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Tescan CT演示 - 纳米级研究设施
我们的下一个棕色包将于3月7日（星期四）上午10点在NRF 115和Zoom举行。请注意我们典型的棕色袋子会议的调整时间。Tescan代表将提供一个演示，此调整后的时间允许与工具运营商进行实时会话。代表将向我们传授有关他们将EDS功能纳入CT扫描的新的CT工具的信息。请考虑亲自加入我们，向这些来宾演讲者表示感谢。目前我不能保证任何事情，但是可能会有一个人的零食。
欢迎阅读 2024 年 2 月版 H2scan Digest
能源储存将在向清洁能源转型中发挥关键作用，尤其是对于风能和太阳能等间歇性能源而言。使用电池等储存系统捕获多余的能源将提高可再生能源的效率和电力可用性。满足这一关键需求正在推动美国电池储存容量的强劲增长。根据美国能源信息署的数据，今年预计将增长 89%。这一增长证实了能源储存解决方案作为可再生能源未来一部分的有效性。
用于大鼠功能性脑成像的螺旋激光扫描光声显微镜
以及最近的临床研究。11 – 21 在 PAI 中，当纳秒激光照射组织时，发色团（例如氧合血红蛋白 (HbO 2 ) 和脱氧血红蛋白 (Hb)）会吸收能量并通过热弹效应产生光声波。1 , 22 – 25 产生的波由超声换能器检测并通过图像重建算法进行处理。PAI 以前曾用于在小型和大型动物模型中提供高分辨率脑血管结构和功能图像。26 – 28 高分辨率功能性脑成像系统可以解答许多神经科学问题。22 , 29 , 30 对于功能成像，PAI 依赖于与功能性磁共振成像相同的原理，通过对脑血流动力学波动（即氧需求变化）进行成像来间接捕获神经活动。已报道了许多将 PAI 用于功能性脑成像的应用。例如，Wang 等人。4 对大鼠脑在胡须刺激、高氧和缺氧反应下的脑血流动力学变化进行了成像；Nasiriavanaki 等人。22 , 31 开发了一种光声计算机断层扫描 (PACT) 系统来监测小鼠脑皮质静息状态功能连接；1 Kang 等人。对小鼠脑癫痫发作期间的神经元活动进行了成像； 32 Liao 等人33 对大鼠脑响应前爪电刺激的血流动力学变化进行了成像；Janggun 等人34 开发了一种功能性 PAI 系统来监测可卡因引起的大鼠脑区域激活。PAI 有两种主要实现方式：PACT 和光声显微镜 (PAM)，后者根据聚焦方式进一步分为两类，即声学分辨率-PAM 和光学分辨率 PAM (OR-PAM)。1 , 35 虽然 PACT 用于对较深区域较大血管的血流动力学参数进行成像， 4 , 22 , 36 – 39 PAM 用于对细小血管（即浅层毛细血管）进行成像。40 – 45 与脑内较大的血管相比，对毛细血管血流动力学变化的分析可以更详细地了解脑功能。OR-PAM 的早期版本使用 2D 振镜扫描仪，在约 2 分钟内提供直径约为 6 毫米的成像区域。46 通过结合更快的扫描硬件，例如微机电系统镜，第二代 OR-PAM 系统变得更快。例如，Yao 等人。47 开发了一种 OR-PAM 系统，能够在 37 秒内对 2.5 × 4 平方毫米的区域进行成像；Lan 等人。48
radalyx - 机器人X射线扫描仪
摘要在本文中，我们提出了一种可移植的多机器人成像平台的应用，称为Radalyx，具有CT（计算机断层扫描）检查功能。radalyx配备了6关节机器人臂，可容纳特定成像模块。对于X-Ray成像，Radalyx的标准配置包括两个机器人。一个机器人固定X射线管，另一个机器人持有检测器。机器人上的集成成像工具允许将检测器和X射线管定位在被扫描的对象周围。根据样本量和形状，机器人执行预编程的运动，捕获随后将其处理为2D或3D图像的X射线投影。定位灵活性可以以多个角度（“任意路径CT”）具有新的扫描轨迹。radalyx具有精确校准且可重复的几何精度，进行CT和横向合成扫描以及常规的2D射线照相扫描，从而导致空间分辨率高达60 µm。机器通过使用光子计数检测器克服了常规CT系统的局限性，该检测器在分辨率，灵敏度，动态范围，降低降噪和光谱成像方面具有益处。radalyx允许将多个扫描机器人集成到几个独立和可移动站。电台可以任意定位在田地中，并通过几何校准以启用扫描模式，例如X射线传输甚至单面方法，例如X射线后散射。此外，radalyx可通过其他成像方式（例如激光分析和激光激光超声波）扩展，从而提供了各种材料的互补检查功能。radalyx正在改善成像方法的适用性，以在检查对象和检验不可行或仅受到限制的更广泛的测试对象和字段中。
紧凑高效的光子分辨图像扫描显微镜
摘要：荧光共聚焦激光扫描显微镜 (LSM) 是生命科学研究中最常用的工具之一。得益于专为 LSM 定制的单光子阵列探测器，LSM 的普及度有望进一步提升。这些探测器提供独特的单光子时空信息，为温和定量的超分辨率成像开辟了新的视角。然而，完美地记录这些信息对显微镜数据采集 (DAQ) 系统提出了重大挑战。我们提出了一个基于数字频域原理的 DAQ 模块，能够记录光子的基本空间和时间特征。我们使用该模块扩展基于单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列探测器的现有成像技术（例如荧光寿命图像扫描显微镜）的功能。此外，我们使用该模块引入了一种强大的多物种方法，该方法在时间域中对荧光团激发光谱进行编码。最后，我们将时间分辨的受激发射损耗显微镜与图像扫描显微镜相结合，从而提高了空间分辨率。我们的研究结果证明了，只需添加一个SPAD阵列探测器和定制的数据采集系统，传统的荧光激光扫描显微镜就能转变为一个简单、信息丰富的超分辨成像系统。我们期待着先进的单光子成像技术的蓬勃发展，从而有效地利用每个光子中编码的所有样本信息。
