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脑超极化 129Xe 成像
目前有多种脑成像方式可用于临床诊断，包括超声、CT、单光子发射CT、PET 和 MRI。MRI 是一种非侵入性技术，不使用电离辐射，可生成高空间分辨率和对比度噪声比的图像。尽管自 1973 年发明 MRI 以来已有众多发展和发现，1 但 MRI 的主要局限性仍然存在：灵敏度低。2,3 MRI 信号源于样品的净磁化，这是由于自旋数通常为一半的原子核的塞曼能级之间的粒子数差异很小。传统 MRI 使用来自水质子 (1 H) 的 NMR 信号；人们正在开发多种造影剂来增强1 H MRI 信号并提供定位感兴趣区域的能力。 3–5 许多此类药物，如钆螯合造影剂，主要作用是降低 1 H 核的自旋晶格 (T 1 ) 和有效自旋自旋 (T 2 * ) 弛豫，从而增加 T 1 加权和 T 2 * 加权图像中的 MR 对比度。尽管 1 H 造影剂被广泛使用，但由于周围组织的背景信号的存在，这种方法受到限制，从而限制了对比度与噪声比的增加。此外，还有各种技术，如 BOLD 功能性 MRI、动脉自旋标记 (ASL) 和 MRA，这些技术需要多次图像采集和复杂的图像后处理程序才能准确解释数据。6,7
光场鬼影成像 - IRIS
基于光束中经典和量子相关性的技术（如鬼成像）使我们能够克服传统成像和传感协议的许多局限性。尽管这些技术有诸多优势，但它们的应用往往受限于目标物体的位置和纵向延伸未知的实际场景。在本文中，我们提出并通过实验证明了一种名为光场鬼成像的成像技术，该技术利用光相关性和光场成像原理，能够在广泛的应用中超越鬼成像的局限性。值得注意的是，我们的技术消除了对物体距离的先验知识的要求，从而可以在后处理中重新聚焦，并可以在保留鬼成像协议的所有优点的同时执行三维成像。
阿尔卑斯脑成像会议
开幕主题演讲（周日 17:30）将在 Hotel Suisse（Rue du Village 55）举行，随后将举行非正式的欢迎招待会，提供葡萄酒和小吃。本周的所有其他演讲和海报展示会将在 Palladium 会议中心举行（见日程安排）。海报应在周一至周三的整个会议期间展示，以便所有参与者有足够的观看时间。1 月 13 日星期一、14 日星期二和 15 日星期三下午将举行三场海报展示会（见日程安排和海报图）。请演讲者最迟于演讲当天 15:00 在会议室检查他们的演讲。Hotel Suisse 的休息室和咖啡厅以及 Palladium 会议室均提供免费 WiFi 上网。Champéry 有几家餐厅，包括 Palladium 的一家（全天营业，包括晚上）。由于镇上的许多餐厅规模相对较小，因此建议您提前预订餐桌，尤其是如果您与一大群人一起去的话。Hotel Suisse 或 Palladium 的工作人员可以为您提供帮助。厨房通常在 21:30 左右关闭。周四晚上将在 Le Gueullhi 餐厅（Route de la Fin 11）举行告别晚宴。所有注册参与者均可免费享用晚餐，但不包括饮料。如果您参加活动有任何变化，请在 1 月 14 日星期二之前联系注册台的工作人员
医学成像中的质量控制
我们使用IBA剂量计GmbH的万用表Magicmax通过我们的ESCOMION®X射线系统以及我们维护的其他系统进行接受和恒定测试。我们重视测量设备的可用性和高质量，以及IBA剂量测定的快速而有能力的服务，尤其是在设备的校准和维护方面。在各种培训期间，我们可以从IBA的广泛专业知识中受益，这使我们能够为客户提供法律要求的IBA剂量剂量 - 剂量 - 产品 - 产品 - 产品 - 产品。IBA国际能力中心（ICC）的培训进一步加深了我们在X射线质量保证领域的知识，并使我们的工作流程更加有效。
lu spect/ct成像
随着新的放射性药物疗法的发展，定量SPECT/CT已逐渐成为剂量测定的重要工具。SPECT的一个主要障碍是其分辨率不佳，这导致活动分布模糊。尤其是对于小物体，这种所谓的部分体积效应限制了活性定量的准确性。已经提出了许多用于部分体积矫正的方法（PVC），但是大多数方法都假定成像系统的空间不变分辨率的缺点，而SPECT不得有。此外，大多数方法都需要基于解剖信息的分割。方法：我们介绍了DL-PVC，这是一种使用深度学习（DL）的177 lu spect/ct进行PVC的方法。培训是基于一个数据集，该数据集的随机活动分布放置在延伸心脏 - 躯干身体幻像中。使用Simind Monte Carlo Simulation程序创建了现实的SPECT采集。SPECT重建没有和分辨率建模分别使用蓖麻和搅拌重建软件进行。将基本真相活性分布和模拟的SPECT图像对进行训练。对这些U-NET的表现的定量分析是基于指标，例如结构相似性指数量度或归一化的根平方误差，也基于体积活性精度，这是一种新的度量，它描述了体素的差异，在该指标中描述了确定的活性浓度与真实活性浓度较小的元素相比，而不是一定的磁性。