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物理评论A 109，043318（2024）阶段检索...
Bose-Einstein凝结（BEC）是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2，3]中等待了70年，这是一个里程碑的成就，在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展，但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影，可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式：原位，在陷阱内部或旋转时间（TOF）时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5]；它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了，则TOF图像提供了云的动量分布，这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们变得可以忽略不计，则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而，BEC是量子对象，因此它们是物质波[6]，其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分，因为它们在单个时间点和单个平面上，原位或TOF中单独测量密度。因此，要表征一个BEC，随着它们的发展，必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此，依靠这两种方式，Inno-
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
研究人员表明大脑中的星形胶质细胞在记忆检索中发挥作用
“普遍的观点认为，记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹，并保存和检索记忆，”通讯作者本杰明·德尼恩博士说，德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
域内不变的特征学习脑中的MR成像用于基于内容的图像检索
进行大规模研究以从多个设施中收集大脑MR图像时，在每个站点的成像设备和协议中的差异的影响不容忽视，并且近年来，该域间隙已成为一个重要的问题。在这项研究中，我们提出了一种称为样式编码器对抗域的适应（SE-ADA）的新的低维表示（LDR）施加方法，以实现基于内容的图像检索（CBIR）的大脑MR图像。se-ADA通过将特异性信息与LDR分开，并使用对抗性学习来最大程度地减少域差异，从而减少了域差异。在评估实验中，将SE-ADA与八个公共大脑MR数据集（ADNI1/2/3，OASIS1/2/3/4，ppmi）进行比较的域进行了比较，SE-ADA有效地删除了域信息，同时保留了原始大脑结构的关键方面并证明了最高疾病搜索的准确性。
为什么Oracle自主数据库优越，更快，...
•所需的业务结果是在业务中的每个工作流程中实现快速，可访问和可靠的见解。•生成的AI和LLM具有巨大的潜力，可以通过对话将其界定到数据见解来推动这一结果，但是必须减轻幻觉。•培训自定义LLM，甚至通过您的业务数据微调LLM，这可能是昂贵，复杂且耗时的。
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
使用 B 系数和 CLAHE 算法改进移植烧伤样本医学图像检索中的烧伤诊断
本研究重点关注从移植烧伤标本中进行医学图像检索时烧伤评估这一重大困难，特别是在资源受限的情况下，需要快速而准确的诊断。我们的解决方案将复杂的机器学习技术（即人工神经网络 (ANN)）与图像修复系统中的对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 算法相结合。与查询图像 (𝐾 query = 131 . 17 ) 相比，峰度值 (𝐾 CLAHE = 144 . 83 ) 的统计评估表明，CLAHE 图像中的分布具有更明显的尾部，从而增强了特定的图像特征。此外，CLAHE 图像中偏度的增加 (𝑆 CLAHE = 5 . 92 ) 表明与查询图像 (𝑆 query = 4 . 47 ) 相比，强度水平向更高强度的转变，进一步增强了可辨别的图像特征。通过这种结合，我们可以小心地保留图片边界，增强局部对比度，并最大限度地降低噪音，从而提高烧伤诊断的准确性。统计分析（例如峰度和偏度分析）验证了可见图片方面的改进，为基本纹理属性提供了重要的见解。我们使用 Bhattacharya 系数和独特的 bin 分析提高了图片检索效率，从而显著提高了匹配图像的检索分数。ANN 成功区分了需要移植的照片和不需要移植的照片，为急性烧伤提供了快速准确的诊断。这种综合技术大大提高了烧伤诊断水平，尤其是在紧急情况下，并有望改善医疗程序。我们的研究通过结合自动评估工具、强大的图像处理方法和机器学习，有助于提高困难医疗情况下的患者护理标准。
数据驱动的人群水平脑电图特征检索及其在神经退行性疾病中的作用
阿尔茨海默病和路易体病等神经退行性疾病引起的电生理紊乱可通过头皮脑电图检测出来，并可作为疾病严重程度的功能性测量指标。传统的脑电图定量分析方法通常需要先验选择具有临床意义的脑电图特征，而且容易产生偏差，限制了常规脑电图在神经退行性疾病诊断和管理中的临床应用。我们提出了一种数据驱动的张量分解方法，用于提取代表闭眼清醒状态下常见的脑电图活动来源的前 6 个频谱和空间特征。作为梅奥诊所神经系统评估的一部分，11,001 名患者接受了 12,176 项常规、标准的 10-20 次头皮脑电图研究。根据这些原始脑电图，我们开发了一种基于后部 alpha 活动和眼球运动的算法，用于自动选择清醒闭眼时期并估计每个通道 1 到 45 Hz 之间的平均频谱功率密度 (SPD)。然后，我们创建了一个三维 (3D) 张量 (记录 × 通道 × 频率)，并应用典型多元分解来提取前六个因子。我们进一步确定了一组独立患者，他们符合阿尔茨海默病和路易体痴呆 (31) 导致的轻度认知障碍 (30) 或痴呆 (39) 的共识标准，以及年龄相似的认知正常对照 (36)。我们使用朴素贝叶斯分类方法评估了这六个因子区分这些亚组的能力，并评估了因子载荷与 Kokmen 心理状态简略测验评分、氟脱氧葡萄糖 (FDG) PET 摄取率和脑脊液阿尔茨海默病生物标志物测量值之间的线性关联。这些因子代表了具有生物学意义的大脑活动，包括后部 α 节律、前部 δ/θ 节律和中央顶叶 β，它们与患者年龄和脑电图节律失常等级相关。这些因素还能够以中等到高精度（曲线下面积 (AUC) 0.59–0.91）区分患者和对照组，以及区分阿尔茨海默病痴呆和路易体痴呆（AUC 0.61）。此外，相关的 EEG 特征与阿尔茨海默病亚组的认知测试表现、PET 代谢和 CSF AB42 测量值相关。这项研究表明，数据驱动的方法可以从人群水平的临床 EEG 中提取具有生物学意义的特征，而无需拒绝伪影或先验选择通道或频带。随着不断发展，这种数据驱动的方法可以通过协助早期识别轻度认知障碍和区分认知障碍的不同神经退行性原因来提高 EEG 在记忆护理中的临床效用。
使用 DQ-1 卫星上的轨道高光谱分辨率激光雷达测量气溶胶光学特性：检索和验证
摘要。大气环境监测卫星 (AEMS)，也称为大旗一号或 DQ-1，于 2022 年 4 月发射；其主要有效载荷之一是高光谱分辨率激光雷达 (HSRL) 系统。这个新系统能够精确测量全球气溶胶的光学特性，在云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 卫星退役后，可用于地球科学界。开发合适的检索算法并验证检索结果是必要的。本研究展示了一种使用 DQ-1 HSRL 系统的气溶胶光学特性检索算法。该方法检索了气溶胶的线性去极化率、后向散射系数、消光系数和光学深度。为了验证目的，我们将检索到的结果与通过 CALIPSO 获得的结果进行了比较。结果表明，两组数据的曲线高度一致，DQ-1 的信噪比 (SNR) 有所提高。美国国家航空航天局 (NASA) 微脉冲激光雷达网络 (MPLNET) 站的光学特性曲线被选中与 DQ-1 测量值进行验证，相对误差为 25%。2022 年 6 月至 2022 年 12 月期间，使用 DQ-1 卫星和 AErosol RObotic NETwork (AERONET) 进行的气溶胶光学深度测量进行了关联，得出的 R 2 值等于 0.803。我们使用 DQ-1 数据集初步研究了撒哈拉沙尘和南大西洋的输送过程