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使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
表征在DNA/RNA核酶中具有不同活性空间尺寸的多构型波函数
摘要：我们使用基于基于Cholesky的DNA/RNA核苷酸酶的最低倾斜的电子激发态在使用基于Cholesky的完全分解的完整的活动空间自相关场（CASSCF）算法之间表征了与光化学相关的圆锥形相交。我们为每个核碱和圆锥形交集类型的两个不同的基础设置收缩和几个活动空间进行基准测量，这是首次测量活动空间大小如何影响这些系统中的锥形交叉点的地形，以及这些可能对它们对照片诱导现象的描述的潜在含义。我们的结果表明，圆锥形交叉的地形对模型中包含的电子相关性高度敏感：通过更改相关轨道的数量（和类型），锥形相交的地形图，并且观察到的变化不太遵循任何融合的模式，以获得最大和最相关的活动空间获得的地形。跨系统的比较显示了几乎所有介导种群转移到1 n o/nπ *状态的交叉点的类似地形图，而在所有DNA/RNA核酶中，没有观察到归因于所有DNA/RNA核酶中基态分量的“乙烯样”圆锥形交叉的相似之处。基集大小似乎具有较小的效果，似乎仅与基于嘌呤的衍生物相关。我们排除结构变化是分类不同圆锥形交叉点的关键因素，这些因素在活动空间和基础集变化之间显示几乎相同的几何形状，而我们强调了正确描述这些交叉点所涉及的电子状态的重要性。我们的工作表明，仔细的主动空间选择对于准确描述圆锥形交叉的地形图是必不可少的，因此可以充分说明它们在分子光化学中的积极作用。
通过其分子构建块独立地独立于杆状微凝胶的刚度和扩散率
摘要：微凝胶是水的交联聚合物，被广泛用作组织工程和再生医学的脚手架材料中的胶体构建块。微凝胶可以根据其聚合物结构，交联密度和制造方法来控制其刚度，肿胀程度和网格尺寸 - 所有这些都会影响其功能和与环境的相互作用。当前，缺乏对聚合物组成如何影响软微凝胶的内部结构以及该形态如何影响特定生物医学应用的内部结构。在本报告中，我们系统地改变了聚乙烯甘氨酸丙烯酸酯（PEG-AC）前体的结构和摩尔质量，以及它们的浓度和组合，以洞悉影响棒状微凝胶的内部结构的不同参数。我们表征了来自PEG-AC前体产生的散装水凝胶和微凝胶中丙烯酸酯基团在光聚合过程中丙烯酸酯基团的转化。此外，我们研究了细胞 - 微凝胶的相互作用，并且观察到改善的细胞在具有更容易接近的RGD肽的微凝胶上扩散，并且刚度在20 kPa至50 kPa的范围内导致细胞的生长更好。
应用环境DNA方法在河流中不同的水速度下，为检测simpsonaias ambigua的检测
传统的调查方法可以找到稀有和濒临灭绝的水生物种可能会很耗时，昂贵，对栖息地具有破坏性，并且受现场的身体状况的限制。通过生物体脱落到其环境中的环境DNA（EDNA）的采样可以克服这些局限性，从而最大化保护资源。但是，EDNA检测的最佳空间采样间隔是鲜为人知的。我们开发并评估了EDNA方法，以应用于Simpsonaias ambigua（Salamander Mussel），这是一种联合贻贝，在整个范围内被认为处于危险中。我们开发了一种定量的PCR分析和优化的方法来检测水样中的Ambigua Edna，并实验确定的EDNA脱落和衰减速率。我们使用这些速率填充了先前发布的EDNA传输模型，以估算距离源的最大下游距离（即，实时贻贝的位置）可以在其中检测到EDNA，这是环境相关的源EDNA浓度和水速度的函数。该模型预测，根据源EDNA浓度和水速度，最大检测距离的变化很大。在低EDNA浓度和水速度（分别为1.0拷贝/ml和0.1 m/s）下，仅在源中检测到EDNA，需要在空间密集的EDNA采样上检测到Edna。在较高的EDNA浓度和水速度（分别为5.0拷贝/ml和0.8 m/s）下，可以在下游至少检测到Edna，需要较少的密集采样。根据我们的结果，我们为开发最佳的EDNA采样设计提供了建议，以检测稀有物种或濒危物种。
通过新方法测量单层独立网格在不同毛细管压力下的渗透性
网状芯的渗透性对于各种应用都很重要，包括两相传热。然而，人们对单层、独立式网状芯（两侧都有液气界面）的渗透性的理解有限。本文提出了一种新颖且更简单的方法来确定独立芯的渗透性并将其应用于代表性网格。该方法包括通过升高来修改毛细管压力，并同时测量渗透性以确定渗透性-毛细管压力关系。当应用于经过表面清洁的平纹铜网时，发现渗透性随着去离子水的毛细管压力的增加而降低。本文提出了一种维度分析，以将此数据推广到具有类似编织和流体的其他网格尺寸。基于达西定律与测量数据拟合的解析函数的结合，对网格在应用中的行为进行了建模，并根据获得的毛细管压力-渗透率关系进行了参数研究，以研究液体在不同驱动压力、输送长度和液体粘度下通过网格的表观速度。这项研究为网格芯的输送特性提供了宝贵的见解，并可能应用于电子冷却、电化学设备和流体净化技术等领域。
利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用脑电图、脑回波和眼动追踪技术对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（结合起来）。重要性。在与任务相关的活动期间，许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组，都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。
促进疫苗接种后针对SARS-COV-2的细胞免疫反应：福岛疫苗接种社区调查的一项队列研究，日本
1日本东京108-0074的医学治理研究所； tyuta0430@gmail.com（y.t。）2 2福岛医科大学，福岛医学院，日本960-1295，日本3福岛中央医院一般内科医学系，福岛福岛医院963-8202，日本4日本4凯奥大学医学院日本东京大学113-0032同位素科学中心实验室，日本东京113-0032，系统生物学和医学实验室，高级科学技术中心，东京大学，东京大学153-8904，日本8904，日本8医疗和生物实验室公司2福岛医科大学，福岛医学院，日本960-1295，日本3福岛中央医院一般内科医学系，福岛福岛医院963-8202，日本4日本4凯奥大学医学院日本东京大学113-0032同位素科学中心实验室，日本东京113-0032，系统生物学和医学实验室，高级科学技术中心，东京大学，东京大学153-8904，日本8904，日本8医疗和生物实验室公司