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X射线断层扫描AG AG
该实验可让您深入了解X射线的基本属性，它们与物质的产生和相互作用以及在计算机断层扫描中使用X射线。这种非破坏性成像方法中的基本原理是X射线的材料依赖性衰减，从理想的点（如X射线源）所用的X射线源用于吸收吸收率的传播图像，用于大量不同的视角，并计算物体中材料的三维分布。在本实验中，X射线管中Bremsstrahung的结构以及辐射强度对阳极电压和电流的依赖性进行了实验检查。将重新种族与基于克莱默的规则进行比较。使用不同材料的楔子，检查了兰伯特 - 伯尔定律，该定律可预测和指示X射线强度随传输路径的长度而降低。另外，在实验结束时，您有可能扫描您选择的合适对象并创建三维层析成像图像。
硬膜下血肿和计算机断层扫描的帮助
引言下膜血肿（SDHS）也称为创伤性脑损伤（TBI）。SDH可以在任何年龄发生，但最常见于65岁或以上的老年人口（Kwon等，2022）。硬膜下血肿每100,000个人中约21个，并且变得越来越普遍（Kung＆Lin，2020）。计算机断层扫描（CT）是一种成像方式，可使用X射线产生横截面图像。X射线管和检测器围绕感兴趣的区域旋转360度，从而在CT扫描过程中产生横截面图像。这些图像可以在多个平面中重新格式化，甚至可以生成在计算机监视器上查看的三维图像。（Long等，2019）。ct是由于短扫描时间和产生的图像而检测SDHS的首选成像方式。（Kwon等，2022）。
非对比度计算机断层扫描在评估中的作用...
[1]在这个新的放射学时代，计算机断层扫描已成为头部受伤患者初步评估的基本主要选择。在检测颅骨骨折和急性颅内出血方面，它也很容易获得，更快且高度准确。[2]基于50名被转诊为NCCT头部调查的患者，根据调查的50名患者，基于便利性抽样进行了一项前瞻性研究。进行了研究以确定临床发现，断裂的类型和骨折部位。这项研究得出的结论是，NCCT头部调查是最佳的脑损伤史患者的主要方式。关键字：NCCT头，MDCT，断层扫描，重建。简介CT扫描代表计算机断层扫描。这是一种特殊的断层扫描形式，其中计算机用于对层析成像平面或切片进行数学重建。1971年10月1日，在由Godfrey N. Hounsfield爵士开发的原型扫描仪上进行了涉嫌进行额叶肿瘤的患者进行的第一次临床计算机断层扫描（CT）扫描。扫描仪产生了具有80 x 80矩阵的图像。[3] 1974年，罗伯特·史蒂文·莱德利（Robert Steven Ledley）博士给了整个 -
用于电池电池检查的工业计算机断层扫描
步骤2填料步骤3电解质填充1 CT 2 CT 2 CT 3 CT步骤1堆叠/绕组步骤4编队步骤5脱气步骤6老化步骤7 EOL测试步骤8模块组装 div>
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
串行部分电子断层扫描和3D重构有丝分裂纺锤体中微管组织的定量分析
为了分析有丝分裂过程中细胞结构的分析，需要纳米分辨率来可视化纺锤体中微管的组织。在这里，我们提出了一种详细的方案，可用于在培养物中生长的细胞中整个有丝分裂纺锤体的3D重建。为此，我们将富含有丝分裂阶段的哺乳动物细胞附着在蓝宝石盘上。我们的协议进一步涉及通过高压冻结，冻结固定和树脂嵌入的冷冻污染。然后，我们使用荧光光学显微镜在树脂包裹的样品中选择有丝分裂细胞。接下来是大规模电子断层扫描，以重建3D中所选的有丝分裂纺锤体。然后，生成和缝合的电子断层图用于半自动分段微管，以进行纺锤体组织的随后定量分析。因此，通过提供详细的相关光和电子显微镜（CLEM）方法，我们为细胞生物学家提供了一种工具集来简化纺锤体微管的3D可视化和分析（http://kiewisz.shinyapps.io/asga）。此外，我们指的是一个最近启动的平台，该平台允许交互式显示3D重建有丝分裂纺锤体（https://cfci.shinyapps.io/asga_3dviewer/）。
超快分子框架量子断层扫描
我们开发并通过实验证明了一种动态多原子系统的完整分子框架量子断层扫描 (MFQT) 方法。我们通过完整表征氨 (NH 3 ) 中的电子非绝热波包来举例说明这种方法。该方法利用能量和时间域光谱数据，并生成系统的实验室框架密度矩阵 (LFDM)，其元素是群体和相干性。LFDM 完整表征了分子框架中的电子和核动力学，生成了任何相关算符的时间和方向角相关期望值。例如，可以构建时间相关的分子框架电子概率密度，从而生成有关分子框架中电子动力学的信息。在 NH 3 中，我们观察到电子相干性是由核动力学引起的，核动力学以非绝热的方式驱动分子框架中的电子运动（电荷迁移）。在这里，核动力学是旋转的，非绝热科里奥利耦合驱动相干性。有趣的是，核驱动的电子相干性在较长的时间尺度上得以保持。总体而言，MFQT 可以帮助量化电子和核自由度之间的纠缠，并为超快分子动力学、电荷迁移、量子信息处理和最优控制方案的研究提供新途径。
使用分层相对比层摄影（HIP-CT）