根据此分析，确定了标准化，输入大小和网络体系结构的最佳参数。结果：我们基于模拟的分析表明，结构相似性指数量度/归一化根平方误差/体积活动精度的DL-PVC（0.95/7.8％/35.8％）优于没有PVC（0.89/10.4％/12.1％）的SPECT和迭代Yang PVC（0.89/10.4％/12.1％），并且在迭代中均超过SPECT（0.89/10.4％/12.1％）。此外，我们验证了不同几何形状的3维印刷幻象的177 lu Spect/CT测量的DL-PVC。尽管DL-PVC显示出类似于Itera the Yang方法的活性恢复，但不需要分割。此外，DL-PVC能够纠正其他图像伪像，例如Gibbs响起，使其在体素水平上显然优越。结论：在这项工作中，我们证明了定量177 LU SPECT/CT的DL-PVC的附加值。我们的分析验证了DL-PVC的功能，并为未来在临床图像数据上的部署铺平了道路。
深学习驱动的端到端金属成像
Eunji Lee , e Jehyeong Hong, a,b,d Junsuk Rho, c,e,f,g,h, * and Haejun Chung a,b,d, * a Hanyang University, Department of Artificial Intelligence, Seoul, Republic of Korea b Hanyang University, Department of Electronic Engineering, Seoul, Republic of Korea c Pohang University of Science and Technology, Department of Mechanical Engineering, Pohang, Republic of Korea d Hanyang University, Department of Artificial Intelligence Semiconductor Engineering, Seoul, Republic of Korea e Pohang University of Science and Technology, Department of Chemical Engineering, Pohang, Republic of Korea f Pohang University of Science and Technology, Department of Electrical Engineering, Pohang, Republic of Korea g POSCO-POSTECH-RIST Convergence Research Center for Flat Optics and Metaphotonics, Pohang, Republic of Korea h National Institute of纳米材料技术，朝鲜共和国庞岛
乳房成像中的人工智能
本综述探讨了由乳腺癌病例全球增长驱动的人工智能（AI）在乳房成像中的变革性影响。在深度学习技术的推动下，AI显示了重新诊断过程的希望，但采用率各不相同。其管理广泛的数据集和处理多个信息信息的能力具有推进乳腺癌研究中精确医学的潜力。但是，整合面临挑战，从与数据相关的障碍到确保对决策的透明度和信任。法律考虑，包括AI团队的成立和知识产权保护，影响了Health Care采用AI。道德维度强调了负责AI实施的需求，强调自治，福祉，安全，透明度和可及性。建立强大的法律和道德框架对于认真部署AI，确保对患者安全和治疗效率的积极影响至关重要。作为国家和组织渴望进行全球竞争，不仅是消费者，而且审查强调了制定法律法规的至关重要。从AI团队组建到最终用户过程，一种全面的方法对于浏览乳房成像中AI应用的复杂地形至关重要。法律专家在确保合规，管理风险和促进弹性整合方面发挥着关键作用。最终目标是技术进步与道德综合之间的和谐协同作用，通过负责任的AI利用来提高乳腺癌诊断的增强。
生理唤醒和类似睡眠的慢波的药理操作调节持续关注
图1：电子散射时的光子发射途径：（A-B）au/siO 2纳米球的时间平均Cl（橙色）和鳗鱼（紫色）光谱，以及薄的H –BN旋转显示出不同的吸收和发射特征。从这些相关时间平均光谱中，无法识别哪些吸收转变导致发射光。H-BN Cl频谱中≈2eV处的小强度发射是由于衍射光栅引起的4.1 eV缺陷发射的复制品。插图显示纳米球和H bn边缘的图像。cl和鳗鱼光谱已被归一化并垂直转移，以清晰度。（c）固体中的相对论非弹性电子散射事件可以产生不同的激发（垂直紫色箭头）：直接光学跃迁，NBE转换，散装等离子体的激发和核心水平过渡。激发不涉及单个颗粒（激子，散装和表面等离子体等）在基本（F）和激发（E）状态之间表示。这些可以通过不同的途径放松，从而激发了最终的光亮能级和光子发射（垂直橙色箭头）。
