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tckgen fods/fod_wm.nii.gz -fslgrad bvecs.bvec bvals.bval -seed_image rois/plic_r.nii.gz -include rois/prectentral rois/prectentral_r_dwi.nii.nii.nii.gz -include rois/pons/pons/pons_r.nii.grude。 rois/midsagittal_to_dwi.nii.gz -mask correction_diffusion_data/b0_brain_mask.nii.gz -force corticospinal_tract/cst_r.tck
脑部 MRI 定量磁化率映射
人体研究中的 ROI 分析 两位获得委员会认证的神经放射科医生（SO 和 YF，拥有 20 年经验）一致将 ROI 放置在 QSM 图像的中心切片上的以下每个区域中：GP、壳核、尾状核、黑质、红核、齿状核和脉络丛的低信号强度区域。然后使用开源软件（ImageJ，版本 1.50；美国国立卫生研究院，马里兰州贝塞斯达）将 ROI 的位置应用于来自同一患者或志愿者的 CT 图像。我们还根据 CT 和 MRI 扫描（包括 QSM、T1 加权、T2 加权和 T2* 加权图像）和临床信息在出血和钙化病变上放置了 ROI。当抗磁性病变被顺磁性区域包围时，优先选择内侧抗磁性（钙化）部分放置ROI。对于每个有病变的患者，最多选择3个病变放置ROI。计算每个ROI的平均CT衰减值和平均QSM值（磁化率）。当平均QSM值为正值（顺磁性ROI）时，还计算最大和第95百分位CT衰减值以及最大和第95百分位QSM值，以更好地理解CT衰减值和磁化率的特征，这在表观扩散系数的分析中通常采用（18）。对于平均QSM值为负值的ROI（抗磁性ROI），计算最大和第95百分位CT衰减值以及最小和第5百分位QSM值。通过以下对 CT 衰减值与磁化率之间的相关性进行评估：顺磁性 ROI 的平均 CT 衰减值与平均 QSM 值、最大 CT 衰减值与最大 QSM 值、第 95 百分位 CT 衰减值与第 95 百分位 QSM 值；抗磁性 ROI 的平均 CT 衰减值与平均 QSM 值、最大 CT 衰减值与最小 QSM 值、第 95 百分位 CT 衰减值与第 5 百分位 QSM 值。
基于网络的RTMS调制工作内存
图1（a）研究访问。（b）使用Sigmoidal拟合（D）示意图（d）在DLPFC中的九个区域（ROI）和LPC中的八个ROI的单个试验（C）设置大小的任务示意图，用作潜在的TMS目标（颜色代表与哈佛牛津的颜色不同）。（e）结合DWI和fMRI的靶向方法的例证。（f）用于定义刺激目标并在每个TMS访问上输入的随机表。（g）。RTMS参数RTMS参数
rt-bev：增强自动驾驶汽车的实时BEV感知
查看，捕获车辆导航和决策的基本细节。然而，由于缺乏信息通信和对象检测的合法化，减少端到端（E2E）BEV感知潜伏期而不牺牲准确性是具有挑战性的。先前的工作要么压缩密集检测模型以减少可能损害准确性并假定图像很好地同步的计算，要么集中于最坏情况的通信延迟而不考虑对象检测的特征。为了应对这一挑战，我们提出了RT-BEV，这是旨在将消息通信和对象检测配合的第一帧工作，以改善实时E2E BEV感知而不牺牲准确性。RT-BEV的主要见解在于为了确保AV安全性的发电环境和上下文感知的感兴趣的区域（ROI），并结合Roi Awawaweawears的消息通讯。rt-bev具有ROI Aware Camera Synchronizer，该相机同步器根据ROI的覆盖范围自适应地确定消息组和允许延迟。我们还开发了一个ROI Generator来建模上下文感知的ROI和功能拆分和合并Component，以有效处理可变大小的ROI。此外，时间预测指标预测了处理ROI的时间表，并且协调员共同优化了整个E2E管道的延迟和准确性。我们已经在基于ROS的BEV感知管道中实现了RT-BEV，并使用Nuscenes数据集进行了评估。此外，RT-BEV显示可将最坏情况的E2E潜伏期减少19.3倍。rt-bev显示可显着提高实时BEV感知，使平均E2E潜伏期降低1.5倍，保持高平均平均精度（MAP），将处理的帧数增加一倍，并提高框架效率分数（FES），而不是现有方法相比。
