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Cascade Residual Multiscale Convolution and Mamba- Structured UNet for Advanced Brain Tumor Image Segmentation
Abstract: In brain imaging segmentation, precise tumor delineation is crucial for diagnosis and treatment planning. Traditional approaches include convolutional neural networks (CNNs), which struggle with processing sequential data, and transformer models that face limitations in maintaining computational efficiency with large-scale data. This study introduces MambaBTS: a model that synergizes the strengths of CNNs and transformers, is inspired by the Mamba architecture, and integrates cascade residual multi-scale convolutional kernels. The model employs a mixed loss function that blends dice loss with cross-entropy to refine segmentation accuracy effectively. This novel approach reduces computational complexity, enhances the receptive field, and demonstrates superior performance for accurately segmenting brain tumors in MRI images. Experiments on the MICCAI BraTS 2019 dataset show that MambaBTS achieves dice coefficients of 0.8450 for the whole tumor (WT), 0.8606 for the tumor core (TC), and 0.7796 for the enhancing tumor (ET) and outperforms existing models in terms of accuracy, computational efficiency, and parameter efficiency. These results underscore the model's potential to offer a balanced, efficient, and effective segmentation method, overcoming the constraints of existing models and promising significant improvements in clinical diagnostics and planning.
规范性的大脑大小变异和大脑形成人类的多样性
我们的研究包括2904个来自两个独立主要同类群体的结构磁共振成像脑扫描：（i）1373年1373年横截面扫描的费城神经发育群体（PNC）样本，来自8至23岁的青年的3台特斯拉机器（表S1A和图S1A和图。s1a）（4）和（ii）一家美国国立卫生研究院（NIH）1531次纵向获得的脑部扫描样本，从792年的1.5特斯拉机器中获得5至25岁的年轻人（表S1B和图。S1B）（1）。To generate a reference map of areal scaling in the cortex, we measured the local surface area associated with each of ~80,000 cortical points per scan (henceforth “vertex area”) using an automated image-processing pipeline (5) and then used semiparametric generalized additive models (6) to estimate vertex-specific scaling as the log-log regression coefficient for total cortical area as a predictor of顶点区域（方法）。在此回归框架（7）中，系数为1表示线性缩放（例如，在皮质面积增加一倍的顶点面积增加一倍），而从1的偏差则表示非线性缩放率：系数> 1表示比较面积随着比较较大的验证区域而增加（阳性尺寸），并<1个阳性范围<1。 （“负缩放”）。在首先排除了这些变量和总皮质区域（方法）之间的统计上具有统计学意义的相互作用之后，用于估计缩放系数的模型为对顶点区域的年龄和性别影响提供了统计控制（方法）。因此，我们的结果支持对所检查的两个发展群体中每个群体的单个缩放图的估计，它们并未随年龄和性别的函数而变化。
Rapid.AI 和 Viz 的 CT 灌注输出比较...
结果：129 名患者中 108 名进行了充分的质量研究。计算了两个软件包之间 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率的 Spearman 等级相关系数，相关系数分别为 0.82、0.65、0.77、0.78、0.59。还对 Tmax >6s 体积、Tmax >10s 体积、CBF <30% 体积、不匹配体积和不匹配率进行了 Wilcoxon 符号秩检验，P 值分别为 0.30、0.016、<0.001、0.03、<0.001。在单侧检验中，Viz.ai 中的 CBF <30% 更大（p<0.001）。虽然这导致了统计上的显着差异，但当应用于 DAWN 和 DEFUSE 3 标准时，它不会引起临床上的显着差异。较低的射血分数预示两个软件包的研究不充分（P = 0.018；95% CI：0.01, 0.113）和（P = 0.024；95% CI：0.008, 0.109）；分别适用于 RapidAI 和 Viz.ai。
控制系统的建模、仿真与设计
