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图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
图像预处理的范德华异质结构中的可调阴性和阳性光电导率
视觉信息的处理主要发生在视网膜中，视网膜预处理功能极大地提高了视觉信息的传输质量和效率。人工视网膜系统为有效的图像处理提供了有希望的途径。在这里，提出了石墨烯/ INSE/ H -BN的异质结构，该结构通过改变单个波长激光器的强度，表现出负和正照相（NPC和PPC）效应。此外，基于激光的功率依赖性光导不传导效应：I pH = -mp𝜶1 + 1 + NP 𝜶2，提出了一个修改的理论模型，该模型可以揭示负/阳性光导能效应的内部物理机制。当前的2D结构设计允许晶体管（FET）表现出出色的光电性能（R NPC = 1.1×10 4 AW - 1，R PPC = 13 AW - 1）和性能稳定性。，基于阴性和阳性光电传感效应成功模拟了视网膜预处理过程。此外，脉冲信号输入将设备的响应性提高了167％，并且可以提高视觉信号的传输质量和效率。这项工作为构建人工视觉的建设提供了一个新的设计思想和方向，并为下一代光电设备的整合奠定了基础。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
三重科学 - 生物学
8。瞳孔位于虹膜虹膜中心的一个孔，允许光撞击视网膜。虹膜控制瞳孔的直径和大小，从而控制到视网膜的光量。角膜覆盖虹膜和学生的眼睛的透明前部。镜头透明的双孔结构与角膜一起有助于折射光，以专注于视网膜上。视网膜要接收镜头聚焦，将光转换为神经信号的光，并将这些信号发送到大脑以进行视觉识别。视神经
学士 /主论文-LFB.RWTH -AACHEN.DE < / div>
为视网膜植入物设计电极阵列的布局是一项具有挑战性的任务，因为必须考虑许多因素，例如，视网膜的解剖结构，分辨率和电极的串扰效应之间的交易，以及患者特定于患者的磷光。Bruce＆Beyeler [1]建议使用贪婪算法自动设计电极布置和模拟模型[2]。在本文中，我们想使用贝叶斯优化[3]，其中可以根据先前工作后的分类结果来定义采集函数[4]。
对糖尿病患者视网膜病变的叙述性评论
糖尿病患者可能有眼部疾病的风险，例如由于糖尿病和眼睛的水肿引起的视网膜病变。因糖尿病而引起的视网膜病变患者对视网膜和眼后的持续损伤，这是光敏的。这是糖尿病患者面临的显着并发症，威胁着患者的视力。糖尿病可以抑制人体摄入和维持血糖水平的潜力，从而导致一些健康问题。血液中的葡萄糖过多会影响人体的眼睛和其他器官。糖尿病在长时间内对视网膜的血液供应系统产生影响。与糖尿病相关的视网膜病可以导致失明，因为流体可以流入黄斑，这对于保持清晰的视野至关重要。大黄斑虽然尺寸很小，但它是使我们能够很好地理解颜色和良好特点的区域。流体会膨胀黄斑，导致视野受损。在新血管形成期间形成的弱的，不规则的血管可能会导致眼睛后端出血，从而阻塞视野。眼睛的血管渗漏血液和其他液体，导致视网膜组织增大和视力阴影。通常，疾病会影响两只眼睛。糖尿病性病变更有可能发展。如果未经治疗，由于糖尿病引起的视网膜病可能会导致失明。
血小板激活因子受体（PAFR）调节纤毛上皮细胞中的视网膜祖细胞/干细胞谱图
摘要：视网膜是一种对视觉感知至关重要的中枢神经组织，并且非常容易受到环境损害。下脊椎动物视网膜下部激活内在再生机制，以应对由祖细胞专业人群调节的视网膜损伤。哺乳动物视网膜没有可用于激活再生的祖细胞/干细胞的群体，但包含可以将分化细胞的亚种群重新编程为可以将其重编程为视网膜干细胞的纤毛上皮细胞（CE）细胞。尽管具有再生潜力，但衍生自CE的干细胞表现出有限的重编程能力，可能与固有调节机制的表达有关。血小板激活因子（PAF）是在许多细胞中广泛表达的脂质介体，在干细胞增殖和分化中起重要作用。在哺乳动物发育过程中，PAF受体信号传导对视网膜祖细胞周期调节和神经元分化的重要作用，需要进一步研究。在这项研究中，我们的发现提出了CE细胞中PAF受体信号传导的动态作用，从而影响了干细胞特征和神经圈形成。我们表明，在衍生自PE细胞的视网膜祖细胞/干细胞中，PAF受体和与PAF相关的酶被下调。使用拮抗剂阻断PAFR活性增加了特定祖细胞标记的表达，从而揭示了对视网膜组织发育和维持的潜在影响。
TDP-43作为神经退行性疾病的潜在视网膜生物标志物
