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量子重叠断层扫描
现在，通过实验可以纠缠数千个量子比特，并在不同基础上高效地并行测量每个量子比特。要完全表征一个未知的 n 个量子比特的纠缠态，需要对 n 进行指数次数的测量，这在实验上即使是对于中等规模的系统也是不可行的。通过利用 (i) 单量子比特测量可以并行进行，以及 (ii) 完美哈希家族理论，我们表明，最多经过 e O (k = log 2 = n) 轮并行测量就可以确定 n 个量子比特状态的所有 k 量子比特约化密度矩阵。我们提供了实现这一界限的具体测量协议。例如，我们认为，通过近期实验，可以在几天内测量并完全表征 1024 个量子比特的系统中的每个两点相关器。这相当于确定近 450 万个相关器。
计算机断层扫描 (CT)
与所有 X 射线一样，体内致密结构（如骨骼）易于成像，而软组织对 X 射线的阻挡能力各不相同，因此可能较暗或难以看见。因此，已开发出在 X 射线或 CT 扫描中清晰可见且可安全用于患者的造影剂。造影剂含有可阻挡 X 射线的物质，因此在 X 射线图像上更清晰可见。例如，为了检查循环系统，需要将以碘为基础的静脉 (IV) 造影剂注入血液以帮助照亮血管。这种类型的检查用于寻找血管（包括心脏血管）中的可能阻塞物。口服造影剂（如钡基化合物）用于对消化系统（包括食道、胃和胃肠道 (GI)）进行成像。
通过可编程量子模拟器上的经典阴影断层扫描量化信息扰乱
我们开发了探测量子信息动态的技术，并在 IBM 超导量子处理器上进行了实验。我们的协议采用阴影层析成像来研究时间演化通道而不是量子态，并且仅依赖于单量子比特操作和测量。我们确定了量子信息扰乱的两个明确特征，这两个特征都无法通过耗散过程模仿，并将它们与多体隐形传态联系起来。通过在实验中实现量子混沌动力学，我们测量了这两个特征，并通过量子系统的数值模拟支持我们的结果。我们还研究了这种动力学下的算子增长，并观察了量子混沌的行为特征。由于我们的方法一次只需要一个量子态，因此可以很容易地将它们应用于各种量子模拟器。
放牧的质地断层扫描和有机半导体设备阵列的弥散反射层摄影
有机半导体（OSC）的薄膜已通过放牧的宽角X射线散射（GIWAXS）进行了广泛的研究，这是一种有效且高度敏感的方法，此外，它避免了过度的辐射损害。[1,2]放牧 - 赋形散射通过将X射线束的穿透力限制在命令角度低于基板临界角度时，通过将X射线束的穿透限制在底物中，从而降低了底物的背景信号。然而，放牧的含量地理 - 试验对空间分辨的测量构成了挑战，因为梁足迹沿着样品沿平行于光束的方向沿样品延伸。即使使用20μm的X射线微束宽度限制扫描μ吉瓦克斯来探测20μmx6000μm的散射面积，也就是说，与
具有多方状态分布的量子网络断层扫描
摘要 — 量子信息的脆弱性使得在量子信道传输下完全将量子态与噪声隔离几乎是不可能的。量子网络是由量子处理设备通过量子信道互连而形成的复杂系统。在这种情况下，表征信道如何在传输的量子态中引入噪声至关重要。非幺正量子信道引入的误差分布的精确描述可以为量子纠错协议提供信息，以针对特定误差模型定制操作。此外，通过使用端到端测量监控网络来表征此类误差，端节点可以推断网络链路的状态。在这项工作中，我们通过引入量子网络断层扫描问题来解决量子网络中量子信道的端到端表征问题。该问题的解决方案是使用仅在端节点中执行的测量来估计定义网络中所有量子信道的 Kraus 分解的概率。我们详细研究了任意星形量子网络的情况，这些网络的量子信道由单个 Pauli 算子描述，例如比特翻转量子信道。我们为此类网络提供了多项式样本复杂度的解决方案。我们的解决方案证明预共享纠缠在参数可识别性方面具有估计优势。
振动光谱法用于创伤性脑损伤分类计算机断层扫描优先级和住院治疗
摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而，只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本，并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者，特别是轻度 TBI 患者，有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检，该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具，以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者（所有严重程度）与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查，将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色（敏感性 = 96.4%，特异性 = 98.0%），并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明，该测试能够识别五分之四的 CT 异常，并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
