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地形建模（地貌测量学）参考书目，地形的定量表示 — 补充 4.0
地形建模是一种对地表进行量化的实践，是地球科学、数学、工程学和计算机科学的综合体。该学科有各种名称，如地貌测量学（或简称为形态测量学）、地形分析和定量地貌学。它通过水文学、地质灾害测绘、地质构造学、海底和行星探索以及其他领域的大量应用不断发展壮大。该领域名义上可以追溯到学术地理学的共同创始人亚历山大·冯·洪堡（1808 年，1817 年）和卡尔·里特（1826 年，1828 年），20 世纪后期，计算机操纵地形高度的空间阵列或数字高程模型 (DEM) 彻底改变了该领域，这些模型可以量化和描绘大面积的地表形态（Maune，2001 年）。形态测量程序通常由商业地理信息系统 (GIS) 以及专业软件实施（Harvey 和 Eash，1996 年；Köthe 等人，1996 年；ESRI，1997 年；Drzewiecki 等人，1999 年；Dikau 和 Saurer，1999 年；Djokic 和 Maidment，2000 年；Wilson 和 Gallant，2000 年；Breuer，2001 年；Guth，2001 年；Eastman，2002 年）。《地球物理杂志》的新地球表面版
大西洋鲑鱼心脏形态变化的自动评估（Salmo Salar L.）
偏离心形和心脏健康状况不佳是养殖大西洋鲑鱼的重复关注。形态分析已经改善了我们对鲑鱼心形态的理解，但是通常通过测量长度，比率和角度来手动对形态逻辑心脏变异进行评估。心脏形状的手动评估是乏味的，耗时的，并且不是很标准化。它还需要培训和对齐人员才能获得可靠的结果。考虑到这些挑战，我们旨在使用用于计算机视觉的深度学习模型来自动化此过程，以衡量心脏的形态变化。在这里，我们开发了一种用于诊断工具的算法，以检测养殖大西洋鲑鱼中心脏形态的变化，我们认为与手动过程相比，我们可以以更客观，可再现和可靠的方式评估心脏形态变化。这项研究得出的知识可能代表了理解和最终减少养殖鲑鱼心脏异常的关键步骤，这对于改善鱼类健康和福利并确保水产养殖的可持续增长至关重要。
基于T1的大脑的创新方法...
对大脑内在连通性模式的研究已越来越重要。对大脑网络拓扑的见解对于研究运动，感觉和认知过程以及神经退行性疾病的基本机制至关重要，例如阿尔茨海默氏病或帕金森氏病或痴呆症以及其他神经系统疾病（如多发性硬化症或癫痫）。因此，需要分析大脑不同解剖区域之间的拓扑结构组成。图理论已成为该领域的强大研究工具，使大脑网络的建模以及对不同大脑区域如何协调各种功能的评估。创新方法涉及一种基于单个形态测量方法重建基于T1W的网络的方法。发明者使用基于海马子场网络的示例性重建应用了该方法，但是该方法可以扩展到整个大脑或任何其他大脑子系统。与扩散成像网络的重建相反，我们的方法允许对脑组织的强大形态表征。该方法进一步允许评估脑分子和微结构特性，例如通过正电子发射断层扫描数据或代谢物成像。
映射研究类型C：Niemann-Pick中脑铁的7T定量易感性研究
来自墨尔本神经精神病学中心（P.R.，W.T.S.，A.H.M.，V.L.C.，D.V.，C.P.，M.W.），澳大利亚维多利亚州卡尔顿南部墨尔本大学和墨尔本健康系精神病学系；精神病学神经影像学实验室（P.R.，R.J.R.，A.E.L.，N.M.，M.E.S。），精神病学系（A.E.L.，M.E.S。）和放射学系（M.E.S.），马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院和哈佛医学院；马萨诸塞州查尔斯敦市马萨诸塞州综合医院的形态计量分析中心（R.J.R.，N.M。）；解剖学和神经生物学系（R.J.R.），马萨诸塞州波士顿的波士顿大学医学院；墨尔本脑中心成像单元（B.M.），澳大利亚维多利亚州帕克维尔市墨尔本大学放射学系；精神病学系（A.E.L.，M.E.S。），马萨诸塞州马萨诸塞州医学院，马萨诸塞州波士顿；脑成像中心（G.A.D.，M.M.C。），道格拉斯研究中心，加拿大魁北克蒙特利尔；精神病学部（G.A.D.，M.M.C。）和生物医学工程（M.M.C.），麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大魁北克；放射学部（P.D.）和Neuropsychiatry（D.V.，M.W。），墨尔本皇家墨尔本医院，澳大利亚维多利亚州帕克维尔市；墨尔本痴呆
肌肉纤维直径的定量确定（...
