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基于差异进化的神经结构搜索脑血管分割
脑血管分析对于开发神经退行性疾病的新型治疗靶标至关重要。这样的准确分析不能手动执行，而需要半自动或完全自动化的方法。深度学习方法最近已证明对医学图像的自动分割和分析必不可少。但是，优化深度学习网络体系结构是另一个挑战。手动选择深度学习网络体系结构并调整其超参数需要大量的专业知识和精力。为了解决这个问题，文献中提出了探索具有高分从细分性能的更高效网络体系结构的神经体系结构搜索（NAS）方法。这项研究介绍了基于差异进化的NAS方法，其中提出了新的搜索空间以用于脑血管分割。我们选择了经常用于医学图像分割的两个架构，即u-net和注意U-net，作为NAS优化的基准。传统的差异进化和基于反对的差异进化与新型搜索空间一起用作NAS中的搜索方法。此外，我们进行消融研究并评估特定损失函数，模型修剪，阈值选择和概括性能对所提出模型的影响。实验是在提供335个单渠道8位灰度图像的两个数据集上进行的。这些数据集是公共体积脑血管系统数据集（CONSEINN）和我们自己的名为Kuvesg的数据集。所提出的NAS方法，即UNAS-NET和COATION UNAS-NET体系结构，就不同的分割指标而言产生了更好的分割性能。更具体地说，具有差分进化的UNAS-NET揭示了高骰子得分/敏感性值分别为79.57/81.48。此外，它们的推理时间比基线方法短9.15。
与脑小血管疾病有关的冷漠研究的进步
脑小血管疾病（CSVD）与一系列临床，成像和病理综合征有关，这些综合征是由影响小动脉的各种病因及其微动脉，毛细血管，微毛细血管和大脑中小静脉的远端分支（1）。CSVD是一种与年龄增长有关的脑血管疾病，其特征是阴险的发作和缓慢的进展。Imaging markers of CSVD include recent small subcortical infarct (RSSI), lacune of presumed vascular origin, white matter hyperintensity of presumed vascular origin (WMH), perivascular space (PVS), cerebral microbleed (CMB), cortical superficial siderosis (cSS), brain atrophy, cortical cerebral microinfarct （CMI）和偶然DWI阳性病变（2）。CSVD的临床表现高度异质，包括认知功能障碍，步态障碍，情感障碍和发汗等症状。
利用极低频磁信号检测船舶
交流信号不受地磁噪声污染。磁性 ELF ~ 1/R 2 ，检测距离更长。使用相同标量 MAD 磁强计。磁强计本底噪声低（~ 0.1 pT/ Hz）。检测范围主要受环境噪声限制：1 pT/ Hz 为 400m，0.1 pT/ Hz 为 1200m。这项工作解决了单通道噪声问题
萨利什海渡轮噪声的更新 - 西部雪松
这项活动是由西锡达（Western Cedar）的会议和活动免费带给您的。已被西锡达的授权行政人员纳入萨利什海生态系统会议。有关更多信息，请联系westercedar@wwu.edu。
用于 3D 血管形状分割的多尺度知识转移视觉变换器
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化，本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先，它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合，该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此，它本质上丰富了局部血管特征，同时促进了全局连通性和连续性，从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外，为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状，设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性，并通过集成多级损失函数，将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络，包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器，以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明，我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。
Braya Renewable Fuels 迎来首艘可再生柴油出口船
船只停靠在 Braya 码头 2024 年 3 月 28 日星期四，Braya Renewable Fuels 在加拿大纽芬兰和拉布拉多省 Come by Chance 炼油厂的码头迎接了第一艘燃料出口船。该船将向国际市场运送约 30 万桶可再生柴油，供 Pilot Travel Centers LLC 使用。这一重要里程碑是在 Braya 宣布商业运营后近一个月取得的。Come by Chance 炼油厂生产的可再生柴油为化石燃料提供了行之有效的替代品，并显著减少了与重型运输相关的碳排放。
使用自主无人容器
摘要：银行上河床和地面设施的可视化对于分析条件，安全性和这种环境变化的系统至关重要。因此，在本文中，我们提出收集和处理来自各种传感器的数据（Sonar，Lidar，Multibeam Echosounder（MBES）和相机），以创建可视化以进行进一步分析。为此，我们从安装在自主，无人水文容器上的传感器中进行了测量，然后提出了一种数据融合机制，以使用水下和上方的模块进行可视化。融合包含有关经典图像和声纳的关键分析，点云的增强/减少，拟合数据和网格创建。然后，我们还提出了一个分析模块，该模块可用于比较和从创建的可视化中提取信息。分析模块基于分类任务的人工智能工具，有助于进一步与档案数据进行比较。使用各种技术测试了这种模型，以实现模拟和实际案例研究中最快，最准确的可视化。
微型飞行器辅助的基于视觉的腐蚀检测在船舶检查应用中
摘要：船舶维护需要定期对船体进行目视检查，以检测钢结构的典型缺陷情况，例如涂层破裂和腐蚀等。这些检查通常由训练有素的检验员以高昂的成本进行，因为需要提供通道（例如，脚手架和/或升降机），使检验员能够伸手够到被检结构。本文介绍了一种缺陷检测方法，包括一种微型飞行器，用于从被检表面收集图像，特别关注检验员无法目视的偏远区域，以及一种基于三层前馈人工神经网络的涂层破裂/腐蚀检测器。正如本文所讨论的，检查过程的成功不仅取决于缺陷检测软件，还取决于空中平台控制架构提供的许多辅助功能，其目的是提高图像质量。本文的不同部分描述了这项工作的两个方面，以及所获得的分类性能。
Ridinilazole与万古霉素的随机，双盲，第3阶段的安全性和功效研究用于治疗梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染：微生物组和反应的代谢相关性
Sargururia，博士，博士； Aiemaré，博士； Joshua C. Bis，博士；艾达·苏拉卡（Ida Surakka），博士； 7月，MSC； Piirre Joly，博士； Maria J. Knol，MSC； Ruiqi Wang，MSC； Yang，博士学位； Claudia L. Satzabal博士；亚历山大·祈祷（Alexander Prayons），理学硕士； Alitt Mera，PD； Vincent Bouteloup博士； Phah Phuah，医学博士，MMS； Cornelia M. Van，Phdn，PhD； Crucha Carlos博士； Carole Dufout，博士；医学博士Genevièves；奥斯卡·洛佩兹（Oscar L. Lopez），医学博士； Bruce M. Psaly，医学博士，博士；医学博士克里斯托弗（Christopte）； Philips Auouyel，医学博士； H. Adams，医学博士； Hulig Jaci-Gada，PD； Arfan Ikram，医学博士，PD； Vilmundur Gudnason，医学博士，PD； Lili，博士； Bendik S. Winsvold，医学博士； Kristian Heem，医学博士；保罗·M·马修斯（Paul M. Matthews），医学博士，德菲尔（Dphil）； W. Longst，医学博士；医学博士Sushedri； Leore J. Launer博士；医学博士Debette，医学博士，博士
胰腺血管细胞图揭示了潜在的糖尿病治疗途径
“我们在这项研究中生成的数据集是第一个捕获胰腺内皮细胞的全部多样性的数据集，我们希望它将成为我们的研究小组和许多其他人的重要资源。” '17，Hartman Hartman治疗器官再生研究所的计算生物学助理教授。