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通过机器学习预测磷光能和推断波函数定位
sets using HIPNN and HIP-loc, training and testing parity plots of predicted versus true D E on thermal conformers sampled around equilibria of S 0 and T 1 using HIPNN and HIP-loc, RMSD of optimized geometries using the HIP-loc T 1 potential and energy error plots at those geometries, absolute errors in D E as a function of number of atoms, parity plots of predicted versus true D E for the extensibility set categorized by chemical similarity, localization of singlet – triplet transition for select molecules of the extensibility set computed from DFT spin density and HIP-loc weights, conformation-dependent localization of singlet – triplet transitions in molecules with a single torsional angle, and molecular animations of torsional scans including that of the molecule in Fig.5。参见doi：10.1039/d1Sc02136b
阿尔茨海默氏症通过3D卷积神经的检测...
为了使对阿尔茨海默氏病（AD）的适当诊断和理解，深度学习已成为检测磁共振成像（MRI）中物理大脑变化的另一种方法。生物医学成像中深度学习的进步，尤其是在MRI扫描中，已被证明是异常检测的有效资源，同时利用卷积神经网络（CNN）在多层perceptron中执行特征映射。在这项研究中，我们旨在测试使用三维卷积神经网络在整个大脑扫描中鉴定与AD患者和对照组之间有区别的神经生理变性的可行性。特别是，我们建议并培训3D-CNN模型，以对认知健康的个体和AD患者进行MRI扫描进行分类。我们在由超过700次MRI扫描（一半AD）组成的大型数据集上验证了我们提出的模型。我们的结果显示验证精度为79％，与当前的最新技术相当。我们提出的3D网络的好处是，它可以通过映射大脑的复杂异质性，尤其是在边缘系统和颞叶中的复杂异质性来帮助探索和检测AD。这项研究的目的是衡量3D卷积网络在HC和AD患者MRI脑扫描中检测神经变性的进展方面的功效和可预测性。
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。
催眠调节参与意识调节的大脑结构活动
& 意识的概念是催眠状态存在和性质的持续争论的核心。此前，我们描述了与催眠相关的大脑活动变化（Rainville、Hofbauer、Paus、Duncan、Bushnell 和 Price，1999 年）。在这里，我们利用正电子发射断层扫描 (PET) 在 10 名正常志愿者中复制并扩展了这些发现。在催眠诱导前（4 次扫描）和后（4 次扫描）进行的 8 次 PET 扫描中，受试者在扫描后立即评估他们感知到的“精神放松”和“精神专注”水平，这是描述催眠体验的两个关键维度。区域脑血流量 (rCBF) 与自我评分之间的回归分析证实了前扣带皮层 (ACC)、丘脑和前额叶皮层 (ACC) 的假设参与。
背靠背的教程：薄膜的X射线衍射
抽象的X射线衍射（XRD）是表征电杂色材料薄膜的必不可少的工具。但是，对于初学者而言，由于操作模式和测量类型的数量以及对结果模式和扫描的解释，首先可能是一种艰巨的技术。在本教程文章中，我们为使用XRD进行首次测量的薄膜工程师/科学家提供了基础。我们简要介绍了该仪器的衍射原理和描述，详细介绍了相关的操作模式。接下来，我们引入了薄膜表征必不可少的五种测量值：2次扫描，放牧的含量扫描，摇摆曲线，极图和方位角扫描（或ϕ扫描）。提供了选择适当的光学元件，安装和对齐样品以及选择扫描条件的实用准则。最后，我们讨论了数据分析的一些基础知识，并就数据呈现提供了建议。本文的目的是最终降低研究人员进行有意义的XRD分析的障碍，并在基础上建立基础，发现现有文献更易于访问，从而实现了更高级的XRD调查。
十年后人工智能会支持或取代神经放射科医生吗？
神经放射学主要处理中枢和周围神经系统、脊柱、头颈部和脊髓的异常识别。 CT 和 MRI 是神经放射学中最常进行的两种扫描。 4 作为 2021 年 NHS 诊断成像数据集 (DID) 的一部分收集的数据显示，除 2020-2021 年外，自 2012/13 年以来，进行的 CT 和 MRI 扫描数量逐年增加。 2020-2021 年的下降归因于 COVID-19 大流行。 5 随着劳动力短缺加剧，以及进行的神经放射学扫描数量不断增加，人们可能会担心扫描错误的原始数量也会增加。 DID 还显示，MRI（脑部）的中位测试报告时间从 2012-2014 年的 2 天逐渐增加到 2014-2020 年期间的 3 天。 5
使用 MRI 图像对脑肿瘤进行二分类和多分类
医学图像处理利用各种类型的扫描，例如 CT（计算机断层扫描）、超声波、PET（正电子发射断层扫描）、MRI（磁共振成像）、光谱等。其中，MRI 最广泛用于诊断，因为它既灵敏又强大，而且是非侵入性的（Badža 等人，2020 年；Khan 等人，2020 年）。MRI 扫描提供详细信息，因为它们使用有效的无线电波和磁场来创建内部器官的图片，从而有效地检测器官的囊肿、肿瘤、肿胀或出血。对这些扫描的分析和分类可以识别任何不规则生长。及早发现异常组织生长是医学图像处理的主要问题之一。准确估计异常组织生长有助于更好的预后和术后
RI2_UKB 重复成像信息表 v2.1 280624.docx
我会知道我的扫描结果吗？在就诊结束时，您将收到一些标准测量值的记录（血压、体重、身体质量指数、腰围、体脂百分比和肺功能（如果已测量）），但您不会收到影像扫描的结果。这些扫描用于收集研究信息，而不是诊断疾病，并且不会对它们进行系统性审查以诊断疾病。我们不会定期将您的影像结果反馈给您、您的全科医生或任何其他人——这是根据您同意参加英国生物库时提供的同意。但是，如果在您的扫描过程中发现潜在的严重异常，我们会写信通知您和您的全科医生。潜在的严重异常被认为是可能对您的身体功能或您的质量产生重大影响的异常
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