它们对生物和技术系统的一些影响已经引起人们的注意。然而,这些问题的处理是不完整/不恰当的。引入基于明可夫斯基变换的时间逻辑,可以定量地洞察这两种计算系统的运行,此外还可以自然地解释几十年前的经验现象。如果不正确考虑它们的时间行为,就不可能有效地实现生物神经系统,也不可能真正模仿生物神经系统。
基础量子力学(BQM):11. 在量子力学的背景下解释算子、状态、特征值和特征函数这些术语(首先针对双态系统,然后扩展到具有连续特征值的系统),并确定物理量的期望值和不确定性。12. 确定给定势阱(例如无限势阱和屏障)中粒子的波函数,并列举其在技术中的应用示例(例如量子点显示器、存储设备)。13. 使用特征函数的正交性并对叠加中的量子系统进行基本分析。14. 讨论量子现象(例如量子叠加、波函数坍缩、量子隧穿和海森堡不确定性原理),并解释它们与我们对现实的感知的冲突。15. 使用氢原子的量子数:n、l、m 确定相应的特征函数(来自给定的表格)并解决相关的简单问题。课程内容 基础(FND) 波的性质 光速 叠加、衍射和干涉 原子和亚原子粒子 狭义相对论(SR) 参考系和伽利略变换 狭义相对论和洛伦兹变换的假设 长度收缩和时间膨胀 闵可夫斯基时空图 解决悖论 相对论动量、动能和能量 基础核物理(BNP) 放射性粒子(𝛼,𝛽 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝛾−𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 核裂变和聚变 放射性 质能当量 医学应用和剂量 量子物理(QP) 黑体辐射物理量的量化光电效应康普顿散射和波长对的产生/湮没双缝实验戴维森-杰默实验波粒二象性氢原子(玻尔模型和原子光谱)基础量子力学(BQM)特征值、特征函数和算子两能级系统薛定谔方程和波函数概率(密度)无限和有限势阱(盒子中的粒子)量子谐振子势垒/台阶期望值和不确定性
目的:前庭神经鞘瘤 (VS) 是一种罕见的良性脑肿瘤,通常采用伽玛刀放射外科 (GKRS) 治疗。然而,由于暂时性肿瘤增大 (TTE) 可能产生的不良影响,大型 VS 肿瘤通常通过手术切除而不是放射外科治疗。由于显微外科手术具有高度侵入性并且会显著增加并发症的风险,因此通常首选 GKRS。因此,预测大型 VS 肿瘤的 TTE 可以改善整体 VS 治疗,并使医生能够根据个体情况选择最优治疗策略。目前,尚无已知的临床因素可以预测 TTE。在本研究中,我们旨在使用从 MRI 扫描中提取的纹理特征来预测 GKRS 后的 TTE。方法:我们分析了在我们伽玛刀中心接受治疗的 VS 患者的临床数据。数据是前瞻性收集的,包括患者和治疗相关特征以及治疗当天和治疗后 6、12、24 和 36 个月的随访中获得的 MRI 扫描。使用统计检验研究了患者和治疗相关特征与 TTE 的相关性。从治疗扫描中,我们提取了以下 MRI 图像特征:一阶统计数据、Minkowski 函数 (MF) 和三维灰度共生矩阵 (GLCM)。这些特征被应用于机器学习环境中,用于使用支持向量机对 TTE 进行分类。结果:在包含 61 名明显非 TTE 患者和 38 名明显 TTE 患者的临床数据集中,我们确定患者和治疗相关特征与 TTE 没有任何相关性。此外,使用支持向量机分类,一阶统计 MRI 特征和 MF 没有显著显示预后价值。然而,利用一组 4 个 GLCM 特征,我们实现了 0.82 的敏感性和 0.69 的特异性,显示了它们对 TTE 的预后价值。此外,这些结果对于较大的肿瘤体积有所增加,对于大于 6 cm 3 的肿瘤,获得了 0.77 的敏感性和 0.89 的特异性。结论:本研究的结果清楚地表明,MRI 肿瘤纹理提供了可用于预测 TTE 的信息。这可以作为选择个体 VS 治疗的基础,进一步改善整体治疗结果。特别是对于 VS 较大的患者,TTE 现象最为相关,我们的预测模型表现最佳,这些发现可以在临床工作流程中实施,从而可以为每位患者确定最优的治疗策略。© 2020 作者。医学物理学由威利期刊公司代表美国医学物理学家协会出版。 [https://doi.org/10.1002/mp.14042]