脑肿瘤的特征是脑组织异常生长,因其对全球发病率和死亡率的影响而成为一项重大的医学挑战。脑肿瘤有多种表现形式,从良性到恶性,后者尤其具有侵袭性且易于转移 (1)。脑肿瘤的病因复杂,包括放射线暴露、遗传易感性和家族史等因素,因此需要早期发现和准确诊断 (2)。在脑肿瘤诊断领域,磁共振成像 (MRI) 因其更高的空间分辨率和软组织对比度而成为优于计算机断层扫描 (CT) 的检查方式。这使得 MRI 成为脑肿瘤病例术前评估、治疗管理和生存预测所必需的 (3)。然而,MRI 扫描中传统的手动分割方法虽然是黄金标准,但却存在固有的效率低下和主观差异性,因此有必要探索自动化技术 (4、5)。近年来,深度学习模型(例如 Ma 等人提出的模型)在自动脑肿瘤分割方面取得了重大成功。这些模型擅长捕捉局部和全局上下文特征,但通常会遇到梯度消失和过拟合的问题,尤其是在较深的网络层中。Kumar 等人(7)通过将 ResNet50 与全局平均池化相结合来解决这些问题,以增强各种肿瘤类型的肿瘤分类。在此基础上,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同,它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性,而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。我们的方法与现有技术不同,它集成了多尺度空间蒸馏和伪标记策略。这种方法不仅克服了以前模型中出现的梯度消失和过拟合的局限性,而且还解决了灾难性遗忘问题——这是连续学习模型中常见的挑战。与依赖于保留数据的传统方法不同,我们的研究引入了一种先进的连续学习框架,用于从 MRI 图像中分割脑肿瘤,如图 1 所示。
课程等级确定考试需要研究上述教学大纲中列出的所有主题,它将以两个部分进行构造:具有多项选择问题的书面测试,只有一个正确的答案,涉及细菌学,真菌学,病毒学,病毒学和寄生虫学研究计划中列出的所有主题。该测试是选择性测试,旨在仅评估学习技能,并且需要进一步的口试。要访问微生物学的口腔考试,学生必须在书面测试中达到≥18。对每个模块进行的口头测试,其中将评估做出判断和沟通技巧。按照这些评估,该测试可能会证实,改善或恶化书面测试的结果。检查委员会将评估学生应用知识的能力,并确保技能足以支持和解决与微生物学有关的问题。如上所述,通过加入书面和口试的结果,将根据都柏林描述符评估做出判断,沟通和学习技能。考试将根据以下标准进行评估,并将是对本课程的3个模块的综合评估:失败:重要的缺陷和 /或不准确的知识和理解,对主题的了解和理解;有限的分析和综合技能,频繁概括。18-20:在可能的不完美之处足够的情况下,对主题的知识和理解;分析能力,综合和判断的自主权足够。良好的判断自主权。以原始方式表达的论点21-23:对一般主题的知识和理解;能够通过一致的逻辑论证正确分析和总结。24-26:谨慎的主题知识和理解;通过严格表达的论点进行分析和合成的良好能力。27-29:对主题的全面知识和理解;大量分析能力,合成。30-30L:对主题的良好知识和理解水平。显着的分析能力,综合和判断的自主权。
四:大师:亚马逊的秘密DNA,苹果,Facebook和Google在大学图书馆系统(https://biblio.unipi.it)上出版
水下图像细分对于诸如水下探索,海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此,鉴于水下环境的复杂性和可变性,改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题,本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先,Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换,以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来,在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意(EMA)机制,以更好地捕获多尺度特征,从而进一步提高了细分精度。此外,将特征金字塔网络(FPN)结构合并到解码器中,以在多个分辨率下组合特征图,从而使模型可以有效地集成上下文信息,从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明,拟议的模型在多个指标上达到了高性能:联合(MIOU)的平均相交(MIOU)为77.00%,平均召回(MRECALL)为85.04%,平均精度(Mprecision)为89.03%,为89.03%,F1Score(MF1Score(Mf1score)为86.63%)。与标准Segformer相比,MIOU的提高3.73%,MRECALL为1.98%,Mprecision的3.38%和MF1Score的2.44%的提高,参数增加了989万。结果表明,所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度,从而显示了水下图像分割中的高性能。
