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自主农业拖拉机咨询委员会名册
疾病控制中心（CDC） - Niosh Jennnifer Lincoln - 办公室农业安全和健康jxw7@cdc.gov Emily Haas的主要代表副主任 - NIOSH安全研究部替代副总监
深度学习的扩散MRI拖拉术
图1。（a）我们提出的拖拉术算法的概述：给定种子点或部分已知的流线，我们的方法提取了相应的局部和邻域DMRI信号，以形成输入数据序列（x 1，…，x t）。然后将此序列馈送到我们的网络中，以预测传播的方向。随后，流线根据给定的步长和传播方向生长。更新的流线（不完整）将是我们方法的新输入，
使用多纤维拖拉机
开发了基于药物的治疗神经干细胞（NSC）迁移的模型，并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像，该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维，并显示出与扩散张量张量成像相比，可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时，我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外，我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致，这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素，例如趋化性或血液流量，例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
使用多纤维拖拉机
开发了基于药物的治疗神经干细胞（NSC）迁移的模型，并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像，该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维，并显示出与扩散张量张量成像相比，可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时，我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外，我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致，这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素，例如趋化性或血液流量，例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
远见，gint和konec宣布合作协议，以革新韩国的自动拖拉机
ness Ziona，以色列 - 2024年12月2日 - 前瞻性自主控股有限公司（NASDAQ和TASE：FRSX）（“远见”）（3D感知系统的创新者），是3D感知系统的创新者，今天宣布了与gint ltd的签约签署的往返工具。领先的韩国一级汽车供应商，农业机械，建筑设备和汽车和Konec Ltd.（“ Konec”），以开发用于自动拖拉机和建筑设备的高级3D感知解决方案。在短期内，双方将合作设计和商业化自动拖拉机套件，这些拖拉机套件集成了前瞻性3D感知功能，包括可见光和热红外摄像头。这种整合旨在提高Gint设备的操作安全性，检测准确性和效率，该设备通常在充满挑战的环境条件下运行。展望未来，各方将共同努力，将其产品扩展到为汽车行业（包括商用车和车队管理）的半自治和完全自主的解决方案。远见，GINT和KONEC将协商一项商业协议，以共同开发用于农业机械和建筑设备的高级3D感知解决方案。这项合作将将远见的技术集成到Gint的自主控制逻辑单元中，而Konec将渗透到农业，重型设备，乘客和商用车市场中。各方旨在在2025年第一季度结束之前完成一项商业协议，为农业技术的创新进步铺平了道路。关于gint
经颅磁刺激 (TMS) 种子纤维束成像比解剖种子纤维束成像能更好地预测口才
摘要背景。对于脑肿瘤患者，最大限度地扩大切除范围同时最大限度地减少术后神经系统发病率需要在术前准确识别功能结构。最近的研究提供的证据表明，解剖结构可能并不总能预测功能。在本研究中，我们直接比较了经颅磁刺激 (TMS) 数据结合纤维束成像与传统解剖分级标准，以预测运动功能性神经胶质瘤患者的永久性缺陷。方法。我们选择了 42 名患有周围肿瘤的神经胶质瘤患者，这些患者接受了术前 TMS 映射，随后进行了切除和术中映射。我们从他们的图表中收集了临床结果数据，主要结果是 3 个月随访时出现新的或恶化的运动缺陷，称为“永久性缺陷”。我们将术后切除腔叠加到包含术前成像特征的术前 MRI 上。结果。几乎一半的患者显示 TMS 阳性点明显偏离中央前回，表明肿瘤诱导了神经可塑性。在多元回归中，切除 TMS 点可显著预测永久性缺损，而切除中央前回则不能。无论分数各向异性 (FA) 阈值如何，TMS 纤维束成像对永久性缺损的预测值均明显高于解剖纤维束成像。对于每种方式的最佳 FA 阈值，TMS 纤维束成像为识别真正的不可切除的、功能强大的皮质和皮质下结构提供了更高的阳性和阴性预测值。结论。TMS 已成为一种能够捕捉肿瘤诱导的可塑性重组的术前映射方式，对传统的术前成像方式提出了挑战。
自主拖拉机的虚拟设计和模拟
摘要： - 此项目介绍了可以使用机器人操作系统（ROS）和凉亭在农业领域导航的自主拖拉机的设计和模拟。使用Fusion 360构建拖拉机模型并将其导入ROS。拖拉机使用LIDAR传感器使用Gmapping算法执行同时定位和映射（SLAM）。拖拉机还将Dijkstra算法和动态窗口方法（DWA）分别用于全局和局部路径计划。使用PID控制器控制拖拉机的运动。模拟结果证明了拖拉机在遵循预定义路径时绘制环境，定位并避免障碍物的能力。该项目还讨论了拟议方法论的挑战和局限性，以及未来工作的范围。