XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVoxel
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
无症状的血管WM病变MTT和血液...
在当前的研究中，以voxel为基础，我们量化了与组织异常相关的2个不同参数：从DCE MR成像和DSC MR成像中的BBB泄漏参数（K 2），28，29，可以与BBB传输和/或CBF相关的变化。36然后可以评估这些值的WML，以深入了解BBB功能和组织灌注的变化。另外，我们评估了MTT，这反映了组织灌注。在动脉粥样硬化风险（Genestar）队列研究的遗传研究中，我们确定了具有早期冠状动脉血管疾病的家族史，在中年发现了早期的WML，37，37，对认知运动功能的度量产生了同时影响。38在这个相对年轻的高风险亚组（平均年龄，54.1 [SD，3.5]年）中，有21名参与者具有重复的MR成像，我们观察到与认知能力下降相关的WML进展速度迅速。39在这项研究中，我们提出了一条数据分析管道，该管道结合了WMLS 40、41的分割以及从DSC和DCE MR Imaging的MTT，CBF，K 2和K Trans的基于灌注的测量值的定量。这项工作是基于以前测量大脑不同区域微血管融合和GD渗出的工作。31，42
眼睛内肿块患者的眼睛特异性定量动态增强MRI分析
抽象的客观动态对比增强（DCE）-MRI当前通常不用于眼内肿块，因为病变很小，具有不均匀的t 1，并且眼睛容易运动。本文的目的是应对这些特定眼睛的挑战，从而实现准确的眼睛DCE-MRI。使用脂肪抑制的3D损坏的渐变层序（与随机轨迹序列的时间分辨血管造影）使用脂肪抑制的3D损坏的渐变序列获得了19个紫veal黑色素瘤（UM）患者的材料和方法DCE-MRI。分析由两步登记方法组成，以校正头部和眼睛运动。t 1映射以将信号强度转换为浓度。随后，将TOFTS模型拟合了Voxel，以获得K trans和v e。结果注册显着提高了浓度曲线质量（p <0.001）。T 1的T 1明显低于肿瘤病变（888 ms vs 1350 ms，p = 0.03）。病变中达到的B 1 +的平均值为91％。平均K trans为0.46 min -1（范围0.13-1.0），平均V E为0.22（范围0.10–0.51）。使用这种特异性分析的结论，可能有助于诊断，进一步和随访的人眼内肿块DCE。
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
运动缺陷皮质脊髓束预测术后动静脉畸形及脑辅助评估的空间关系
材料与方法：回顾性分析83例行显微手术切除涉及运动相关区域的脑动静脉畸形患者，利用TOF-MRA和DTI的人工智能技术计算4项人工智能指标，包括FN 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FN 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FP 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例）、FP 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例），采用单因素及多因素分析各指标与术后远期运动功能障碍的关系。使用最小绝对值收缩和选择算子回归与皮尔逊相关系数来选择最佳特征，以开发机器学习模型来预测术后运动缺陷。计算曲线下面积以评估预测性能。
Brain2Pix：根据大脑活动进行完全卷积自然视频重建
摘要 从大脑活动重建复杂而动态的视觉感知仍然是机器学习应用于神经科学的一大挑战。在这里，我们介绍了一种从非常大的单参与者功能性磁共振数据重建自然图像和视频的新方法，该方法利用了图像到图像转换网络的最新成功。这是通过利用从整个视觉系统的视网膜主题映射中获得的空间信息来实现的。更具体地说，我们首先根据其对应的感受野位置确定特定感兴趣区域中的每个体素在视野中代表什么位置。然后，将视野上大脑活动的 2D 图像表示传递给完全卷积的图像到图像网络，该网络经过训练以使用带有对抗性正则化的 VGG 特征损失恢复原始刺激。在我们的实验中，我们表明我们的方法比现有的视频重建技术有了显着的改进。
模拟驱动的监督学习框架，使用扩散MRI
一个人通常将信号表达式拟合到实验数据以估计模型参数。但是，某些生物物理模型中固有的不确定性使参数估计不稳定[22]。此外，准确的拟合并不一定证明基本的生物物理模型是合理的，并且估计的模型参数可能在生物物理上毫无意义[23，24]。由于数学并发症而排除了生物物理模型之类的微妙效果，例如神经突的起伏[11，20，25]。除了简化的几何模型带来的误差外，某些假设的有效性（例如GPA）仍然未知[23，26]。此外，几种信号表达式的有效性机制取决于微结构长度尺度[27]。体素可能表现出多长度尺度（例如，各种SOMA RADII），因此不同的有效性制度可以逐渐共存或逐渐出现[24]，从而使全面的模型验证变得困难。
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