表 1.1：先锋 RQ-2 规格 ...................................................................................... 3 表 2.1 飞机平移和旋转运动的 12 个状态 ........................................................ 6 表 2.2 先锋 Rpv 稳定性和系数 ........................................................................ 8 表 2.3：6DOF 机身四元数块端口描述 [6] ...................................................... 16 表 3.1 平飞条件下的配平参数 ............................................................................. 21 表 3.2 反馈增益值 ............................................................................................. 26 表 5.1 由于升降舵偏转和攻角引起的升力系数 ............................................................. 33 表 5.2 由于升降舵偏转和攻角引起的阻力系数 ............................................................. 34 表 5.3 由于方向舵偏转和侧滑角引起的侧向力系数 ............................................................. 35 表 5.4 由于副翼偏转和攻角 36 表 5.5 升降舵偏转和攻角引起的力矩系数 ...... 37 表 5.6 副翼偏转和攻角引起的偏航力矩系数 38 表 5.7 攻角引起的气动系数及导数 .......................... 39
红外窗口和圆顶的材料
1.1 Electromagnetic Spectrum and Atmospheric Transmission 2 1.2 Blackbody Radiation 4 1.3 A Day in the Life of a Photon 7 1.4 Refraction and Refractive Index 10 1.4.1 Birefringence 15 1.4.2 Preference for cubic materials 18 1.5 Reflection and Transmission 20 1.5.1 Transmission of an absorbing window 22 1.5.2 Etalon effect 23 1.6 Optical Constants n and k 26 1.7 Behavior of Absorption Coefficient and Refractive Index 28 1.8 Transmission Spectra of Infrared Materials 30 1.9 Measuring the Absorption Coefficient 43 1.9.1 Direct transmittance measurements 43 1.9.2 Laser calorimetry 46 1.9.3 Photothermal common-path interferometry 49 1.10 Emittance 53 1.10.1 Absorption coefficients of sapphire, spinel, and ALON near their 5 m m absorption cutoff 58 1.11 Effect在吸收和发射时的温度58 1.12半导体中的游离载体吸收60 1.13是什么使窗户中部或长波成为什么？67 1.14“两色”材料76 1.15杂质中的红外窗户吸收特征78 1.15.1热榨氟化镁78 1.15.2 OH在多晶氧化物中79 1.15.1 1.15.3标准奖励蒸气剂量固定Zns 80 1.15.4 Co 2 co 2 co 2 ex co 2 ex co prapped ore proper ot ex ex ex <多cer ex ex <多cer <
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
通过Z-Scan技术测量的Niobate中的三光子和四光子吸收
摘要：已经进行了开放式Z扫描测量，以分别研究800 nm和1030 nm波长的三个光子（3 pa）和四光子吸收（4 PA）系数，并在一致和stoichiomempricmetricmempric niobate中（CLN，SLN，SLN），与不同的Concen-Concen-concen-concen-trations一起使用。两个波长的激光脉冲持续时间为40 fs和190 fs。晶体内部的峰强度在约110至550 GW/cm 2之间变化。使用理论模型评估了3 PA和4 PA系数，结果表明它们的最小值位于MG掺杂水平或周围，与抑制CLN和SLN的光差异相对应。此结果可以归因于晶体缺陷对3 PA和4 PA过程的贡献。此外，在1030 nm处的4 pa在相同的强度水平下在800 nm处表现出比3 pa更大的非线性吸收。讨论了这种意外行为的可能原因。总体而言，比较这些晶体的3 pa和4 pA值将使选择LN晶体的最佳组成，以进行有效的THZ产生以及其他需要高泵强度的非线性光学过程。
绿色住宅建筑
冰岛环境机构管理冰岛的温室气体排放因素。2022年的电力排放因子为8.54 GCO2EQ/kWh，它是该国所有电力生产的平均系数，即用化石燃料，水力发电和地热能产生能源。电力的排放因素每年都有所不同，冰岛环境局建议使用代表当年排放的相关系数。例如，对2020年发射的估计值不应使用2018年的系数。直到2024年1月，地热能和热水的排放因子以单个数字进行管理，即由于产生电力和热水，这是政府气候计算中热水的排放因子，过去是0G CO2 /kWh（环境局，2020年）。现在，该机构已经发布了像电力一样一年来热水的排放系数。2022年热水系数为434gCO2íg/m3，可以转换为7.69 GCO2íg/kWh（假设传入
国家出版物 - NIST 技术系列出版物
PFM 梁中的结果表明，诸如玻璃化转变温度范围的尖锐度、该范围内的热膨胀系数和梁的不对称性等特性之间存在非常复杂的相互关系。结果表明，可能产生有害的内部拉伸应力。由于相互作用的复杂性，模拟表明，基于定性推理改进 PFM 系统的尝试可能会导致灾难性的后果。