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人工智能协助超声引导神经阻滞
cNerve 旨在在超声引导神经阻滞程序的侦察阶段（即针刺之前）实时突出显示神经组织结构。在此阶段，用户熟悉患者的超声解剖结构并规划针刺方法。此阶段的挑战包括在相关标志和探头运动的背景下识别和跟踪神经结构。这些挑战因神经结构的高度纹理变异性及其与附近组织（如肌肉、筋膜和血管）纹理的相似性而加剧。突出显示神经组织的能力支持识别超声解剖结构并有助于在侦察过程中跟踪纹理。cNerve 增强了临床医生的信心并在神经阻滞程序期间提供实时指导。15
MR 引导聚焦超声诱导的血脑屏障...
淋巴转移瘤 (BM) 是最常见的中枢神经系统肿瘤，导致癌症患者发病率和死亡率显著上升。大约 10%–30% 的成年人被诊断出患有 BM，每年估计有 97,800–170,000 例新病例。1 由于 BM 的组织病理学多变，发病率和存活率因具体组织学而异。肺癌、乳腺癌和黑色素瘤占所有 BM 的 67%–80%。2,3 目前，MRI 通常作为肿瘤分期的一部分进行，4 导致许多患者在就诊时发现亚临床 BM。虽然对于患有可控全身性疾病的患者，切除单发脑转移瘤的治疗价值仍然无可争议，但对于导致神经系统损伤的大型脑转移瘤（直径 > 3 厘米）、5 位于后颅窝处的脑转移瘤以及囊性或坏死性脑转移瘤，也应考虑进行手术。5
超声波导波即将到来的革命
由于各种原因，超声导波与 NDE 和 SHM 的集成正在迅速发展。由于对结构的访问有限，并且只能从结构上的单个位置的传感器检查大面积区域，因此超声导波通常是解决问题的唯一方法。超声导波与更标准的超声体波检查非常不同，后者可以进行数百种测试模式，而体波只能进行两种检查模式，即纵向和剪切。大约 15 年前，随着导波检查的兴起，人们对其使用寄予厚望，但后来由于缺乏理论理解和建模分析所需的计算能力薄弱而受到阻碍。在从实验室到现场的技术转移过程中，我们经常遇到涂层、隐藏、埋藏结构和环境中的几何复杂性等诸多挑战。他们的许多问题现在已经得到克服，技术转移和产品开发正在迅速推进。导波创新在应用、灵敏度和穿透力方面令人惊叹。这些页面讨论了其中一些进步。
以安全标准为指导的安全风险分析方法和框架
如前所述 [ 20 ]，实现安全和安保之间一致交织的挑战是相当多样和复杂的。安全和安保方面的最新进展表明，风险分析为实现全面协调提供了指导。然而，对于许多领域，例如航空领域，安全性是一个相当新的关注点，而飞机开发几十年来主要以安全标准为指导。所提到的差异以及安全性在许多方面仍处于发展阶段的事实，对指定和应用将安全和安保协同工程作为一个统一过程进行的方法施加了限制。在本文中，我们介绍了基于模型的方法、框架和工具的开发进展，这些方法、框架和工具可用于在安全标准和目标的指导下进行安全风险分析。除其他外，该方法依赖于最先进的技术诀窍，如 ED202、ED203 (EUROCAE) 1 等标准，以及 CAPEC 和 CWE (MITRE) 2 等开放知识库。这些来源是集成的，允许实例化攻击、漏洞和架构的模式，这是半自动化分析的关键要素。提出并实施了一种基于规则的算法，用于探索架构中的潜在攻击路径。最后通过分析飞行控制系统中可能破坏现代飞机安全性的组合攻击故障路径来证明该方法。该框架和工具支持在设计上寻求安全性，旨在促进案例研究的重用并为可重复性和结果比较奠定基础。
个性化的远程指导性预防性锻炼治疗（优先级）：评估者盲，多中心随机对照试验的方案
1研究内部疾病康复研究小组，康复科学系，运动与康复科学系，鲁文库芬，鲁文，比利时，2心血管科学系，医学院，医学院，鲁芬，鲁芬，比利时，比利时，3雷维尔大学 - 林文，林格 - 林族人 - 雷·鲁ushab -Rebastitation -Rebast sci，reasult sci，reasult sci，reast sci，reasult sci，herfitation Center，herfitation Center，hert sci，hert sci，hert sci，hert sci sci sci sci比利时的Diepenbeek，第4次心血管疾病系，大学医院，鲁南大学，比利时，5 HCI和EHEALTH，HCI和EHEALTH，HASSELT UNICYSEL UNIVERACES，DIEPENBEEK，BELGIUM，BELGIUM，HASSELT University of Sciences of Sciences，6内分泌学，慢性疾病，代谢和衰老系，鲁文，比利时，比利时8号，心脏病学系，安特卫普大学医院，安特卫普，比利时，医学与健康科学系9比利时，心脏中心哈塞尔特11号心脏病学系，杰萨医院，哈塞尔特，比利时，比利时，12号公共卫生和初级保健部，鲁南生物统计学和统计生物信息信息中心（L-Biostat）（l-biostat），Ku Leuven，Leuven，Leuven，Leuven，Bilgium，比利时，13
