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OCTA 安全上学路线行动计划 (2021)
与公众和该计划工作组的接触强调了 SRTS 在解决现有社会不公平现象和改善奥兰治县学生的健康和教育成果方面可以发挥的作用。作为较新的 E 之一，也是本行动计划的重要组成部分，公平值得更深入地研究。SRTS 的倡导者和拥护者应该明白，公平与平等不是一回事。虽然平等可以定义为向每个人平等分配资源，但公平意味着根据个人或社区的需求和情况分配资源。应该在这样的背景下理解这些需求：一些人和群体在过去因不公平的投资和决策而遭受了不成比例的压迫；公平的方法可能会将资源不成比例地分配给他们，以扭转这些差距。当不平等、差距和负担被消除，每个人都拥有充分发挥潜力所需的东西时，就实现了公平。
在八颗图像上进行自我监督后和之后的定量分析
•光学相干断层扫描（OCTA）图像的质量对于准确解释视网膜脉管形态变化至关重要，并影响定量分析结果。•我们在deno的八八图图像上展示了研究定量参数的重复性，例如血管密度（VD）和灌注密度（PD）的重复性。方法•对噪声2Void [1]和适应性构造noise2Void [2]进行自我监督的脱氧，训练以考虑空间相关的噪声结构。•3D和2D U-NET分别用于3D八八个体积和2D平板Denoising。•使用Plex®Elite9000 SS-OCT（CA Zeiss，Dublin，CA）的500 A-线×500 B型扫描血管扫描。用于训练模型，将来自浅表，深，视网膜和绒毛膜的54×4图像用于2D平板降级，并使用54×500 b-扫描用于3D体积。•在3D体积降解后进行多层分割，并产生EN脸部八板。•基于EN脸部图像的自动阈值用于获取用于VD和PD测量的二进制图像。vd和pd是在降解前后在视网膜平板的6 mm圆（图1）中计算的。•测量变异系数（CV），以测试降解前后视网膜平板上定量分析的重复性。CV的减少表示可重复性的提高。
中央浆膜脉络膜病的光学相干断层扫描术：血管模式和毛细血管流量密度的定量评估
抽象背景本研究旨在评估受中央浆膜脉络膜肾上腺病（CSC）影响的患者的光学相干层析造影血管造影（八八核血管造影）图像的血管模式和毛细血管流量密度（CFD）图。在这项回顾性队列研究中的方法，八颗（Angiovue rtvue Xr avanti，optovue）在基线时对CSC患者的两只眼睛的两只眼睛进行了3×3 mm黄斑扫描；对图像进行了细分，并将其与没有CSC的同伴以及年龄匹配的健康受试者进行了比较。八颗图像，以提供脉络膜毛细管变化的客观分级。通过自相关方法检查了八颗图像的纹理。导致CSC（40眼）的眼睛，我们发现了脉络膜毛细血管层脉管系统（CCL）的六种不同的形态模式，可能对应于OCT脉络膜脉络膜低反射性的不同等级和去率信号的八八八个。此外，八毛毛细管流量密度图显示在表面毛细血管丛中的毛细血管耗竭（p值= 0.0023），深血管网络（p值= <0.0001）和CCL中（p值= 0.0001）。在健康受试者中未观察到这种发现（13眼）。结论CSC中的OCTA是一个有用的工具，可以通过特定的CCL模式识别CSC的临床类型。此外，观察到CFD耗竭与内部视网膜层相关，表明内部血液视网膜屏障参与CSC。根据我们的结果，本文观察到的模式可能与疾病的不同临床亚型有关。
用于基于八八的近视脉络膜新生血管形成的映射宏工具
近视脉络膜新生血管形成（MCNV）是许多视网膜疾病中最常见的病理近视的最常见危险性综合体之一。光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种新兴的非侵入性成像技术，最近被包括在MCNV的研究和处理中。但是，没有标准工具可以及时且可靠地分析MCNV的八颗图像。在这项研究中，我们提出了一个可自定义的ImageJ宏，该宏可自动使用八粒图像处理，并允许用户测量9个MCNV生物标志物。我们开发了一个三阶段图像处理管道，以使用宏来处理八幅图像。首先对图像进行手动描绘，然后使用高斯滤波器进行DINO。这是由Frangi滤波器和局部自适应阈值的应用。最后，使用墨西哥帽子过滤器获得了Skele的图像。从骨架化图像中计算出包括连接密度，容器直径和分形尺寸在内的九种血管生物标志物。在所有生物标志物的26八八张图像数据集上测试了宏。在计算的生物标志物值中出现了两个趋势。首先，病变大小的依赖参数（MCNV面积（mm 2）平均值= 0.65，SD = 0.46）显示较高的变化，而归一化参数（符合性密度（N/mm）：平均值= 10.24，SD = 10.63）在整个数据集中都是均匀的。计算值与现有文献中的手动调查一致。结果说明了我们的ImageJ宏是手动八片图像处理的替代方案，包括用于批处理处理和参数自定义的规定，提供了MCNV的系统，可靠的分析。
光学连贯性层析成像血管造影...
