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TractLearn：用于脑束定量分析的测地线学习框架
基于深度学习的卷积神经网络最近已证明其能够基于弥散加权成像快速分割主要脑束结构。脑束的定量分析则依赖于来自纤维束成像过程本身或束上每个体素的指标。在疾病的背景下，对异常体素的统计检测通常依赖于单变量和多变量统计模型，例如一般线性模型 (GLM)。然而，在高维低样本量数据的情况下，尽管通常使用平滑过程，但由于解剖学差异，GLM 通常意味着对照的标准差范围较大。这可能导致难以在体素尺度上检测到脑束中细微的定量变化。在这里，我们介绍了 TractLearn，这是一个使用测地线学习作为数据驱动学习任务的脑束定量分析统一框架。 TractLearn 允许使用黎曼方法在图像高维域和脑束的减少潜在空间之间进行映射。我们通过重测采集多壳扩散 MRI 数据说明了该方法对健康人群的稳健性，表明可以分别研究不同 MRI 会话导致的整体影响和局部束改变的影响。然后，我们在 5 名年龄匹配的轻度脑外伤受试者样本上测试了我们算法的效率。我们的贡献是提出：1/ 一种捕捉控制变异性的流形方法作为标准参考，而不是基于欧几里得均值的图谱方法。2/ 一种检测体素定量值整体变化的工具，它考虑了结构中体素的相互作用，而不是独立分析体素。3/ 一种即用型算法，用于突出显示扩散 MRI 指标的非线性变化。在这方面，TractLearn 是一个可立即使用的精准医疗算法。
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
Quantum X产品线-Nanoscribe
3D通过2GL打印可实现FL无可观的光学级表面和FI Nest subsicron特征，没有切片步骤或形状失真。对于这些结果，其动态体素调整需要明显更少的打印层，从而产生更快的打印速度，这是市场上任何基于2pp的3D打印机都无法比拟的。这使其成为最快的微观添加剂制造技术，其10至60倍于当前2光量光刻系统的吞吐量的10到60倍，同时满足了要求的打印质量要求。例如，长凳由2GL打印3D，并具有功能强大的2PP系统。2PP打印船的切片距离设置为0.1 µm（“ Fine”）。相同的对象是由2GL（“灰度”）打印的3D，其最高质量相同，在1 µm的切片中质量相同，导致打印时间减少了10倍。
A10：生理声学 - ICA 2022
摘要 开发恢复听力的新疗法需要有关耳蜗的空间尺寸、组织形态和感音神经状态的详细信息。然而，耳蜗深深嵌入颞骨，因此难以使用成像技术。在这里，我们在作为听觉研究的既定动物模型的物种中采用了三维 X 射线相位对比断层扫描和光片荧光显微镜及其组合。虽然光片荧光显微镜可以对听觉神经细胞进行特定的免疫标记，但 X 射线相位对比断层扫描使我们能够获得均匀体素大小的结构信息，并利用细胞核等亚细胞特征，而无需特定的样品制备。耳蜗形态的多尺度和多模态成像将促进基因治疗和人工耳蜗植入等创新耳聋方法的临床前研究。关键词：耳蜗，X射线相位对比断层扫描，光片荧光显微镜
A10：生理声学 - ICA 2022
摘要 开发恢复听力的新疗法需要有关耳蜗的空间尺寸、组织形态和感音神经状态的详细信息。然而，耳蜗深深嵌入颞骨，因此难以使用成像技术。在这里，我们采用了三维 X 射线相位对比断层扫描和光片荧光显微镜及其组合，用于已建立的听觉研究动物模型。虽然光片荧光显微镜可以对听觉神经细胞进行特定的免疫标记，但 X 射线相位对比断层扫描使我们能够获得均匀体素大小的结构信息，并利用细胞核等亚细胞特征，而无需进行特定的样品制备。耳蜗形态的多尺度和多模态成像将促进基因治疗和人工耳蜗植入等创新耳聋方法的临床前研究。关键词：耳蜗、X 射线相位对比断层扫描、光片荧光显微镜
使用密集欧洲几何改进射线几何...