人工智能技术联合螺旋CT扫描在早期肺癌筛查中的应用分析
摘要：目前，我国肺癌的发病率和致死率居所有恶性肿瘤之首，尽管我国医疗水平不断发展提高，但肺癌患者总体5年生存率仍低于20%，且呈分期。多项研究证实，早期肺癌的早期诊断和治疗对改善患者预后具有重要意义。近年来，人工智能技术逐渐开始在肿瘤学领域应用，人工智能在肿瘤筛查、临床诊断、放射治疗（图像采集、危及器官分割、图像校准与传递）等方面发展迅速。但医疗人工智能能否社会化，在一定程度上取决于公众的态度和接受程度。但目前，人工智能技术联合SCT扫描诊断早期肺癌的研究较少。鉴于此，本研究将联合方法应用于早期肺癌筛查，旨在寻找一种安全高效的筛查模式，为临床诊疗提供参考。
未来之地——未来趋势的地平线扫描
通过水平扫描练习，我们开展了一项研究，以收集有关城市未来的情报。本报告介绍了这一举措，并提供了一个趋势数据库，以说明英国城镇面临的更广泛的潜在未来。该数据库也可作为交互式在线工具在 www.placekits.com/futureplaces 上找到。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
selscan 2.0：在未经遗传数据中扫描扫描
基于单倍型的摘要统计数据 - 例如IHS（Voight等人2006），NSL（Ferrer-Admetlla等人 2014），XP-EHH（Sabeti等人。 2007）和XP-NSL（Szpiech等人 2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如， Colonna等。 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2006），NSL（Ferrer-Admetlla等人2014），XP-EHH（Sabeti等人。 2007）和XP-NSL（Szpiech等人 2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如， Colonna等。 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014），XP-EHH（Sabeti等人。2007）和XP-NSL（Szpiech等人2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如，Colonna等。2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Zoledziewska等。2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2015，Ne´de´lec等。2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2016，Crawford等。2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2017，Meier等。2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2018，Lu等。2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2019，Zhang等。2020，Salmo´n等。2021）。当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Zoledziewska等。2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2015，Ne´de´lec等。2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2016，Crawford等。2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2017，Meier等。2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2018，Lu等。2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。2019，Zhang等。2020，Salmo´n等。2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。2021）。此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Schrider 2020）。 然而，这些统计数据中的每一个都认为单倍型相是已知或据估计的。 作为非模型生物的基因组测序数据的产生正在变得常规（Ellegren 2014），有很多很大的机会来研究整个生命之树的最新适应性（例如， Campagna和Toews 2022）。 但是，这些生物/种群通常没有特征良好的人口历史或重组率2014，Schrider 2020）。然而，这些统计数据中的每一个都认为单倍型相是已知或据估计的。作为非模型生物的基因组测序数据的产生正在变得常规（Ellegren 2014），有很多很大的机会来研究整个生命之树的最新适应性（例如，Campagna和Toews 2022）。但是，这些生物/种群通常没有特征良好的人口历史或重组率