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脑磁共振成像的进展
摘要：Prader – Willi综合征（PWS），这是一种罕见的表观遗传疾病，绘制了15q11.2-Q13.3的印迹式循环结构域，以不同阶段的形式表现出常规的神经发育轨迹。PWS的当前多模式磁共振成像（MRI）方法集中在形态MRI（MMRI），扩散MRI（DMRI）和功能性MRI（fMRI）上，以揭示脑改变。该技术提供了另一种观点，可以理解PWS的潜在神经发育和神经病理过程，此外，除了特定的分子基因表达模式，各种临床表现和代谢表型。PWS患者的多模式MRI研究表明，灰质体积，纤维段的完整性以及某些网络的激活和连通性的大脑变化。这些发现主要表明，额叶奖励回路和边缘系统的大脑改变与分子遗传学和临床表现有关（例如，压倒性的饮食，强迫性的强迫行为和皮肤采摘）。使用大型样本量和高级MRI技术以及人工智能算法的进一步探索将是研究PWS的结构和功能变化以及潜在的发病机理的主要研究方向。
化学传感的光纤表面上的局部表面等离子体共振
摘要：本研究描述了通过将金纳米颗粒（AUNP）沉积到光纤传感器上实现的局部表面等离子体共振（LSPR）效应的光纤探针的基本原理。这个想法是读取AUNP的吸光度谱及其对环境参数的依赖性，即使用光纤周围的折射率。基本上，我们选择了一种薄的光纤来鼓励周围介质中存在evanscent波。此外，纤维表面已被功能化，允许AUNP嫁接，而光纤尖端上的银镜则允许读取以进行反射配置。反射光谱显示出与单个和汇总AUNP相关的吸光度特征。在本文中，峰吸收性，即对反射信号的深度进行了研究，作为周围折射率的函数，以用于化学传感。
通过条件 ICA 进行功能性磁共振成像数据增强
摘要。计算认知神经成像研究的进展与大量标记脑成像数据的可用性有关，但此类数据稀缺且生成成本高昂。虽然在过去十年中为计算机视觉设计了强大的数据生成机制，例如生成对抗网络 (GAN)，但此类改进尚未延续到脑成像领域。一个可能的原因是 GAN 训练不适合功能性神经成像中可用的嘈杂、高维和小样本数据。在本文中，我们介绍了条件独立成分分析 (Conditional ICA)：一种快速功能性磁共振成像 (fMRI) 数据增强技术，它利用丰富的静息状态数据通过从 ICA 分解中采样来创建图像。然后，我们提出了一种机制来根据使用少量样本观察到的类来调节生成器。我们首先表明，生成机制能够成功合成与观察结果难以区分的数据，并且能够提高大脑解码问题的分类准确率。特别是，它的表现优于 GAN，同时更易于优化和解释。最后，条件 ICA 无需进一步调整参数即可提高八个数据集的分类准确率。
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。
基于激光驱动中子共振光谱的材料识别装置的开发
摘要。随着未来几年许多研究反应堆的逐步淘汰，小型和中型中子源的不足是可以预见的。激光驱动的中子源有可能填补这一空白，过去几年激光技术取得了巨大进步。即将推出的具有高达 10 Hz 重复率的拍瓦激光器有望大幅提高中子通量。本文开发并优化了一种装置，用于在激光驱动的中子源上进行中子共振光谱分析。然后在 PHELIX 激光系统的实验活动中对该装置进行了评估。激光强度高达 10 21 W/cm²，ns 预脉冲对比度为 10 -7，用于离子加速，结果为 (1.8±0.7)×10 8 N/sr/脉冲，相当于 4 当量的 (2.3±1.0)×10 9 N。这些脉冲经过调节、准直，并通过飞行时间法进行研究，以表征热中子谱以及信噪比。
预测编码和随机共振是听觉幻觉感知的基本原理