营养不良肌肉中的病理过程包括明显的变性和肌肉纤维的再生。这些过程可以通过测量肌肉纤维的直径以及确定具有集中核的肌肉纤维的比例（指示肌肉再生）。所描述的方法依赖于通过使用肌肉纤维横截面的最小“ FERET直径”来说明肌肉纤维尺寸的确定。与肌肉纤维尺寸的其他形态计量参数不同，最小的“ Feret直径”在实验误差（例如截面角的方向）上非常健壮。此外，在一组代表性的肌肉中，最小的“ FERET直径”可靠地区分营养不良和正常表型。如果不可能评估最小的“ Feret直径”，则建议提出替代参数。此外，将集中核的百分比确定为指示营养不良肌肉再生的量度。一旦可以使用整个肌肉的数字图像，就可以轻松实现其他测量参数（例如总肌肉横截面区域）。与其他染色程序结合使用，可以通过对系统进行少量修改来评估其他病理参数（例如坏死区，巨噬细胞浸润等。）。
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
细胞外基质和周神经元网的破坏调节细胞外空间体积和几何>
细胞外矩阵（ECM）是一个大分子网络，具有两种形式：神经神经元网（PNN）和一个弥漫性ECM（DECM） - 均影响大脑的影响，突触形成，神经塑性，神经塑性，CN，CNS损伤和进步神经变性性疾病。ECM重塑会影响外鼻外传播，这是由神经活性物质在细胞外空间（ECS）中的扩散介导的。在这项研究中，我们分析了PNN和DECM影响脑部扩散性的干扰。在口服4-甲基木纤维酮（4-mu）的大鼠（HA）合成抑制剂4-甲基木纤维酮（4-mu）后，我们发现PNNS，HA，HA，软骨蛋白硫酸软骨蛋白聚糖蛋白酶和闪光酸性酸性蛋白质的染色下调。4个月和6个月后，这些变化得到了增强，并且在正常饮食后是可逆的。形态分析进一步表明星形胶质细胞的萎缩。使用实时离子噬方法的ECM失调导致体感皮质中的ECS体积分数α增加35％，从对照大鼠的α= 0.20到4-MU饮食后的α= 0.27。扩散加权的磁共振成像显示，在皮质，海马，丘脑，pallidum和脊髓中，平均扩散率和分数各向异性（FA）的降低。这项研究表明，由于PNN和DECM的调节，ECS体积的增加，FA的损失以及星形胶质细胞的变化可能会影响外突触外传播，细胞间通信和神经可塑性。
控制Bolshezemelskaya Tundra Permafrost Peatlands（NE Europe）的Thermokarst湖泊中的浮游动物群落的环境因素
摘要：控制了受冻土影响的湖泊中浮游动物的丰度和生物多样性的环境物理和化学因素是鲜为人知的，但它们确定了水生生态系统对正在进行的气候变化和水变暖的反应。在这里，我们评估了Bolshezemelskaya Tundra湖中浮游动物社区的当前状态（NE Europe的Permafrost Peatlands），并提供有关浮游动物的组成和结构的新信息。结果表明，浮游动物群落的结构受到湖泊形态特征和大植物湖泊过度增长程度的影响。根据浮游动物的定量发展水平，大多数苔原湖是贫营养类型的，平均湿生物量高达1 g/m 3。在小融化池塘的浮游动物群落中观察到的物种数量最多，其面积高达0.02 km 2，并且长满了大植物。对影响湖泊的形成的因素的分析表明，浮游动物的物种组成和定量特征是通过pH和水矿化控制的。与60年前收集的该地区湖泊的文献数据获得的结果比较表明，这些湖泊的生态系统处于稳定状态。总体而言，这些新见解将提高我们对控制浮游动力学的因素的知识，以独特但相当丰富的欧洲苔原的热力学湖泊，并受到持续的气候变暖。
新的带状麻木（Characiformes
leporinus bleheri在玻利维亚和巴西之间的边界中描述了Guaporé-IténezBasin。最近，在马德拉盆地的不同河流中采样了相似的带状leporinus的标本。在这里，我们使用一种结合分子和形态数据的综合方法来研究新样本的分类状态。形态计量数据用于执行主成分分析（PCA）。两种物种标本均已清除并双重染色，用于骨学描述。DNA条形码用于研究样品与物种划界分析之间的遗传距离。分子标记COI，CYTB，16S，MYH6，RAG1和RAG2用于估计这两种物种的系统发育关系。我们的结果表明，Bleheri和新物种的样品之间的形态和遗传差异。在此描述并说明了这两个物种。通过在尾花序上有12个比例的行，将新物种与L. bleheri区分开（vs。16）。新物种和bleheri的遗传距离为3.93％，物种划界分析将样品恢复为分离的分子单位。多层分析证实了这两个物种之间的姐妹关系，包括它们在fasciatus fasciatus群中，后者被恢复为非单系。
脑肿瘤检测仪
摘要：脑肿瘤检测应用程序是一款移动应用程序，它使用先进的算法从医学图像中检测脑肿瘤。该应用程序允许医疗专业人员快速准确地诊断脑肿瘤，这对于早期治疗和改善患者预后至关重要。该应用程序设计为用户友好且高效，具有简单的界面，可轻松上传和分析图像。该应用程序能够在短时间内提供准确的结果。它结合使用放射线学和形态学特征来评估医学图像。随着脑肿瘤患病率的不断上升，脑肿瘤检测应用程序有可能彻底改变我们诊断和治疗这些复杂疾病的方式，从而提高全球患者的护理质量。该应用程序设计为易于使用且高效。该应用程序旨在供医生直接使用，使他们能够快速准确地检测医学图像中是否存在脑肿瘤。关键词：脑肿瘤检测、卷积神经网络、计算机辅助技术、图像处理 Python、Java、磁共振成像（MRI）、移动应用程序开发、用户界面设计、放射学、神经网络、医学图像、深度学习、应用程序开发、机器学习算法。