选择性血管造影平板探测器计算机断层扫描血容量成像在富血管颅内肿瘤术前血管映射和栓塞中的初步临床经验
摘要：可对富血管颅内肿瘤进行术前栓塞以减少切除期间的出血并发症。准确的肿瘤血管映射对于正确设定栓塞指征和评估所进行的栓塞都是必要的。我们前瞻性地研究了全脑和选择性实质血容量 (PBV) 平板探测器计算机断层扫描灌注 (FD CTP) 成像在富血管颅内肿瘤患者术前血管造影和栓塞中的作用。对 5 名转诊进行肿瘤切除的患者进行了全脑 FD CTP 成像，从主动脉根部注射造影剂并在硬脑膜供血动脉中选择性注射造影剂。在栓塞前后获得了区域相对 PBV 值。还确定了具有选择性颈外动脉 (ECA) 供应量的肿瘤总体积和栓塞后断血管的肿瘤体积。所有患者（包括四名女性和一名男性）的平均年龄为 54.2 岁（范围为 44-64 岁），均在进行 PBV 扫描时未发生不良事件。平均 ECA 供应量为 54%（范围为 31.5-91%）。平均栓塞肿瘤体积为 56.5%（范围为 25-94%）。相对 PBV 值从栓塞前的 5.75 ± 1.55 降至栓塞后的 2.43 ± 1.70。在一名患者中，由于认为栓塞不利于切除而未进行栓塞。脑肿瘤的血管造影 FD CTP 成像可以对单个肿瘤供血动脉进行 3D 识别和量化。此外，该技术还可以监测术前血管内肿瘤栓塞的疗效。
标题：光学连贯性层析成像中的人工智能和成像处理
格式：缩进：左：0厘米，悬挂：0.63 cm，编号 +级别：1 +编号样式：1、2、3，… +开始：6 +对齐：左 +对齐：0.63 cm +凹痕：1.27 cm
人工智能（增强型超分辨率生成对抗网络）用于冠状动脉计算机断层扫描血管造影中的钙化消散：可行性研究
摘要：背景：冠状动脉中存在严重钙化始终对冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 评估冠状动脉狭窄程度构成挑战，因为钙化斑块会产生晕影伪影。我们的研究目的是使用先进的人工智能（增强型超分辨率生成对抗网络 [ESRGAN]）模型来抑制 CCTA 中的晕影伪影，并确定其对改善 CCTA 对钙化斑块的诊断性能的影响。方法：对接受 CCTA 和侵入性冠状动脉造影 (ICA) 的 50 名患者的 184 个钙化斑块进行分析，测量原始 CCTA 上的冠状动脉管腔，以及三组 ESRGAN 处理的图像，包括 ESRGAN-高分辨率 (ESRGAN-HR)、ESRGAN-平均值和 ESRGAN-中值，以 ICA 为参考方法确定灵敏度、特异性、阳性预测值 (PPV) 和阴性预测值 (NPV)。结果：与使用 ESRGAN 中位数的原始 CCTA 相比，ESRGAN 处理的图像提高了所有三条冠状动脉（LAD-左前降支、LCx-左回旋支和 RCA-右冠状动脉）的特异性和 PPV，导致 LAD 的最高值为 41.0%（95% 置信区间 [CI]：30%，52.7%）和 26.9%（95% CI：22.9%，31.4%）；LCx 为 41.7%（95% CI：22.1%，63.4%）和 36.4%（95% CI：28.9%，44.5%）；RCA 为 55%（95% CI：38.5%，70.7%）和 47.1%（95% CI：38.7%，55.6%）；而原始 CCTA 的相应值分别为 21.8% (95% CI: 13.2%、32.6%) 和 22.8% (95% CI: 20.8%、24.9%)；12.5% (95% CI: 2.6%、32.4%) 和 27.6% (95% CI: 24.7%、30.7%)；LAD、LCx 和 RCA 分别为 17.5% (95% CI: 7.3%、32.8%) 和 32.7% (95% CI: 29.6%、35.9%)。在所有三条冠状动脉中，原始 CCTA 和 ESRGAN 处理的图像对灵敏度和 NPV 没有显著影响。在 RCA 水平上，ESRGAN 中值图像的受试者工作特征曲线下面积最高，原始 CCTA 和 ESRGAN-HR、平均值和中值图像对应的值分别为 0.76（95% CI：0.64, 0.89）、0.81（95% CI：0.69, 0.93）、0.82（95% CI：0.71, 0.94）和 0.86（95% CI：0.76, 0.96）。结论：这项可行性研究表明，ESRGAN 处理的图像在提高 CCTA 对钙化斑块患者的诊断价值方面具有潜在价值。