苏里南的预防和控制非传染性疾病和精神障碍的投资案件
3％的年度政府卫生支出），苏里南可以产生大量的社会和经济回报。 在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获3％的年度政府卫生支出），苏里南可以产生大量的社会和经济回报。在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获
envi机器学习教程：监督分类
要为监督分类器创建培训数据，必须使用光栅和相关的ROI提取标记的像素。您将使用Envi机器学习ML培训数据从ROIS任务来创建培训数据。此任务将从.xml文件中指定的ROI识别的栅格中提取所有标记的像素。将创建一个包含单一光谱的新栅格。训练栅格的尺寸为（行= 1，列=输入栅格列，bands =输入栅格频段 + 1）。附加频段将提供每个像素的数字值，此数字值代表每个像素的类标签值。
ge Discovery 870 CZT和SIEMENS INTEVO SPECT -CT -ORBI
NEMA幻影图像是按照Nema Nu-2 1994中所述处理的，以获取空气，水和特氟龙中的残留分数（RF）。圆柱形ROI约为35％的杆高度和杆（ROIF）或一半（ROIH）物理直径在CT图像上，并在Tom的均匀部分中与大圆柱ROI一起绘制。在所有ROI中，计算每个像素（C）的平均计数，并在较大的ROI中计算标准偏差（SD）。恢复系数（RC）的热棒计算为C杆 /C均匀，冷棒的1- C杆 /C均匀。均匀部分中变异系数（COV）为SD/ C均匀。转化因子（CF）是使用各种高度和直径的大圆柱ROI从L和XL幻影获得的，并应用于NEMA均匀部分和NEMA放射性区域的均匀部分。
用于引导多注意分类的循环网络
近年来，基于注意机制的图像分类越来越受欢迎。最先进的基于注意机制的分类方法通常需要大量的训练集，并且假设图像的标签仅取决于图像中的单个对象（即感兴趣区域）。然而，在许多实际应用中（例如医学成像），收集大型训练集的成本非常高。此外，每张图像的标签通常由多个感兴趣区域（ROI）共同确定。幸运的是，对于这类应用，通常可以收集每张训练图像中 ROI 的位置。在本文中，我们研究了引导式多注意分类问题，其目标是在（1）样本量小和（2）每张图像有多个 ROI 的双重约束下实现高精度。我们提出了一个用于多注意分类的模型，称为引导式注意循环网络（GARN）。与现有的基于注意力机制的方法不同，GARN 利用了多个 ROI 的引导信息，因此即使样本量较小，也能很好地发挥作用。对三种不同视觉任务的实证研究表明，我们的引导注意力方法可以有效提升多注意力图像分类的模型性能。
大脑网络转换器
为了了解大脑功能和精神障碍，人脑通常被建模为感兴趣区域 (ROI) 及其连接的网络。最近，基于 Transformer 的模型已经针对不同类型的数据（包括图）进行了研究，结果显示可广泛提高性能。在这项工作中，我们研究了基于 Transformer 的大脑网络分析模型。在数据的独特属性的驱动下，我们将大脑网络建模为具有固定大小和顺序的节点的图，这使我们能够 (1) 使用连接配置文件作为节点特征来提供自然且低成本的位置信息，以及 (2) 学习 ROI 之间的成对连接强度，并在个体之间使用有效的注意力权重，从而对下游分析任务具有预测性。此外，我们提出了一种基于自监督软聚类和正交投影的正交聚类读取操作。该设计考虑了决定 ROI 组之间相似行为的底层功能模块，从而产生可区分的聚类感知节点嵌入和信息图嵌入。最后，我们在唯一一个公开可用的大型脑网络数据集 ABIDE 上重新标准化了评估流程，以便对不同的模型进行有意义的比较。实验结果表明，我们提出的 B RAIN N ETWORK T TRANSFORMER 在公开的 ABIDE 和我们受限的 ABCD 数据集上都有明显的改进。实现可在 https://github.com/Wayfear/BrainNetworkTransformer 上获得。