与荧光素血管造影（FA）相比，DR的黄金标准诊断标准，八颗八颗有助于评估视网膜微瘤状况。作为需要静脉穿刺和染料输注的方法，FA是侵入性且耗时的。此外，FA仅提供二维图像[3，4]。加上，深毛细血管（DCP）的八八图比其FA图像清晰。此外，在测量中央凹性血管区（FAZ）[5]时，八八颗粒的观察者间变异性比FA较小。八八人在诊断DR方面具有几个独特的优势。它具有在微血管异常（MAS）（MAS）之前检测到的早期迹象的能力，这些迹象包括毛细血管辍学，扩张的毛细血管环和毛细管分支[6]。此外，它可以检测一些未被FA捕获的MAS [7，8]并识别MAS和受影响的毛细血管丛的位置[9]。考虑到其清楚地识别增殖膜和后透明膜之间的结构关系[10-12]，八
UCLA先前发表的作品
m ethods。扫描源扫描，并对先前接受过CSF分析的23名认知健康（CH）受试者进行了分析。13名受试者的病理Aβ42 /tau（PAT）比率为<2.7132，表明是症状的阿尔茨海默氏病（AD），而10例则具有正常的Aβ42 /tau（NAT）比为正常的Aβ42 /tau（nat）比为≥2.7132。将浅表血管复合物（SVC）和深血管络合物的八八颗eN面对二进制并进行骨骼化，以量化灌注密度（PD），血管长度密度（VLD）和分形维度（FRD）。使用SVC平板计算凹起的血管区（FAZ）区域。脉络膜毛细血管流量缺陷（CCFD）是从CC的EN面部八角板上计算的。在CH-PAT和CH-NATS之间比较上述参数。
种族差异在具有合并症的较旧的非糖尿病学之间的定量光学相干层析成像造影术发现
这项横断面研究比较了具有全身性合并症的老年人和白人成年人之间的光学相干断层造影术（八八）参数，以进一步了解视网膜微血管造成的种族差异。我们分析了浅表（SCP），中间（ICP）和深毛细血管（DCP），卵泡血管区（FAZ）参数和血流（BFA）的血管密度。我们使用了混合效应的线性回归模型，控制着高血压和来自同一受试者的两只眼睛，以比较八颗参数。黑色受试者在SCP和ICP处的中央凹ves ves-sel密度较低，而在任何毛细血管层的Parafovea或3x3 mm黄斑区域都没有观察到差异。黑色受试者具有更大的FAZ区域，周长和FD-300，这是FAZ周围300μm宽环的血管密度的测量。黑色受试者在脉络膜毛细血管处也具有较低的BFA。在没有高血压的受试者队列中，这些差异仍然具有统计学意义，除了脉络膜毛细血管的SCP和Foveal BFA外凹容器密度外。这些发现表明，八章参数的规范数据库必须在本质上努力多种多样，以充分捕捉患者人群之间的差异。需要进一步的研究以了解八八参数的基线差异是否导致眼部疾病中的流行病学疏散。
通过扭转和压缩下的增材制造产生的晶格结构的机械表征
摘要在本文中，研究了晶格结构的扭转和压缩行为。PLA（聚乳酸）材料用于组装中，并通过增材制造方法产生。在实验研究中，通过数字图像相关系统（DIC）系统研究了结构和晶格行为。使用三个不同的单元电池模型创建的模型，作为trunch八浓度，trunch八光线，带有节点的身体对角线以及两个不同的，70 mm和140毫米，总长度大小。通过压缩和扭转实验研究了单位细胞模型的影响，细胞大小对结构的强度进行了研究。获得了最大压缩应力和最大扭转，并提出了其变形。由于细胞模型的结构与扭转兼容，因此在带有节点细胞模型的身体对角线和140 mM的身体对角线中确定了最高最大扭矩。在Trunch Octa Light细胞模型和140 mM细胞长度中确定最高的压缩应力。
糖尿病黄斑缺血的基于图神经网络的多光谱学习模型
图4病例和亚组分析。a。 CFP和OCTA的图像代表性眼睛的图像。预测是由人类分级器（具有10年经验的眼科医生3）和GNN-MSVL模型（具有跳线n = 2）做出的。左：DMI阳性的眼睛，人类分级器和模型都正确预测了结果；中间：DMI阳性的眼睛，其中人类级别做出了错误的预测，而模型的预测是正确的；右：DMI阴性的眼睛和模型都正确地预测了结果。b。测试数据集中的DR分级和DMI存在。c。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）在不同的DR严重程度上进行的预测准确性。d。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）的示例DMI眼的CFP和OCTA图像做出了正确的预测。比例尺：0.5mm。
董事会行动 - 2024年11月25日
•教练运营商艾丽西亚·冈萨雷斯（Alicia Gonzalez）在协助今年的OC Fair Express和美国公共交通协会（APTA）会议上，获得了12年的安全驾驶荣誉。艾丽西亚（Alicia）对安全和客户服务的奉献精神典范。•维护员工威廉·韦尔杜兹科（William Verduzco）在成功完成加利福尼亚高速公路巡逻终端检查中的角色而受到认可，他利用了他对八角车系统的广泛了解。•因此，佩雷斯（Perez）是一名行政员工，因其能够做的精神和发展有价值的关系的能力而被认可，这导致了许多外展活动和事件的成功，包括最近的APTA转型会议。