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使用Fujitsu 6670扫描仪和Scandall Pro Ver 1.7软件进行扫描
代理人，律师和倡导者的免疫和特权3。（1）除非在任何特殊情况下，除非在任何特殊情况下，因此政府将放弃任何免疫力或特权，在法院之前，当事方的代理人，律师，律师和倡导者在法院前享用 - （a）在法庭前的任务以及在法院的旅途中以及与任何此类任务相关的地方，以及与个人徒劳相关的地方，并与个人徒步驾驶，并从事范围内的徒步旅行，并与个人持有诉讼，并从事与众不同的范围，并与个人徒劳无功，并与个人徒劳无功，并与个人徒步交往。所有论文和文件的不可侵犯性：（b）以每种言语或书面的措辞以及以这种身份完成的所有行为的任何种类的法律程序：
原创文章 术中计算机断层扫描仪在现代神经外科手术中的作用——早期经验
然而，导航的重大限制在于假设大脑和颅骨是刚性结构[6,5,23]，但在手术过程中，由于 Kelly 等人 [8] 在 1986 年描述的脑移位现象，这限制了外科医生在术前图像和术中解剖结构之间能够实现的关联。 [14] 这是由于脑组织扭曲造成的，有几项研究记录了脑组织的手术操作、组织肿胀和脑脊液流失以及脑牵开器的使用 [4,13,17] 是造成这种与时间相关的动态时空事件的原因。 [25] 这会导致导航系统中的图像不正确，并可能使手术不准确。 脑移位现象可能发生在皮层和深层脑结构中 [5]，这可能导致大脑重要区域的损伤，例如在胶质瘤手术中。 [28] 外科界尚未就导航本身是否能够改善手术结果达成共识，但认识到需要一个更准确的解决方案，而这一解决方案可以通过术中成像方式提供的实时图像来解决。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
使用机载激光扫描仪数据进行冠层高度生长测量的变化检测技术
摘要 本文使用 82 棵苏格兰松样本树，分析了机载激光扫描仪数据在北方森林中测量单株树高生长的潜力。使用 Toposys 83 kHz 激光雷达系统于 1998 年 9 月和 2003 年 5 月获取了照亮 50% 树梢的点云（10 个点/平方米，光束大小 40 厘米）。使用野外视距仪测量松树的参考高度和高度生长。从代表每棵树的点云中提取了三种不同类型的特征；它们是最高 z 值之间的差异、树冠 DSM 之间的差异以及对应于树冠的冠层高度直方图的第 85、第 90 和第 95 个百分位数之间的差异。与现场测量结果的最佳对应关系为 R 2 值为 0.68，RMSE 为 43 厘米。结果表明，可以使用多时相激光测量来测量单棵树的生长情况。我们还演示了一种用于树木间匹配的新算法。在基于单棵树木进行业务生长估计时需要该算法，尤其是在茂密的云杉林中。该方法基于最小化 N 维数据空间中树梢之间的距离。实验表明，使用树木的位置（来自激光数据）和高度足以提供可靠的树木间匹配。将来，匹配中还应包括第四维（树冠面积）。
博福特城堡的数字文档和 3-D 模型……
摘要：三维数字技术在考古站点的维护和监测中很重要。本文着重于结合陆地激光扫描和无人驾驶飞机（Phantom 4 Pro）摄影测量法，以建立三维模型和相关的Beaufort Castle（南黎巴嫩Arnoun）的数字文档。两种技术之间的总体差异足以生成收敛数据。因此，将陆地激光扫描和Phantom 4摄影测量数据对准并在反射后合并为兼容扩展。基于混合数据云的三维（3D）模型，具有平面和垂直几何形状。这项研究证明了在3D数字文档中使用陆地激光扫描和摄影测量法的潜力，以及对黎巴嫩考古遗址的空间分析。
ISIT-QA：在硅成像试验中，评估了多个扫描仪的低计量定量SPECT方法 - 223 RA-BAS的准直仪配置
