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基于PSO的MR图像分割用于脑肿瘤...
抽象的脑肿瘤分割是对医疗保健中诊断和治疗计划很重要的重要步骤。大脑MRI图像是根据建议的方法在收集数据并准备进一步分析之前先进行预处理的。建议的研究介绍了一种新策略，该策略使用以生物启发的粒子群优化（PSO）算法来分割脑肿瘤图像。为了提高准确性和可靠性，可以调整分割模型的参数。标准措施等标准度量，例如精度，精度，灵敏度，jaccard索引，骰子系数，特异性，用于绩效评估，以衡量建议的基于PSO的分割方法的有效性。建议方法的总体准确性为98.5％。随后的绩效分析分别为骰子得分系数，Jaccard指数，精度，灵敏度和特异性的91.95％，87.01％，92.36％，90％和99.7％的结果提供了更好的结果。因此，此方法对于放射科医生来说可能是有用的工具，可以支持它们诊断大脑中的肿瘤。关键字 - 脑肿瘤，群智能，粒子群优化，磁共振图像。
阿尔茨海默病的脑部 MR 图像分类
摘要 阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型。在发达国家，65 岁以后的 AD 发病率估计约为 5%，85 岁以上的发病率高达 30%。AD 会破坏脑细胞，导致人们失去记忆力、心理功能和继续日常活动的能力。这项研究的结果可能会帮助专家通过患者的磁共振成像 (MRI) 区分 AD 患者和正常对照 (NC) 来做出决策。性能进化被应用于来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 收集的 346 张磁共振图像。深度信念网络 (DBN) 分类器用于实现分类功能。权重用于测试所提出方法的识别能力，并使用样本训练集对网络进行训练。因此，这项研究提供了一种利用自动分类识别阿尔茨海默病的新方法。在测试中，它的表现令人钦佩，当将灰度共生矩阵 (GLCM) 特征与 DBN 相结合时，对 AD 和 NC 研究类别的准确率达到 98.46%。关键词：阿尔茨海默病、深度信念网络、灰度共生矩阵、磁共振成像。
三重能量差距保证MR ...
K。BarsauskoST，KAUNAS技术大学聚合物化学技术系。 59，LT-50254，立陶宛考纳斯。电子邮件：juozas.grazulevicius@ktu.lt b B Belarusian州立大学物理化学问题研究所，14岁，Leningradskaya st，220030 Minsk，Belarus c c计算功能材料的计算实验室马来西亚吉隆坡大学马来亚大学物理学系的尺寸材料研究中心，马来西亚E化学系，白俄罗斯州立大学，列宁格勒斯卡亚街。 14, 220006, Minsk, Belarus f Dresden Integrated Center for Applied Physics and Photonic Materials (IAPP), Technische Universita¨t Dresden, Dresden 01062, Germany g Laboratoire de Physicochimie des Polyme`res et des Interfaces, EA 2528, CY Cergy Paris Universite´, 5 mail Gay-Lussac, 95031 Cergy-Pontoise Cedex, France †可用的电子补充信息（ESI）。参见doi：https：//doi.org/ 10.1039/d3tc04397e
可调式Weyl线的可视化a ‑ a堆叠kagome ...
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J Woodcock 先生诉 Network Rail Infrastructure Ltd
4. 完整的商定问题清单附于本判决书。听证会的进行。5. 听证会是现场进行的。由于没有配备录音设施的听证室，因此听证会没有录音。6. 被骚扰者的名字显示为 MB。各方提请法庭注意，她不是证人也不是诉讼当事人，文件包中的一些材料涉及她的私生活，特别是与非诉讼当事人的其他人的性关系。法庭下令部分匿名化，以平衡公开司法原则与她的《公约》隐私权。这些私人事务与提出的索赔关系不大，但有必要在被告调查员限制她将考虑的私人文件的背景下提及它们。通过姓名识别她无助于公众了解对索赔作出决定的过程。 7. 听取证据后，我们阅读了各方的书面陈述，然后听取了关于出现问题的口头陈述，然后休会考虑对责任、Polkey 和分担做出的决定，并打算在必要时在下周举行补救听证会。损失明细表包括固定收益养老金计划的损失、加重损失和总额，超过 300 万英镑。证据 8. 仲裁庭听取了以下人员的证词： Joshua Woodcock，原告，其证人陈述长达 391 段，此外还有 104 段关于残疾影响的陈述； Colin Ademosu，RMT 工会代表，在停职会议上，根据证人命令出席； Dean Stanley，RMT 工会代表，熟悉一些早期事件，也根据证人命令出席； Andrew Graham，RMT 工会代表，在申诉听证会上，在停职期间协助原告，并在原告被解雇的听证会上代表他； Mark Kinsey，RMT 工会代表，在原告对解雇提出上诉期间； Michael Woodcock，原告的父亲，不时提供有关其健康状况和抵押贷款问题的证据； David Flannagan，原告的二线经理，自 2021 年 4 月 7 日停职起至 2022 年 4 月 12 日担任原告的福利经理； Anthony Harmes，基础设施维护经理，接替 Mark Le Juge de Segrais（未提供证据）于 2021 年 12 月担任原告的停职经理；维护计划运营经理 Andrew Dutton 接替 Dave Flannigan 担任福利经理，任期从 2022 年 4 月 12 日起至 2022 年 5 月 27 日被解雇；项目经理 Michael Groves 听取了原告的第二份申诉（关于他对 MB 的申诉没有进展）；项目运营接口经理 Matthew Swancott 听取了原告对其第二份申诉决定的上诉
美国陆军能源计划办公室执行主任 Mr ...
Robert B. Hughes 先生是美国陆军能源计划办公室执行主任，负责开发大型可再生和替代能源项目，通过利用私营部门融资来增强陆军设施的能源安全性和弹性。Hughes 先生的职责包括开发现场能源发电和控制系统项目，以确保陆军设施的能源需求得到满足。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。