Dennis诉Christensen 1,Regina Dittmann 2,Bernabe Linares-Barranco 3,Abu Sebastian 4,Manuel Le Gallo 4,Andrea Redaelli 5,Stefan Slesazeck 6,Thomas Mikolajick 6,7 Iang 12,Feng Miao 12,Mario Lanza 13,Tyler J Quill 14,Scott T Keene 15,Alberto Salleo 14,Julie Grollier 16,Danijela Markovi´ c 16,Alice Mizrahi 16,Peng Yao 17,Peng Yao 17 Datta 20,Elisa Vianello 21,Alexandre Valentian 22,Johannes Feldmann 1,Xuan Li 23,Wolfram HP Pernice 24,25,Harish Bhaskaran 23,Steve Furber 26,Emre Neftci 27 Geun Kim 31,Gouhei Tanaka 32,Simon Thorpe 33,Chiara Bartolozzi 34,Thomas A Cleland 35,Christoph Posch 36,Shihchii Liu 18,Gabriella Panuccio 37,Mufti Mahmud 38,Arnabim Mazumder 39,Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存,在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束,并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性:如果空间过于严格,配准质量可能会很差,而如果空间过于笼统,则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换,实现了快速推理,但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力,在准确性方面面临挑战。在这里,我们提出了一种新的基于优化的方法,称为 DNVF(带神经速度场的微分同胚图像配准),该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场,并为空间中的每个点分配一个速度矢量,从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外,我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF),结合了优化和基于学习的方法的优点,其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形,然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明,我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
从Staatliches博物馆fürnaturkundeStuttgart(SMNS)收藏I.来自上奥列内基(A – C)和下Anisian(DF)的标本。A. parotosuchus nasutus(SMNS 5776),下solling fm。B. trematosaurus brauni(SMNS 6207a),下solling fm。C。Rhynchosauroides?schochardti,凸低音(SMNS未经致电),中部Buntsandstein。D. Chirotherium barthii,凸低音(SMNS 4228),上部Solling FM。(Thüringischerchirotheriensandstein)。E. Marcianosuchus angustifrons(SMNS 91318,全型),RötFm。F. Rhynchosauroides ISP。(rhy)和Procolophonichnium(Pro),凸低音(SMNS 51514),Vossenveld FM。信用:地球科学评论(2025)。doi:10.1016/j.earscirev.2025.105085
Chai A.C.,Cui M.,Chemello F.,Li H.,Chen K.,Tan W.等。 (2023)。 人类心肌细胞和人源化小鼠中肥厚性心肌病的基础编辑校正。 自然医学,29(2),401-411 [10.1038/s41591-022-02176-5]。Chai A.C.,Cui M.,Chemello F.,Li H.,Chen K.,Tan W.等。(2023)。人类心肌细胞和人源化小鼠中肥厚性心肌病的基础编辑校正。自然医学,29(2),401-411 [10.1038/s41591-022-02176-5]。
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这种生物活性鞘脂是通过鞘氨醇磷酸化的产生的,由鞘氨酸激酶,SK1和SK2的两种同工型(Gaire and Choi,2020年)催化,然后由S1p磷酸酶和脂肪磷酸盐磷酸盐酶或子磷酸酶(S1p)closear and s1p(S1p)裂解为鞘氨酸,并将其水解回到鞘氨酸中。 2009);可以通过不同类型的膜转运蛋白(Baeyens and Schwab,2020)在细胞外导出S1P,以结合S1P 1-5并在所谓的“内外信号传导”中作用。此外,S1P还可以与细胞内靶标相互作用:核S1P降低了与转录基因调控有关的HDAC活性,并在记忆习得和恐惧灭绝记忆的髋关节功能调节中起作用(Hait等,2009)(Hait等,2014)。另外,线粒体S1P与防止素2结合,并且在调节呼吸链复合物组装和线粒体呼吸中起重要作用(Strub等,2011)。最近的研究表明,S1P与调节多种生物学事件有关,例如细胞增殖,凋亡,自噬和炎症(Cartier and HLA,2019)(Obinata和Hla,2019)(Xiao等,2023,2023)(Taha等,2006)。此外,许多最近的研究表明,S1P信号传导途径的失调参与了不同疾病的病理过程,例如癌症,糖尿病,神经退行性变性和CAR Dioseancular疾病(Takabe and Spiegel,2014,2014)(Guitton等,2014)(Guitton等,2020)(2020年)(Van Echtenten-Deckert,2023),Ala,Ala,ala amakery,Alakery,Alakery,ana amakery,AlaM。值得注意的是,S1P在缺血过程中也起着至关重要的作用(Mohamud Yusuf等,2024):的确,几项研究表明,缺血性挑战后的啮齿动物大脑中的S1P水平升高(Kimura等,2008,2008年)(Moon等,2015)(Salas-perdorcity et nirimate and in Indiending and Isporigation et and 2019),2019年(Sun。大脑损害。值得注意的,fingolimod(fty720),用于治疗复发性多发性硬化症后,在被磷酸化后,通过与五个S1P受体中的四个(S1P 1,S1P 3,S1P 4,S1P 4,S1P 5)结合起作用(Choi等人,2011)(Gr.,2011)(Gr- ^ alererererereT,2004) Brinkmann等,2010)并在脑缺血的各种啮齿动物模型中发挥神经保护作用(Czech等,2009)(Nazari等,2016)和具有脑出血的缺血性PA剂量(Fu等,2014)(Zhu等,2015)。S1P受体水平似乎在脑缺血中似乎失调:S1P受体mRNA和S1P 1,S1P 2,S1P 2,S1P 3和S1P 5的蛋白质表达在TMCAO(Salas-Perdomo等,2019)(均可用来的靶标)中,在TMCAO(Salas-Perdomo et and and Injotignt)中,在小鼠脑的不同区域中上调了小鼠脑的不同区域,治疗脑缺血(Gaire and Choi,2020年)。
正电子发射断层扫描(PET)是一种用于诊断癌症等疾病的核成像技术。来自圣裘德儿童研究医院科学家的创新进步正在增强该技术检查神经疾病迹象的能力。研究人员将药物Edaravone的重新定位为一种用于治疗肌萎缩性侧索硬化症(ALS)的抗氧化剂,作为与中枢神经系统宠物成像一起使用的探针。