虽然已经对骨质质量进行了几项研究[4-7],但很少有人专注于XLH儿童的腿几何和骨盆的骨骼几何形状和骨盆。骨畸形目前是通过临床测量间距离距离(ICD)和肌间距离(IMD)和常规2D射线照相[2-5]评估的。这提供了有关畸形的一般信息,特别是在额叶平面(varus/valgu s)和矢状平面(Flessum/recurvatum)中。虽然ICD和IMD测量值对临床医生的前瞻性监测有用,但它们不是很可重复[3] [8]。还使用了两个分数来评估2D X光片上的RITCETS。用于与缺乏症相关的鼠的Thacher评分分析了腕部生长板的变化,并以1至10的尺度分析膝盖[9]。“放射线全球变化印象”从–3到+3的额定值,评估了腿部畸形和在相隔3个月相隔3个月间拍摄的两个X光片之间的RICKETS病变的进展[7]。,但这两个分数不是定量的,并且基于主观评估。此外,使用2D图像研究复杂的三维(3D)畸形会受到投影偏差的影响[10-11]。
3D 偏振光成像 (3D-PLI) 方法测量组织学脑切片的双折射以确定神经纤维 (髓鞘轴突) 的空间走向。虽然可以高精度地确定平面内纤维方向,但计算平面外纤维倾角更具挑战性,因为它们是从双折射信号的幅度中得出的,而双折射信号的幅度取决于神经纤维的数量。提高精度的一种可能性是考虑平均透射光强度 (透射加权)。当前程序需要费力地手动调整参数和解剖知识。在这里,我们引入了一种自动化、优化的纤维倾角计算,从而可以更快、更可重复地确定 3D-PLI 中的纤维方向。根据髓鞘的程度,该算法使用不同的模型 (透射加权、不加权或线性组合),从而可以考虑区域特定行为。由于该算法是并行的和 GPU 优化的,因此可以应用于大型数据集。此外,它仅使用标准 3D-PLI 测量的图像(无倾斜),因此可以应用于以前测量的现有数据集。此功能已在黑长尾猴和大鼠脑的未染色冠状和矢状组织切片上得到验证。
在阿育吠陀中,Sthapani Marma 是位于前额(具体来说是眉毛之间)的关键 Marma 之一,也被称为“Ajna”或“第三只眼”区域。Marma 是身体中的重要点,身体、精神和灵魂能量在此汇聚。这些点被认为是 prana(生命力)的交汇点,与生理功能和情绪健康息息相关。Sthapani Marma 在阿育吠陀实践中具有重要意义,因为它与头脑清晰、情绪平衡和认知健康有关。Sthapani Marma 是 Vishalyaghna Marma 的一个子集,属于 Parinama Bheda Marma 类别。虽然这种 Marma 已被确定存在于眉间区域,但不同的研究对其结构分析有不同的看法,包括前面部静脉、板障静脉、额窦、海绵窦和上矢状窦前 1/3 处。 Sthapani Marma 是传统阿育吠陀医学中一个重要的解剖点,而额窦是人体呼吸系统的重要组成部分,两者之间的关系引起了阿育吠陀和现代医学研究的关注。本研究的目的是提出,额窦有朝一日可能会被视为 Sthapani Marma 下的一个结构实体,满足 Vishalyaghna Marma 属性的所有要求。
磁共振成像提供了一种观察大脑内部结构的方法,其中传统的嵌入,切片,染色,安装和微观检查的过程不实用。此外,可以通过其精确的定量空间相互关系来分析内部结构,这在空间扭曲经常伴随组织学处理后很难完成。由于这些原因,磁共振成像使传统上难以分析的标本更容易访问。在本研究中,将白鲸(Beluga)Delphinapterus Leucas的大脑图像在119个前层的冠状平面中扫描。从这些扫描中,使用程序VoxelViewand和Voxelmath(Vital Images,Inc。)构建了计算机生成的三维模型。此模型,其中内部和外部形态的细节在三维空间中表示,然后在正交平面中切除,以在水平和矢状平面中产生相应的“虚拟”部分。在所有三个平面中的部分都显示出call体,内部囊,脑囊,脑室梗,脑室,某些丘脑核基团,尾巴核,腹侧纹状体,腹侧纹状体,腹侧纹状体,脑室,pontine核,小胡子皮质和白色的corercial和gyrci sulci sulci sulci sulci和gyrci sulci。
摘要 目的 除矢状线对齐外,还强调了横平面参数 (TPP) 和旋转半脱位对患者报告结果的影响。退行性脊柱侧弯成因的假设之一是椎间盘退化,伴有轴向椎体 (AVR) 和椎间旋转 (AIR) 增加。因此,脊柱侧弯早期的 TPP 分析似乎特别令人感兴趣。本研究旨在评估成人脊柱畸形 (ASD) 患者三维 (3D) 重建的可靠性。方法 30 名 ASD 患者接受双平面 X 线检查,并分为两组(Cobb 角 [ 30 � 或 \ 30 � )。测量脊柱参数和 TPP(顶端 AVR、主曲线上部和下部的 AIR)。四位操作员进行了两次 3D 重建。使用 ISO 标准 5725-2 分析观察者内和观察者之间的可靠性,以量化可重复性的全局标准偏差 ( S R )。结果平均 Cobb 角为 31 �,平均年龄 55 岁(70% 为女性)。顶端 AVR、上部和下部 AIR 的平均值分别为 16 � ± 15 �、6 � ± 6 � 和 5 � ± 5 �。脊柱骨盆参数 S R 低于 4.5 �。对于 Cobb 角 \ 30 � ,AVR 顶点、扭转指数、上部和下部的 S R 分别为 7.8 �、9.6 �、4.5 � 和 4.9 �
