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基于二维区域生长的头部 MRI 扫描颅骨剥离
2 pkalavathi.gri@gmail.com 摘要 — 颅骨剥离是从 MR 脑图像中分割脑部分的过程。它是许多神经图像研究中的重要图像处理步骤。在本文中，我们提出了一种基于 2D 区域增长的用于人体头部扫描磁共振图像 (MRI) 的新型颅骨剥离方法。这是一种从 T1、T2 和 PD 加权 MR 图像中分割脑部分的全自动方法。所提出的方法包括两个主要过程。首先，我们提取中间切片中的脑部分，然后提取剩余切片中的脑。在该方法中，首先处理脑图像的二进制形式以找到粗糙的脑部。然后通过使用 2D 区域增长方法检测粗糙脑部中的细小脑区。在粗糙脑部内部定义一个圆圈来选择区域增长的种子点。我们利用相邻切片的几何相似性来提取剩余切片中的脑部分。所提出的方法可在 T1、T2 和 PD 加权图像中准确提取脑部。实验结果表明，该方法比BET和BSE方法更准确地提取脑部部分。关键词——颅骨剥离，区域生长，磁共振图像（MRI），分割
什么是 CRISPR？
这个想法源自细菌中发现的一种简单防御系统。为了保护自己免受病毒侵害，细菌会捕获入侵病毒的 DNA 片段，并将其存储为称为 CRISPR 的片段。如果同一种病毒试图再次攻击，细菌会将 CRISPR DNA 转化为向导 RNA，并将其附着到切割酶 (Cas9) 上，该酶可用于切割入侵病毒的 DNA。
AI增强了大脑成像 - 精选的手术过程拖拉术
在半球术患者完整半球中的下纵向筋膜（ILF）的重建。在特写镜头中，与红色矩形内的区域相对应，在切片附近剪辑了流线，以更好地可视化事实，即TractSeg在病变内重建流线，而提议的正规化低率重建则更准确地排除了病变，尽管分裂了整体较大的Tract体积，但仍将病变排除在外。信用：神经图像：临床（2025）。doi：10.1016/j.nicl.2025.103738
2 型糖尿病：生病时该怎么办
身体不适时，即使休息，身体也会消耗大量能量。尽量正常饮食，但如果无法按时进食，可用清淡易消化的食物代替，如汤和奶布丁。下表列出了替代食物选项。每份食物约含 10 克碳水化合物（例如一个鸡蛋大小的土豆、一小片面包或一汤匙煮熟的米饭或意大利面）：
利用电子取证技术有效应对数据泄露立场文件 | OpenText
在这个初始阶段，RAIR 方法使用分析工具（包括通信分析工具、领域分析以及对组织结构和通信模式的了解）来隔离一个更小的数据集，以供分析和报告团队审查。这可以快速了解数据集中的底层结构和模式，从而有效地切分大量数据。RAIR 可以将可能包含个人信息的数据与可以忽略的数据（例如普通的商业通信）分开。
从增材制造硬件中得到的经验教训...
日期 时间 事件 切片编号 高度（英寸） 重启 暴露在空气中？ 2020 年 1 月 16 日 构建完成 8889 14 2020 年 1 月 14 日 5:10 断电 8764 13.805 7:01 无主动清除，腔室密封 2020 年 1 月 11 日 14:13 电压下降 8084 12.731 14:25 无主动清除，腔室密封 2020 年 1 月 8 日 17:41 空溢流 6562 10.332 18:47 暴露在空气中 2020 年 1 月 4 日 12:48 空溢流 2968 4.674 13:14 暴露在空气中 2019 年 12 月 30 日 构建开始 0 0
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
在边缘网络中启用多播切片
摘要 — 电信网络正在经历一场颠覆性的转变，转向在用户附近具有虚拟化网络功能 (VNF)（例如防火墙、入侵检测系统 (IDS) 和转码器）的分布式移动边缘网络。这一转变将使网络服务（尤其是物联网应用）能够作为具有一系列 VNF 的网络切片进行配置，以保证其连续数据和控制流的性能和安全性。在本文中，我们研究了边缘网络中物联网应用多播流量的延迟感知网络切片问题。我们首先通过将问题转化为整数线性规划 (ILP) 来提出精确解。我们进一步设计了一种具有近似比的近似算法，用于单个多播切片的延迟感知网络切片问题，目标是在网络切片的延迟要求约束下最小化其实施成本。给定多个多播切片请求，我们还提出了一种有效的启发式算法，通过探索总计算资源需求和延迟要求之间的非平凡相互作用的影响，可以接纳尽可能多的用户请求。然后，我们研究了具有给定延迟保证级别的延迟导向网络切片问题，考虑到不同类型的物联网应用具有不同级别的延迟要求，我们提出了一种基于强化学习 (RL) 的有效启发式算法。最后，我们通过模拟和在实际测试平台上的实现来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提出的算法很有前景。
基于2 ...
摘要 - 对称检测是一种从脑磁共振（MR）图像中提取理想的中型平面（MSP）的方法，可以显着提高脑部疾病的诊断准确性。在本文中，我们提出了一种基于2通道卷积神经网络（CNN）的2D切片中脑MR图像的自动符号检测方法。不同于主要依赖本地图像特征（渐变，边缘等）的现有检测方法为了确定MSP，我们使用基于CNN的模型来实现大脑对称性检测，该检测不需要任何局部特征检测和功能匹配。通过训练以学习大脑图像中的各种基准测试，我们可以进一步使用2通道CNN来评估脑斑块对之间的相似性，这些相似性是根据泊松采样从整个大脑切片中随机提取的。最后，使用评分和排名方案来识别每个输入脑MR SLICE的最佳对称轴。在2166个人工合成脑图像和3064中收集的体内MR图像中评估了我们的方法，其中包括健康和病理病例。实验结果表明，我们的方法在对称性检测中实现了出色的性能。与最先进方法的比较还证明了与以前的竞争对手相比，我们在获得更高准确性方面的有效性和优势。