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简短：用于踏板期间定量动态拟合的实时评估系统
在这项研究中，开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记，连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部，膝盖，踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点，例如高FPS（每秒帧）约180fps，320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成：图像采集和处理，标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的，并且设置了程序以实时测量较低的接头角度，以将用户作为图形提供，并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度（膝盖角：25、35、45 O）和三个节奏（30、60、90 rpm）的踩踏板验证系统，这是一种测量下肢角度的方法，以确定鞍高的高度。结果显示，系统的平均误差和强相关性，分别是1.18±0.44 o，0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化，几乎没有错误，但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°，它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中，必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
RTE2577C | 磁共振成像（MRI）实习
1. 将患者定位在 MR 机架内，并为各种神经成像协议对机器进行编程。2. 选择最适合 MRI 程序的线圈并将其放置在患者上方。3. 根据患者的诊断选择最合适的 MR 扫描协议。4. 展示对所有脑部和脊柱 MR 程序进行患者扫描的熟练程度。5. 定位和编程臂丛的轴向、冠状面和矢状面图像。能力 2：学生将通过以下方式获得各种患者护理技术和 MR 安全协议的实践知识：
胚胎小鼠脑的定量神经解剖表型
先天性神经发育异常从出生开始就存在，并通过一个或多个大脑结构的异常发展而受到特征。大脑结构异常与神经发育和神经精神疾病高度合并，例如智力障碍，自闭症谱系，癫痫和精神分裂症，80％是遗传来源。我们旨在解决一个重要的神经生物学问题：有多少基因调节发育过程中大脑的正常解剖结构。为此，我们开发了一种定量方法，用于评估在胚胎胚胎第18.5天，在脑解剖学研究，冠状和矢状平面的两个平面上，在胚胎第18.5天，在小鼠突变体胚胎中总共有106个神经植物学斑点。在本文中，我们描述了我们开发的技术，并解释了为什么涉及胚胎小鼠大脑的超标准化程序比成年小鼠大脑更重要。我们将分析集中在脑大小异常上，以及最常见的大脑区域，包括皮质，call体，海马，心室，尾状壳核和小脑。我们的方案允许在冠状和矢状平面上明确定义的位置进行标准化的组织溶液管道，从胚胎小鼠脑的制备到切片，染色以及扫描和神经解剖学分析。一起，我们的方案将帮助科学家进行先天性神经发育异常，以及在健康和遗传疾病中小鼠胚胎组之间的解剖学变化。©2022作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
MRI 技术操作手册
表 1：MRI 评估时间表 ...................................................................................................................... 8 表 2：ACR 单切片矢状回波参数 ...................................................................................................... 11 表 3：ACR 切片轴向 T1 加权自旋回波参数 ........................................................................................ 12 表 4：T1 3D 体积序列 ...................................................................................................................... 16 表 5：多频带静息态 fMRI 序列参数 ............................................................................................. 18 表 6：NM-MT 序列 ............................................................................................................................. 21 表 7：多壳扩散张量成像 ................................................................................................................ 22 表 8：3D T2 FLAIR 序列 ................................................................................................................ 23 表 9：MRI 系列描述 ........................................................................................................................ 24 表 10：静息态 fMRI 序列（备用参数） ........................................................................................ 36 表 11：扩散张量成像序列（备用参数）参数）................................................ 37
Rohit Mauria BS； Randall Hlubek MD
患者在我们机构进行了回顾性确定。纳入标准：冠状Cobb> 20°，矢状垂直轴（SVA）> 5 cm，骨盆倾斜（PT）> 25°或胸腔后脑（TK）> 60°，并完成前瞻性收集的跌倒风险问卷。排除标准：无法行走，神经退行性疾病，脊髓损伤或中风。使用经过验证的Morse秋季量表（MFS）确定跌倒风险。人口统计学，射线照相和健康相关的生活质量（HRQOL）措施，例如Oswestry残疾指数（ODI）和脊柱侧弯研究协会（SRS-22）。单变量和逻辑回归分析用于评估跌落的独立预测指标。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
使用深度学习和混合方法对脑肿瘤 MRI 图像进行分类和分割
摘要 – 手动预测脑肿瘤是一项耗时且主观的任务，依赖于放射科医生的专业知识，从而导致潜在的不准确性。对此，本研究提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类的自动化解决方案，实现了令人印象深刻的 98.89% 的准确率。分类之后，采用一种结合基于图形和阈值分割技术的混合方法，在矢状面、冠状面和轴向视图中准确定位磁共振 (MR) 脑图像中的肿瘤区域。与现有研究论文的比较分析验证了所提出方法的有效性，相似度系数（包括 Bfscore 为 1 和 Jaccard 相似度为 93.86%）证明了分割图像与地面实况之间的高度一致性。
一种用于生成全平面超分辨率 MRI 图像的新型人工智能技术
加州大学洛杉矶分校的一组研究人员一直在开发新的人工智能技术，利用多切片二维 MRI 扫描在正交成像平面（而不是用于获取原始 2D 切片的平面）中生成高分辨率 MRI 图像。多切片 2D MRI 图像的每个切片在其自己的成像平面上都具有高分辨率，但其切片厚度或跨平面分辨率要厚得多（例如 3-6 毫米），从而产生低分辨率多平面重组，由于体素拉长而产生阶梯状伪影。可以通过在多个平面（轴向、冠状面或矢状面）中获取图像来解决此缺点，但这很耗时，因此临床效率较低。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 未来的人工智能 和Ledclinical longt5booksum，Ledbooksum，Ledlegal，Bartcnn，报告：评估GPT3Davinci，AI辅助radiologic
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
使用基于上的咽部皮瓣来手术管理肠咽部咽喉不足：一项队列研究
咽咽功能不全是根据言语病理学家的正式评估来诊断的。诊断既涉及感知语音评估，又涉及咽咽功能的动态评估。通过鼻腔内镜检查进行了咽咽功能的动态评估，该功能可以直接可视化尾咽括约肌闭合。观察到的尾咽闭合模式又可以用来指导算法方法选择手术技术。2–6传统上，对于冠状闭合模式，粘膜移动良好，但咽壁效果不佳，括约肌咽部成形术是为了保留现有的pa骨移动性的努力。相反，对于矢状或圆形闭合图案，侧壁移动良好，但绒毛效率不佳，咽瓣受到青睐，以保留现有的横向壁迁移率。