仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而,只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络(CNN)来学习联合仿射和非参数配准,而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外,现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位,要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵,这些方法对空间初始化很敏感,并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中,我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法,即粗到精视觉变换器(C2FViT),用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明,我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法,同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片,该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成,包括玻璃,硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻,光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分,包括代表各种口腔组织的细胞培养室,例如上皮细胞,成纤维细胞和唾液腺细胞,这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料,以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液,使营养素,氧气和药物的递送2,3。
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“我看到的很多是:‘我有所有这些信息。我可以获取这些信息块的摘要吗?这是传统文本分析可以做得很好的地方,就策划向大型语言模型发送的内容而言。“对于某些生成的AI方法,您给出的数据越多,这有点不当。我们发现这也可以使客户的底线受益。如果您针对要发送到大型语言模型的数据来调整它,那么它可以为您提供更好的答案,需要更少的资源,从而节省成本,从而改善业务应用程序。”
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中,使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数,包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言,就毛状根和转化根(表达 RUBY )的诱导百分比而言,体外测定比体外测定更有效。尽管如此,体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟,R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中,OD 为 600 (0.3),乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后,使用基于机器学习的建模,进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
1. 在两个杯子中倒入等量的水。在进行演示时让水达到室温。 2. 为全班同学举起速效冷敷袋和热敷袋。 3. 询问学生是否曾使用过这两种产品治疗伤口。 4. 向学生解释,化学反应是产生冷敷袋冷却和加热效果的原因。解释当冷敷袋内单独袋子中的盐化合物与水接触时,会发生化学反应。 5. 测量并记录两个杯子的水温。在白板或交互式白板上记录初始温度,让全班同学看得见。 6. 启动热敷袋。 7. 将热敷袋放入杯子中。 8. 测量并记录水温。在全班同学看得见的地方记录最终温度。 9. 从杯子中取出袋子。将袋子在班上传递,让学生观察热传递。 10. 向学生解释,在冷敷袋冷却和加热过程中,化学能转化为热能。
关于DTI,数据传输计划(DTI)是与科技行业和其他利益相关者合作的政策专家和技术人员的非营利组织,以增强数据可移植性。我们的使命是通过简单,安全的数据传输来增强人们的能力,从而扩大数字经济中的选择和机会。Vision Data Portability赋予个人能力,增强市场竞争并推动创新。当人们能够轻松,安全地移动其个人数据时,他们会从新的机会和下游创新中受益,而这些创新将是不可能的。这种重新构成市场,从而使用户,新进入者和更广泛的在线生态系统受益。数据可移植性的许多令人惊讶的好处在于隐私,但在当今最关键的技术政策挑战中起着不可或缺的作用:
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量,易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广,以提供同样方便的表示形式,用于加权单纯复形,例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形,然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明,WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类,并且这种聚类与患者生存时间相关。