隶属关系1。英国伦敦大学学院机械工程系2。欧洲同步辐射设施，法国格勒诺布尔3。UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。 Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。 西门子卫生师，德国埃尔兰根6。 Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。 德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8. 末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。 病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。 Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。 Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。 在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。 des Marders，38000 Grenoble）UCL心血管科学研究所，英国伦敦4。Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，Hinxton，Cambridge，UK 5。西门子卫生师，德国埃尔兰根6。Laboratoire d'Anatomie des alpesfrançaises（Ladaf），Grenoble Alpes，Grenoble，F 7。德国汉诺威汉诺威医学院病理学院8.末期生物医学研究和阻塞性肺部病汉诺威（呼吸），德国肺研究中心（DZL），汉诺威，德国9。病理研究所，亚兴医科大学，德国亚兴，10。Helios大学诊所Wuppertal，Witten大学/HERDECKE，德国Wuppertal，DIV>病理与分子病理研究所，德国11。Johannes Gutenberg-University Mainz Mainz的Johannes Gutenberg-University Mainz的功能与临床解剖研究所，德国12。在英国迪德科特的哈威尔研究综合大楼 *通讯作者：约瑟夫·布鲁内特（j.brunet@ucl.ac.uk，+336093777101，地址：Joseph Brunet 71 AV。des Marders，38000 Grenoble）
具有主动学习的自适应量子层析成像
最近，在量子科学和技术领域取得了巨大进展：量子模拟的不同平台以及量子计算的平台，从超导量子量到中性原子，始于开始，以达到前所未有的大型系统。为了基准这些系统并获得物理见解，需要有效的工具来表征量子状态。系统尺寸的希尔伯特空间的指数增长构成了对量子状态的全面重建，这是根据必要测量的数量而过于要求的。在这里，我们提出并实施了使用主动学习的量子状态效率的效率方案。基于一些初始测量，主动学习协议提出了下一个衡量基础，旨在产生最大信息。我们将主动学习量子状态态度方案应用于具有不同程度的范围的不同多数状态，以及1D中XXZ模型的基态和动力学结合的旋转链的基态。在所有情况下，与基于完全相同数量的测量和测量配置的重建相比，我们都会获得明显改进的重建，但具有最多选择的基础配置。我们的方案与获得量子多体系统以及基准测试和特征量子设备的物理见解高度相关，例如用于量子模拟，并为可伸缩的道路铺平了道路
评论文章 现代计算机断层扫描与人工智能和深度学习应用 Coşkun Deniz
X 射线计算机断层扫描 (CT) 旨在通过使用定向 X 射线穿过人体内部切片来生成二维质量密度 (或 X 射线衰减系数) 图，从而从这些切片的 2D 图集合中构建 3D CT 图像。由于 CT 扫描为我们提供了身体内部结构，没有任何切割或物理损伤，因此它在我们的现代医疗应用中是不可或缺的。然而，由于 X 射线涉及电离辐射，它对生物体是危险的，它在医疗应用中带来了 ALARA（尽可能低）原则，强调尽可能高质量 CT 图像（具有尽可能高的分辨率），尽可能少地使用被扫描身体的 X 射线曝光。这项具有挑战性的任务以及对这些 CT 图像的正确解释，以得出正确的诊断和治疗计划，在 X 射线 CT 扫描的发展过程中，设计了各种扇形几何形状、扫描样式和先进的图像重建技术。我们可以看到，自 20 世纪 70 年代初首次发现以来，X 射线 CT 扫描已经发生了巨大的变化，并且随着人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 在我们现代 CT 中的应用，这种变化仍在继续，并取得了令人鼓舞的成功成果。在这项工作中，我们介绍了现代 X 射线 CT 的教学研究，并回顾了有关 i 扫描几何、ii 重建技术和 iii-AI&DL 应用的相关文献，希望能够为该领域的学者和研究人员提供快速参考。