个性化的基于剂量的治疗计划需要准确且可重复的非侵入性测量，以确保安全性和有效性。使用SPECT估算剂量是可能的，但对于α（A） - 粒子 - 由于复杂的G-发射光谱，极低的计数以及各种跨扫描仪 - 扫描仪 - 少量的杂物构造而进行的，发射放射性药物治疗（A -RPT）。Through the incorporation of physics-based considerations and skipping of the potentially lossy voxel-based recon- struction step, a recently developed projection-domain low-count quantitative SPECT (LC-QSPECT) method has the potential to provide reproducible, accurate, and precise activity concentration and dose measures across multiple scanners, as is typically the case in multicen- ter settings.为了评估这一潜力，我们进行了一项硅成像试验，以评估基于223 RA的A-RPT的LC-QSPEPT方法，该试验概括了患者和成像系统的变异性。方法：一项虚拟成像试验，名为《硅成像试验》中的量化精度（ISIT-QA）的虚拟成像试验的设计旨在评估在多个扫描仪中LC-Qspect方法的性能的目的，并将其与基于常规的重建量化量化方法进行比较。在这项试验中，我们模拟了280例现实的虚拟虚拟患者患有骨 - - 抑制前的前列腺癌，并用基于223 RA的A-RPT治疗。该试验是使用9个模拟SPECT扫描仪 - 准直仪配置进行的。最后，在测试 - 重测研究中评估了该方法的可重复性。该试验的主要目的是通过计算LC-QSPECT来评估多个扫描仪 - 准直仪配置的剂量估计值的可重复性，通过计算类内相关系数。此外，我们比较了可重复性，并评估了两种考虑的量化方法在多个扫描仪 - 准直仪配置方面的准确性。结果：在这项试验中，使用268 223 RACL 2治疗的虚拟前列腺癌患者（共2,903个病变）评估LC-QSPECT。lc-qspect提供了9个扫描仪 - 准直仪配置的剂量估计值（类内相关系数。0.75）和高精度（恢复系数的集合平均值范围为1.00至1.02）。与常规重建 -
使用热带雨林中的机载激光雷达数据评估陆地激光扫描仪和测高仪对树木高度和地上生物量的不确定性
森林地上生物量 (AGB)。传统上，树高由测高仪测量，该测高仪广泛用于验证地面激光扫描仪 (TLS) 和机载激光雷达 (ALS)。然而，与 TLS 和 ALS 相比，测高仪的测量结果存在很大的不确定性。与高度测量相关的误差会传递到 AGB 估计模型中，并最终降低估计的 AGB 和随后的碳储量的准确性。在本文中，我们测试了在热带低地雨林中使用测高仪、TLS 和 ALS 来测量高度 (H) 和胸高 (DBH)，并以机载激光雷达为基准，在高度测量中具有高精度和保真度。结果表明，当使用机载 LiDAR 作为基准来验证实地测量和 TLS 时，测高仪测量的实地高度低估了树高，均方根误差 (RMSE) 为 3.11，而 TLS 低估了树高，RMSE 为 1.61。由于高度测量结果存在显著差异，AGB 和碳储量也存在显著差异，实地测量值为 146.33 和 68.77 Mg，TLS 值为 170.86 和 80.31 Mg，机载 LiDAR 值为 179.85 和 84.53 Mg。以机载激光雷达测量结果为最准确，实地测量的地上生物量和碳储量占机载激光雷达总地上生物量和碳储量估计值的85.55%。同时，TLS测量结果反映了以机载激光雷达数据为基准的95.02%的地上生物量和碳储量。结果表明，与小树相比，大树的高度测量存在巨大的不确定性，差异显著。结论是，地上生物量和碳储量对各种测量树高方法得出的高度测量误差很敏感，树木的大小也是如此。
BS&A .NET 应用程序的硬件要求