TDP-43蛋白质病是由TDP-43蛋白质的病理细胞质聚集的特征的神经退行性疾病（NDDS）。这些包括肌萎缩性侧索硬化症（ALS），额颞叶变性（FTLD），阿尔茨海默氏病（AD），慢性创伤性脑病（CTE）等。TDP-43在眼中显示出作为这些NDD的生物标志物的希望。 使用免疫组织化学，几项研究鉴定了具有ALS，FTLD，AD，CTE和其他条件的供体的视网膜层中的细胞质TDP-43包含物。 我们的发现表明，人类视网膜中TDP-43的病理聚集体在FTLD-TDP，ALS和CTE中最为普遍，这表明这些疾病可能为研究TDP-43作为视网膜生物标志物的潜力提供了最可靠的背景。 动物模型研究在探索TDP-43在视网膜中的作用方面一直是关键的，包括其核和细胞质定位，RNA结合特性以及与其他蛋白质的相互作用。 尽管有这些进展，但仍需要更多的研究来制定治疗策略。 人类尸检研究的主要局限性是缺乏相应的脑病理评估来确认TDP-43蛋白质病诊断和分期。 其他局限性包括小样本量，缺乏原质子眼病理学和临床历史以及多个NDD的比较有限。 TDP-43作为NDD的视网膜生物标志物的未来方向包括视网膜示踪剂，高光谱成像，动眼和机器学习开发。TDP-43在眼中显示出作为这些NDD的生物标志物的希望。使用免疫组织化学，几项研究鉴定了具有ALS，FTLD，AD，CTE和其他条件的供体的视网膜层中的细胞质TDP-43包含物。我们的发现表明，人类视网膜中TDP-43的病理聚集体在FTLD-TDP，ALS和CTE中最为普遍，这表明这些疾病可能为研究TDP-43作为视网膜生物标志物的潜力提供了最可靠的背景。动物模型研究在探索TDP-43在视网膜中的作用方面一直是关键的，包括其核和细胞质定位，RNA结合特性以及与其他蛋白质的相互作用。尽管有这些进展，但仍需要更多的研究来制定治疗策略。人类尸检研究的主要局限性是缺乏相应的脑病理评估来确认TDP-43蛋白质病诊断和分期。其他局限性包括小样本量，缺乏原质子眼病理学和临床历史以及多个NDD的比较有限。TDP-43作为NDD的视网膜生物标志物的未来方向包括视网膜示踪剂，高光谱成像，动眼和机器学习开发。
受控释放杂志 - -ORCA - 卡迪夫大学
视网膜疾病是导致失明的主要原因，会导致视网膜神经元不可逆的退化和死亡。视网膜神经节细胞 (RGC) 就是这样一种细胞类型，它通过构成视神经的轴突将视网膜与大脑的其他部分连接起来，也是青光眼和外伤性视神经病变中主要的致死细胞。迄今为止，人们已经研究了不同的治疗策略来保护 RGC 免于死亡并保留视力，但目前可用的策略仅限于通过降低眼压来治疗神经元的丢失。这些研究发现，药物向 RGC 的递送是一个主要障碍，这在很大程度上是由于药物稳定性、靶向作用时间短、递送效率低以及不良的脱靶效应。因此，需要一种能够解决这些问题的递送系统，以确保候选治疗材料的最大效益。细胞外囊泡 (EV) 是一种由所有细胞释放的纳米载体，是一种包裹 RNA、蛋白质和脂质的脂质膜。由于这些囊泡能够自然地在细胞间运送这些封装的化合物，从而实现信息传递，因此它们或许具有应用价值，并为克服视网膜药物输送中的障碍（包括药物稳定性、药物分子量、视网膜屏障以及药物不良反应）提供机会。本文，我们总结了囊泡药物输送系统的潜力，探讨了其优势以及靶向视网膜神经节细胞（RGC）的潜在应用。
2 后天性脑损伤导致的视力障碍类型及其对职业表现的影响 2.1 视觉敏锐度 2.1.1 什么是视觉敏锐度
光线通过瞳孔进入眼睛，并通过包括角膜和晶状体 152 在内的前眼结构聚焦到视网膜上（见图 2.1）。视网膜中的感光细胞记录图像的基本成分，并通过视神经和其他通路传递到皮质进行感知处理。152 虽然概念简单，但过程复杂，涉及多个结构，它们通过复杂的通路进行通信以创建精确协调的动作序列。这些通路将感光细胞与丘脑、脑干、皮质和小脑连接起来。聚焦的关键动作序列包括 1) 通过协调前眼结构和眼球运动将图像精确聚焦到视网膜感光细胞上 2) 确保感光细胞通过瞳孔充分充满光线 3) 通过眼球运动和调节保持在一定距离范围内的聚焦清晰度。然后，视觉输入通过视神经和其他通路传输到后皮质区域，将语言与图像联系起来，并将其储存在记忆中。137，152 这些结构或通路的任何损害都可能导致视力模糊。2.1.2 视力缺陷视力下降的原因有很多，包括先天性或后天性疾病；遗传或后天性眼部结构缺陷；早年或晚年发生的眼部疾病；因其他疾病、神经系统疾病以及眼部和脑部损伤而发生的疾病。32，