摘要。详细分析了使用平面和曲面光子微机电系统镜进行高斯光束的自由空间耦合。分析了理论背景和非理想效应,例如有限的微镜范围、球面微镜曲率不对称、轴未对准和微镜表面不规则。使用推导的公式从理论和实验上研究和比较平面(一维)、圆柱形(二维)和球面(三维)微镜的行为。分析重点关注曲面微镜曲率半径与入射光束瑞利范围相当的尺寸范围,也对应于参考光斑尺寸。考虑到可能的非理想性,推导出基于传输矩阵的场和功率耦合系数,用于一般微光学系统,其中考虑了微系统切向和矢状平面中的不同矩阵参数。结果以归一化量的形式呈现,因此研究结果具有普遍性,可应用于不同情况。此外,还制造了形状可控的硅微镜,并用于实验分析可见光和近红外波长的耦合效率。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全注明原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.JOM.2.3.034001]
摘要 — 轻度认知障碍 (MCI) 是正常大脑功能衰退和更严重的痴呆症衰退之间的阶段。阿尔茨海默病 (AD) 是痴呆症的主要形式之一。虽然 MCI 并不总是导致 AD,但早期诊断 MCI 可能有助于发现那些有 AD 早期迹象的人。阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 已利用磁共振成像 (MRI) 诊断 MCI 和 AD。MCI 可分为两种类型:早期 MCI (EMCI) 和晚期 MCI (LMCI)。此外,MRI 结果可分为轴向、冠状面和矢状面三个视图。在这项工作中,我们使用深度学习方法基于有限的 MRI 图像对健康人和两种类型的 MCI 进行二元分类。具体来说,我们实现并比较了两种不同的卷积神经网络 (CNN) 架构。本研究使用了 516 名患者的 MRI:172 名正常对照 (CN)、172 名 EMCI 患者和 172 名 LMCI 患者。对于此数据集,50% 的图像用于训练,20% 用于验证,其余 30% 用于测试。结果表明,一个模型的最佳分类是在冠状面视图的 CN 和 LMCI 之间,准确率为 79.67%。此外,对于同一分类组,我们提出的第二个模型的准确率为 67.85%。
理解单个气泡尺度上的动力学行为对于理解空化流量特性至关重要。在这项研究中,已经对单独的邻近壁液液的折断引起的冲击波进行了实验和数值分析。使用高速摄影和阴影图技术研究了近壁气泡塌陷引起的冲击波特征。使用OpenFoam CavitatingFoAM求解器进行了近壁液液塌陷诱导的冲击波动力学。(1)冲击波显示基本对称分布。沿矢状直径降低的压力最大值。与初始冲击波相比,在壁附近产生的第二个冲击波的强度降低了约21.2%。模拟波速与实验数据表现出很高的一致性,计算出的误差低于7.9%。(2)冲击波在水中传播的压力和速度分别表现出功率功能和指数衰减功能,它们在距离上传播时。和速度的扰动曲线与冲击波传播的方向对齐。此结果表明冲击波充当速度场中产生干扰的催化剂。(3)构建近壁液泡塌陷波能的转化关系。在第一次崩溃期间,近壁空气泡平均损失了其能量的85%。这允许评估空化引起的冲击波对刚性表面的侵蚀影响。
摘要。背景:随着中国进入一个衰老的社会,2050年60岁以上的人数将达到34.9%,导致中风患者的显着增加。目的:本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助,并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台(OMP)组成,该平台可确保步行者可以在地面上移动,体重支撑系统(BWS),该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制(PAM),以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法:对于人机互动控制,采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场,系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果:仿真结果表明,运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场,我们在矢状平面上设计了模拟,并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论:基于数学模拟和初步测试,结果表明,所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力,力量控制的准确性仍有待提高。
颅骨突变病(CS)是一种先天性疾病,其中发育中的婴儿颅骨的缝合线融合在子宫内,限制和改变了头骨的生长。这种情况每1.300至2,500个出生中大约有一个(Dirocco等,2009; Lee等,2012; Tarnow等,2022)。取决于受影响的颅骨缝合线的数量和位置,该条件可以细分为单缝(SSC)或复杂CS。ssc影响矢状,旋风,单核或lambdoid缝合线(Compandale,2015年),而复杂的CS表示多余的融合和/或与颅面或遗传综合征相关。已经确定了大约200个遗传条件参与CS的病因,但是大量病例仍被归类为非综合征颅骨核突变(NSC),而没有遗传原因(Lee等,2012; Tarnow等,2022222)。近年来,关于该领域的遗传筛查,已经取得了重大进展,许多以前被标记为NSC的病例已被发现具有遗传原因,尽管本质和范围尚未认为综合症(Timberlake等,2019)。但是,经验研究经常仅将条件称为SSC,而无需提及推定原因,该术语将在本审查中使用,因为它仍然是最包容性,最广泛的术语,指的是患者感兴趣的群体。