目前，GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气（对流层或电离层）模型。为此，GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟（STD）（例如，Pottiaux，2010年）和电离层的倾斜总电子含量（STEC）（例如Bergeot等，2010）。层析成像方法包括通过体素（代表对流层或电离层）的体素离散数量（体素为3D像素，图1）。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息（Mitchell和Spencer，2003年）。在不久的将来，使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果，这将减少对先验信息的依赖，最终导致大气中的层析成像主要基于数据（Bust and Mitchell，Mitchell，2008; Bender and Rababe，2007年）。
使用Microct
抽象目的骨螺旋层（OSL）是一种内部耳蜗骨结构，它从近二匹底座从底座到顶点，将耳蜗运河分离到Scala castibuli和Scala Tympani。OSL的孔隙率最近引起了科学家的注意，因为它的潜在影响了整体声音转导。OSL的Ves-tibular和鼓膜板之间的骨支柱在常规的组织病理学研究中并不总是可见的，因此通常缺乏或不完整的此类结构的成像。通过这项试点研究，我们首次瞄准了解剖学上的OSL详细证明和3D。方法，我们使用MicroCT使用较高的标称分辨率来测量人OSL的宽度，厚度和孔隙率，最高可达2.5 µm Voxel的大小。此外，从CT数据集创建了基础和中间的单个板的3D模型。结果，我们发现从基础转向顶端到顶点的鼓膜板和前庭板中孔隙率持续存在。鼓膜板似乎比基础和中间转弯的前庭板更多孔，而顶端中的多孔则较少。此外，3D重建使位于OSL板之间的骨支柱可以详细观察到。结论通过增强我们对OSL的理解，我们可以提高对听力机制的理解，并提高耳蜗模型的准确性和有效性。
肌萎缩性侧硬化症中的扩散张量成像
摘要：扩散张量成像（DTI）允许对病理白质变化的体内成像，既可以通过无偏的素voxel，也可以基于假设引导的区域分析。扩散指标的改变表明肌萎缩性侧索硬化症患者在个体水平上的脑状态。使用机器学习（ML）模型来分析复杂和高维神经影像学数据集，ALS中基于DTI的生物标志物的新机会。本综述旨在总结如何将基于DTI参数的不同ML模型用于监督诊断分类，并在ALS中使用无监督的方法提供个性化的患者分层。为了捕获整个神经病理学特征的频谱，DTI可能与其他模式相结合，例如ML模型中的结构T1W 3-D MRI。为了进一步提高ML在ALS中的功能并启用深度学习模型的应用，需要标准化的DTI协议和多中心协作来验证多模式DTI生物标志物。将ML模型应用于基于多模式DTI的多模式的数据集将对ALS患者的神经病理学特征进行详细评估，并可以在临床检查中使用的新型神经影像学生物标志物的发展。
围产期环境富集在积极参与环境之前会影响鼠新生儿的大脑结构
图1：围产期和成年人对成年期观察到的富集的影响。（a）富集环境（EE）和标准外壳（SH）的示意图。（b）论文中使用的数据集的插图。数据集N（“新生儿”）：围产期富集，在p7灌注的p7 for ex Vivo MRI。n-ee：EE出生的新生儿； N-SH：出生于Sh的新生儿。阴影是因为在此图中未使用。数据集P（“围产期”）：围产期富集到成年（6周富集），在体内MRI的p43灌注动物。p- EE：出生于EE中的动物。p-sh：出生于sh的动物。数据集A（“成年”）：标准外壳中的动物直到p53，成年期从p53到p96（富集6周）。动物在p96灌注p96的体内MRI。a-ee：成年后转移到EE的动物。A-SH：成年后住在Sh的动物。“方法”部分提供了更多详细信息。（c）将VOXEL线性模型应用于来自数据集P和A的线性共注册后计算的Jacobians（对单个大脑体积变化进行校正）（请参阅方法）（请参阅方法）。（左图）EE在成年期间的效果，无论富集的时间如何。回归者是住房状况和性别。（右图）围产期与成年的差异效应