只有通过实验来测试形式或计算模型，才能获得机械洞察力。此外，与病变研究类似，幻觉感知可以作为理解健康听觉感知的基本处理原理的载体。我们特别关注耳鸣——作为听觉幻觉感知的主要例子——回顾了人工智能、心理学和神经科学交叉领域的最新研究。特别是，我们讨论了为什么每个耳鸣患者都会遭受（至少是隐藏的）听力损失，但并不是每个听力损失患者都会遭受耳鸣。我们认为，内在神经噪声是沿着听觉通路产生和放大的，是一种基于自适应随机共振恢复正常听力的补偿机制。神经噪声的增加可能会被误认为是听觉输入并被感知为耳鸣。这种机制可以在贝叶斯大脑框架中形式化，其中感知（后验）吸收了先前的预测（大脑的期望）和可能性（自下而上的神经信号）。可能性的较高均值和较低方差（即增强的精度）会改变后验概率，表明对感官证据的误解，而大脑中支持先前预测的可塑性变化可能会进一步混淆这种误解。因此，两个基本处理原理为听觉幻觉的出现提供了最有力的解释力：预测编码是一种自上而下的机制，而自适应随机共振是一种互补的自下而上的机制。我们得出结论，这两个原理在健康的听觉感知中也发挥着至关重要的作用。最后，在神经科学启发的人工智能背景下，这两个处理原理都可能有助于改进当代的机器学习技术。
临床前磁共振成像和光谱对亨廷顿氏病的贡献
亨廷顿氏病是一种遗传性疾病，其特征是由于纹状体中中刺神经元的变性而导致精神病，认知和运动症状。前阶段先于发作，持续数十年。当前的生物标志物包括使用磁共振成像（MRI）的临床评分和纹状体萎缩。这些标记对前阶段中细微的细胞变化缺乏敏感性。MRI和MR光谱法提供了不同的对比度，用于评估疾病中的代谢，微结构，功能或血管改变。它们已用于患者和小鼠模型。小鼠模型研究退化过程的特定机制可能引起人们的兴趣，可以更好地理解从前驱阶段到有症状阶段的发病机理，并评估治疗功效。小鼠模型可以分为三种不同的构造：表达人类亨廷汀（HTT）外显子1的转基因小鼠，具有表达全长人类HTT的人造染色体的小鼠，以及插入鼠类HTT基因中的CAG膨胀的敲入小鼠模型。几项研究已使用MRI/S来表征这些模型。但是，可用的多种方式和鼠标模型使人们对这种富裕的语料库的理解变得复杂。本综述旨在概述使用MRI/S为每个HD的MRI/S获得的结果，以提供使用HD小鼠模型的神经影像学研究概念的有用资源。本综述还旨在涵盖这一方面，以证明MRI/S对于研究高清的重要性。最后，尽管在将临床前方案转换为临床应用方面遇到困难，但在临床前模型中鉴定出的许多生物标志物已经在患者中进行了评估。
biacore T200：CMI入门指南表面等离子体共振
简介表面等离子体共振（SPR）是一种用于测量分子相互作用的光学技术。SPR。SPR信号直接取决于传感器芯片上介质的折射率。生物分子的结合导致传感器表面折射率的变化。在SPR实验中，将一个分子（配体）固定在传感器芯片上，并与第二分子（分析物）结合在流动下。响应以共振单元（RU）为单位，与表面的质量成正比。对于任何给定的相互作用剂，响应与与表面结合的分子数量成正比。响应被记录并显示为实时的感觉图。SPR实验可用于测量动力学结合常数（k a，k d）和平衡结合常数（亲和力，k a = 1/k d）。
波纹共振放大了极端天气的经济福利损失
摘要气候变化最复杂但可能最严重的影响是极端天气事件引起的。在全球互动的经济中，损害赔偿可能会导致远程扰动和级联后果，这是供应链沿线的涟漪效应。在这里，我们显示出一种经济连锁共鸣，可以在极端或重叠的天气及其影响相互作用时放大损失。这相当于气候引起的热应激，河流洪水和热带气旋的平均扩增为21％。对> 7000个区域经济领域之间180万个贸易关系的时间演变进行建模，我们发现对未来极端的区域反应在其共振行为上也是强烈的异质性。由于某些地区的需求增加和由于其他地区的需求或供应短缺而导致的需求增加，对福利的诱导影响因素而有所不同。在当前的全球供应网络中，高收入经济体中极端天气的波纹共振效应最强，这是评估过去和未来经济气候影响时要考虑的重要效果。
磁共振光谱（MRS）处理软件用于准确分析技术摘要
该软件已开发为为用户提供改进的磁共振光谱（MRS）处理方法，其中包括几个降低降噪信号增强步骤，可提供更高的灵敏度和特异性，以提高技术的诊断能力。磁共振成像（MRI）已成为一种相对常见的医学成像技术，该技术使用强磁场，无线电波和计算分析来创建体内组织的详细图像。它经常用于诊断癌症，心脏和大脑中的血管问题，肌肉骨骼和其他软组织损伤。MRS可以使用以不同方式处理的MRI仪器收集的信息来创建图形或“光谱”，该图形或“光谱”测量所选组织体积内的生化成分。MRI创建图像，MRS可以确定可以诊断出可以诊断的组织中化学物质的类型和数量，比较比率和绝对值。该技术的另一个优点是它是非侵入性的，因此不需要从患者那里取样或活检。