o Epson DS-410：https://epson.com/For-Work/Scanners/Document-Scanners/Epson-DS-410-Document- Scanner/p/B11B249201 o Epson GT-1500：https://epson.com/For-Work/Scanners/Desktop-Document/Epson-WorkForce-GT-1500-Color-Document- Scanner/p/B11B190011 o FUJITSU FI-7160：http://www.fujitsu.com/us/products/computing/peripheral/scanners/fi/workgroup/fi7160/index.html **注意：在考虑购买哪种扫描仪或打印机时，必须考虑其预期用途。选择具有其工作所需的速度、容量、纸张大小和工作周期的设备。收据打印机建议 BS&A Software 已测试并确认以下 Epson 收据打印机型号的兼容性：
CT 扫描仪服务 CON 审查标准 CON-212 已获 CON 委员会于 2023 年 12 月 7 日批准 第 1 页，共 16 页 自 2024 年 2 月 26 日起生效
密歇根州卫生与公众服务部计算机断层扫描 (CT) 扫描仪服务需求证明 (CON) 审查标准（根据 1978 年公共法案第 368 号法案第 22215 节（经修订）以及 1969 年公共法案第 306 号法案第 7 节和第 8 节（即密歇根州汇编法第 333.22215、24.207 和 24.208 节）授予 CON 委员会的权力。）第 1 节 适用性第 1 节 这些标准是批准启动、扩展、更换或获取 CT 服务以及根据法典第 222 部分提供服务的要求。根据法典第 222 部分，CT 是一项涵盖的临床服务。该部门应使用这些标准来应用《法典》第 22225(1) 节（即《密歇根州汇编法》第 333.22225(1) 节）和《法典》第 22225(2)(c) 节（即《密歇根州汇编法》第 333.22225(2)(c) 节）。第 2 节 定义 第 2 节 (1) 就这些标准而言： (a) “获得现有 CT 扫描仪服务”是指通过合同、所有权或其他类似安排获得现有固定或移动 CT 扫描仪服务或现有 CT 扫描仪的所有权或控制权。对于涉及移动 CT 扫描仪的拟议项目，这适用于中央服务协调员和/或主办机构。 (b) “可计费程序”是指作为单个单元计费并在密歇根州进行的 CT 程序。 (c) “身体扫描”包括所有脊柱 CT 扫描和颈部以下（包括颈部）解剖部位的任何 CT 扫描。 (d) “捆绑式全身扫描”是指作为一次 CT 程序收费的两次或多次全身扫描。 (e) “中央服务协调员”是指负责移动 CT 扫描仪操作的组织单位，并且是获准在密歇根州开展业务的法人实体。 (f) “需求证明委员会”或“委员会”是指根据《法典》第 22211 节（即《密歇根州汇编法》第 333.22211 节）设立的委员会。 (g) “法典”是指经修订的 1978 年《公共法案》第 368 号法案，即《密歇根州汇编法》第 333.1101 节及以下各节。 (h) “计算机断层扫描”或“CT”是指使用射线和计算机技术生成头部或身体的横截面图像。 (i) “CT-血管造影混合单元”是指由位于同一房间的 CT 和血管造影设备组成的集成系统，专为介入放射学或心脏手术而设计。CT 单元是一种引导机制，旨在作为手术的辅助手段。除非患者目前正在接受 CT-血管造影混合手术并且需要进行二次诊断研究，否则 CT 单元不得用于诊断研究。(j) “CT 当量”或“CTES”是指将每个类别的可计费程序数量乘以第 16 节中列出的相应转换系数后产生的单位数。 (k) “CT 扫描仪”是指能够对头部、其他身体部位或全身患者程序进行 CT 扫描的 X 射线 CT 扫描系统，包括仅用于 CT 程序的正电子发射断层扫描 (PET)/CT 扫描仪混合系统。该术语不包括使用内部管理的单光子伽马射线发射器的发射计算机断层扫描系统、正电子湮没 CT 系统、磁共振、超声计算机断层扫描系统、仅用于与 MRT 装置结合治疗计划目的的 CT 模拟器、非诊断性、术中引导断层扫描装置以及牙科 CT 扫描仪，这些扫描仪产生的峰值功率为 5 千瓦或更低（经制造商认证），专门设计用于生成 CT 图像，以方便持牌牙医在牙科执业期间进行牙科手术。 CT 扫描仪的任何其他用途（例如但不限于脊椎按摩治疗），产生的峰值功率为 5 千瓦或更低
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。