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商船核推进的最终报告I ...
，我们已经在2022年的所有已知反应堆概念中选择了反应堆，其中约有80多个，如第2章所述。首先，我们应用了一组非常明确的排除标准，此后我们剩下大约8个可能的反应堆概念。随后将这8种反应堆概念遵循另外26个标准以进行进一步选择。最终结果是三个反应堆概念； 1）使用由Kairos Power设计的Triso燃料（美国），2）使用由Ultra Safe核公司（USA）设计的Triso Fuels和3）由Blykalla（瑞典）设计的铅冷反应堆设计的Triso Fuels的熔融盐反应器。
mRNA COVID-19 疫苗后期护理表 辉瑞/Moderna 疫苗
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测地线回归表征月经期间女性大脑的三维形状变化
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高，但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化，以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而，就目前的形式而言，这种方法的计算成本太高，不便于实际使用。在本文中，我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法，以量化这些近似值的速度-准确度权衡，并表明从业者可以期待非常显着的速度提升，同时只牺牲很少的准确性。最后，我们将该方法应用于真实的大脑形状数据，并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状：我们的近似方案（实际上）使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。
用于形状和图像分析的加权欧拉曲线变换
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量，易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广，以提供同样方便的表示形式，用于加权单纯复形，例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形，然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明，WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类，并且这种聚类与患者生存时间相关。
引用Adhikarla V，Awuah D，Caserta E，Minnix M，Kuznetsov M，Krishnan A，Wong Jyc，Shiver Je，Wang X，Pichiorri F和Rockne RC（2024）
化学疗法和外束放射疗法一直是治疗血液恶性肿瘤的传统方法。外部梁辐射疗法通常已用于治疗孤立性浆细胞瘤，并作为更广泛疾病的姑息治疗方法（1，2）。外束放疗的主要缺点是对骨髓恶性细胞附近的正常细胞的毒性。因此，其作用在治疗血液恶性肿瘤中受到限制。相比之下，基于免疫疗法的方法已在标准方案中采用，并导致了患者疾病缓解的显着改善（3）。多发性骨髓瘤（MM）中免疫系统的失调及其通过免疫疗法的靶向一直是免疫疗法成功的关键原因（4）。尤其是，由于嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）因对几种血液恶性肿瘤（包括MM，白血病和B细胞恶性肿瘤）的有效性而脱颖而出（5）。CAR-T细胞是已设计用于靶向受体在肿瘤细胞上的T细胞，从而将其与肿瘤细胞结合以直接作用。B细胞成熟抗原（BCMA）靶向CAR-T细胞最近已被FDA批准用于治疗MM（6）。尽管这些新型免疫疗法产生了显着影响，但大多数患者仍会经历复发，导致不成功的治疗（7），支持开发新型组合方法以完全消除疾病。TRT的优点是它既有靶向和系统地交付）。靶向放射性核素疗法（TRT）是一种放射治疗的一种形式，其中放射性核素递送辐射与针对肿瘤细胞的药物相连（8）。此外，可以选择放射性核素的半衰期，适合平衡效果和治疗的毒性。例如，我们已经表明，与CD38受体靶向抗体daratumumab相结合的靶向α颗粒疗法（TAT）表现出优异的效率，而与Beta粒子模型相比，在治疗小鼠模型中分发多发性多发性骨髓瘤的毒性中，与Beta粒子Emitter Emitter 177 Lu相比（9）。较短的范围（<100 m m），但较高的效力（由其高线性能量转移给出），这些α颗粒从225个AC及其女儿发出，对于靶向癌细胞至关重要，但在骨髓中保留了正常的组织细胞。虽然TAT与生存率增加有关，但仅此一项就不会导致治愈反应。解决
特此批准任命 Sh. Sanjay Kumar Tickoo，政府高等教育部副部长，为关键人物
特此批准提名印度政府高等教育部副部长 Sh. Sanjay Kumar Tickoo 为联络官员，根据相关政府颁布的法案/法律的规定处理网络空间中的非法内容/信息/活动。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
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