使用机器学习从多模式数据唤醒检测
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
由数据依赖性引导的定向灰色盒子绒毛
摘要尽管越来越多地研究兴趣，但现有的定向灰色盒模糊剂并不能很好地扩展程序复杂性。在本文中，我们确定了当前有向灰色盒子模糊的两个主要可扩展性挑战。特别是，我们发现传统的覆盖反馈并不总是为达到目标计划点提供卑鄙的指导，并且现有的种子距离机制在具有复杂控制结构的程序中不能很好地运行。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的魔力，名为dafl。dafl选择与目标局部相关的代码零件，并仅从这些部分获得覆盖反馈。此外，考虑到程序执行的数据流语义，它计算精确的种子距离。结果是有希望的。在41个现实世界中，DAFL能够在给定时间内添加4、6、9和5个错误，分别与AFL，AFLGO，Windranger和Beacon相符。此外，在所有模糊剂产生中位数TTE的情况下，DAFL的平均速度至少要快4.99倍，而包括Aflgo，Windranger和Beacon在内的3个最先进的定向绒毛。
DNA引导的转录因子的合作性塑造面部和肢体间充质
1 1化学与系统生物学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州94305 2 2 2 2瑞典索尔纳学院，瑞典6遗传学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学94305 7欧洲同步辐射设施，法国格勒诺布尔，法国8号电气工程系，ESAT/PSI，KU LEUVEN，LEUVEN，BILGIUM 9 MITHER IMAGING RESIGION CENTRAL，UZ LEUVIUM，BELGIUM 10 MATICIT IMATIC CENTRAL，BELGIUM NUUN GENIC，HUMUN GUINIC，HUMUN GUINEC，比利时11英国剑桥大学生物化学系12 Applied肿瘤基因组学计划，赫尔辛基大学，赫尔辛基，芬兰，1化学与系统生物学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州94305 2 2 2 2瑞典索尔纳学院，瑞典6遗传学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学94305 7欧洲同步辐射设施，法国格勒诺布尔，法国8号电气工程系，ESAT/PSI，KU LEUVEN，LEUVEN，BILGIUM 9 MITHER IMAGING RESIGION CENTRAL，UZ LEUVIUM，BELGIUM 10 MATICIT IMATIC CENTRAL，BELGIUM NUUN GENIC，HUMUN GUINIC，HUMUN GUINEC，比利时11英国剑桥大学生物化学系12 Applied肿瘤基因组学计划，赫尔辛基大学，赫尔辛基，芬兰，
从protac到抑制剂：结构引导的有效和口服生物可用的赌注抑制剂
*相应的作者； Zr：zoran.rankovic@stjude.org，vs：vladimir.savic@pharmacy.bg.ac.rs。§授予该工作作者的贡献：MK，综合，数据收集和分析，手稿写作和修订。am，合成，研究设计和协调，数据收集和分析，手稿写作和修订。GT，合成，数据分析，手稿修订，FK，数据收集和分析。tr，结构生物学，手稿写作和修订。HC，提供的试剂。，数据收集和分析。yl，数据收集和分析。XF，数据收集和分析。sc，数据收集和分析。bj，数据收集。RH，数据收集。LP，数据收集和分析。VM，数据收集和分析。WCKP，提供的试剂。MFR，监督，髓母细胞瘤细胞系数据生成和分析，手稿写作和修订。JMK，监督，所有单元线数据生成和分析，手稿编写和修订。MF，监督，数据分析，结构生物学，手稿写作和修订。zr，构思了研究，监督，数据分析，手稿写作和修订。vs，监督，数据分析，手稿写作和修订
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。