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![arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b7645e5b3c1864e446046fa02f2107577a4ac14.webp)
arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日
有许多用于对MRI图像的大脑磁共振自动分析的算法，以帮助临床决策。然而，为脑肿瘤患者进行自动图像处理是一项挑战，因为许多算法旨在分析健康的大脑，并且可能无法有效地处理病变的图像。这种算法的例子包括大脑解剖学解析，组织分割和脑提取。我们提出，通过患病的脑扫描进行健康的脑部扫描可能会解决这一挑战，并且该问题被提出为3D涂上任务[1]。在计算机愿景中的一项基本任务中，多年来一直在进行重要的进步。其主要目标是在2D自然图像中实际填充缺失区域，从而实现各种应用，包括图像恢复，对象删除和图像完成。计算机视觉社区已经开发了许多复杂的算法，这些算法在二维图像的背景下应对挑战，取得了令人印象深刻的结果，并推动了该领域的最新艺术品。尽管在2D介绍中取得了显着的进展，但这些算法对3D领域的适应，尤其是在医学成像的背景下，仍然是一个开放的问题。本文旨在探讨与MRI扫描3D介入相关的挑战，并研究适应的可行性
并发症和治疗早期2型糖尿病
由于诊断测试的可用性有限，准确诊断Covid-19仍然是管理这种疾病的主要挑战之一（10，11）。与聚合酶链反应（PCR）诊断测试同时，胸部计算机断层扫描（CT）扫描是检测病毒和监测疾病进展的重要诊断方法。尽管胸部CT扫描在某些情况下可能会产生“假阳性”，但它们仍然是疾病诊断的有力工具。根据专家报告，CT扫描图像上的三种异常类型表明COVID-19感染：（1）地面玻璃无情，（2）合并和（3）胸膜积液（12）。开发新工具，以改善放射学图像中这些不规则性的检测可以极大地帮助控制和管理COVID-19（11）。
基于脑电图的学习识别技术的发展...
在这种情况下，数据经过多种基础（例如，图片、文本、游戏和扫描）后，可以整合起来以改进和预测模型的性能。文本作为理解、算术，包括计算和解决问题和书面表达，包括写作、预测和结构游戏，如 KINLDD，它提供基于手势的界面，基于计算机的视频游戏类型测试，如单词识别、单词攻击，测量儿童在使用他们的运动技能与游戏相关时的推理属性。MRI 和 CT 扫描等扫描可能有助于诊断创伤性脑损伤或其他神经损伤，这些损伤至少是学习障碍的部分原因。这些提议的工具可以翻找以发展一个组合的和用户友好的
刑法中神经科学的可能性和危险
许多不同类型的脑部扫描 - 包括脑电图（“ EEG”）和功能性磁共振成像（“ fMRI”） - 用于不同的目的。脑电图通过放置在头皮上的电极来测量大脑的电活动，并且最常用于测试被告的记忆识别。1脑电图用于评估个人陈述的真实性，例如被告的不在场证明他们从未去过犯罪现场。2为了记录大脑功能，fMRIS遵循流向大脑特定区域的血液，并将这些“热点”叠加到大脑本身的三维计算机图像上。3这两种扫描均已使用，而被告经历了一系列问题或其他刺激。4电活动或“热点”记录为对特定问题的反应。
碳酸镁形成二氧化碳的动力学...
目的：进行这项研究是为了评估Gutta-Percha和金属柱在锥形束计算机断层扫描（CBCT）扫描上产生的伪像的大小，并通过不同的管电流以及有或没有金属伪像还原（MAR）获得的。材料和方法：将牙齿插入干燥的人下颌骨插座中，并在根管仪器，根管填充物和金属后放置，并带有各种管子电流，并在有和没有MAR激活的情况下获得了CBCT扫描。通过灰色值的标准偏差（SD）和距牙齿各个距离处的对比度比率（CNR）评估了伪影幅度。数据。结果：在各个距离上，4 Ma的电流与SD较高的CNR相关，而CNR较高，高于8 mA或10 MA
与通常发育儿童相比，发育协调障碍儿童的皮质灰质体积差异
方法：这项横断面研究是较大的随机控制试验的一部分（ClinicalTrials.gov ID：NCT02597751），该试验涉及各种MRI扫描患有/没有DCD的儿童。本文着重于解剖学扫描，在30名DCD和12个TD儿童的儿童中进行皮质灰质体积的VBM。使用计算解剖工具盒-12和研究特定的脑模板进行了预处理和VBM数据分析。使用单向方差分析评估DCD和TD组之间的差异，从而控制了总颅内体积。回归分析检查了运动和/或注意力困难是否预测了灰质体积。我们使用了无阈值集群增强（5,000个排列），并将α水平设置为0.05。由于样本量较小，我们没有对多次比较纠正。
![arXiv:2302.13057v2 [eess.IV] 2023 年 9 月 24 日 - UCL 发现](/simg/g:\will\search\icon\source\6\695a887162683872622af1dd7bade269710e62f2.webp)
arXiv:2302.13057v2 [eess.IV] 2023 年 9 月 24 日 - UCL 发现
MRI 的最新进展促成了大型数据集的产生。随着数据量的增加，在这些数据集中找到同一患者的先前扫描结果变得越来越困难（这一过程称为重新识别）。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 DeepBrainPrint 的 AI 驱动的医学影像检索框架，旨在检索同一患者的脑部 MRI 扫描结果。我们的框架是一种半自监督对比深度学习方法，具有三项主要创新。首先，我们结合使用自监督和监督范式，从 MRI 扫描结果中创建有效的脑部指纹，可用于实时图像检索。其次，我们使用特殊的加权函数来指导训练并提高模型收敛性。第三，我们引入了新的成像变换，以提高在存在强度变化（即不同的扫描对比度）的情况下的检索稳健性，并考虑患者的年龄和疾病进展。我们在阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 T1 加权脑部 MRI 大型数据集和用于评估不同图像模式的检索性能的合成数据集上测试了 DeepBrainPrint。我们的结果表明，DeepBrainPrint 的表现优于之前的方法，包括简单的相似性指标和更先进的对比深度学习框架。