图4球体行为作为球间距离的函数。(a)球体间距离的球体融合的示意图(I. D.)。(b)球体区域的散点图是囊中距离的函数,用于封装在缓慢松弛(SR)或快速放松(FR)水凝胶中,在无PDGF(PDGF)或PDGF取消( + PDGF)( + PDGF)培养基中培养长达5天。水平和垂直虚线分别表示平均球体面积和平均接触球体的平均球间距离分别在第0天。黄色和紫色点表明分别与至少一个相邻球体直接接触(融合)的球体。所有球体由小鼠骨髓MSC组成。数据点代表单个球体,基于n = 178 - 939个球体,每组分析了三到四个生物学独立的实验。
<分为分子场中最常见的技术。必须证明他可以详细阐述有关核酸(DNA和RNA)之间关系的参数,病毒,突发性和真核细胞的基因组组织,核酸与蛋白质与蛋白质之间的相互作用以及上述生物学过程之间的相互作用,并了解其因果关系。从关于核酸的结构和功能的概念开始,必须知道主要分子生物学技术的基本原理。能够应用知识和理解学生必须能够独立处理并应用课程中获得的信息,以了解生物学的分子视觉,并指出和/或设计了主要方法论方法,独立评估旨在分析DNA,RNA和蛋白质的实验结果,在诊断,食物,食物,环境,环境和工业和工业和工业和工业领域也应用知识。 学生必须能够通过独立于分子领域的文本和科学文章来应用获得的知识来更新自己,并获得遵循专业研讨会,会议,大师的能力。 < <分为分子生物学领域。 程序 - 促脂碱,核苷,核苷酸。 核酸的一级和二级结构。 三维DNA DNA结构:DNA B,DNA A和DNA Z. DNA结构的动力学。 RNA结构。能够应用知识和理解学生必须能够独立处理并应用课程中获得的信息,以了解生物学的分子视觉,并指出和/或设计了主要方法论方法,独立评估旨在分析DNA,RNA和蛋白质的实验结果,在诊断,食物,食物,环境,环境和工业和工业和工业和工业领域也应用知识。学生必须能够通过独立于分子领域的文本和科学文章来应用获得的知识来更新自己,并获得遵循专业研讨会,会议,大师的能力。 <<分为分子生物学领域。程序 - 促脂碱,核苷,核苷酸。核酸的一级和二级结构。三维DNA DNA结构:DNA B,DNA A和DNA Z. DNA结构的动力学。RNA结构。RNA结构。DNA上层建筑。拓扑异构酶。(1CFU)DNA变性和肾脏化。基因组的维度和复杂性。转座。病毒和促进物中遗传物质的组织。DNA病毒。RNA病毒,逆转录病毒和逆转录。 圣体式中遗传物质的组织:染色质,核小体,组蛋白,染色体。 伊斯顿的化学变化(istonic代码)和基因表达。 istonic基因和变体。 (2CFU)DNA的重复。 <离婚开始,延长和期限。 病毒,突发性和真核生物复制的分子机制示例。 蛋白质参与重复合成。 大肠杆菌的DNA聚合酶及其特征。 真核生物的DNA聚合酶。 端粒酶。 (1CFU)RNA的类型及其丰度。 在促进症中的转录:RNA聚合酶。 转录单元。 rRNA和TRN转录本的成熟。 关于Procariali(操纵子和衰减)转录的调节的注释。 转录到真核生物:RNA聚合酶I,II,III。 <特定于女主角的启动子。 mRNA,rRNA和tRNA的主要转录本的成熟。 RNA编辑。 内含子的概念。 s-splicing机制,前mRNA,pre-tRNA和rRNA。 变形。 绝缘子。RNA病毒,逆转录病毒和逆转录。圣体式中遗传物质的组织:染色质,核小体,组蛋白,染色体。伊斯顿的化学变化(istonic代码)和基因表达。istonic基因和变体。(2CFU)DNA的重复。<离婚开始,延长和期限。病毒,突发性和真核生物复制的分子机制示例。蛋白质参与重复合成。大肠杆菌的DNA聚合酶及其特征。真核生物的DNA聚合酶。端粒酶。(1CFU)RNA的类型及其丰度。在促进症中的转录:RNA聚合酶。转录单元。rRNA和TRN转录本的成熟。关于Procariali(操纵子和衰减)转录的调节的注释。转录到真核生物:RNA聚合酶I,II,III。<特定于女主角的启动子。mRNA,rRNA和tRNA的主要转录本的成熟。RNA编辑。 内含子的概念。 s-splicing机制,前mRNA,pre-tRNA和rRNA。 变形。 绝缘子。RNA编辑。内含子的概念。s-splicing机制,前mRNA,pre-tRNA和rRNA。变形。绝缘子。基因表达调整:染色质结构和DNA甲基化。转录调控和转录因子。增强剂和消音器。转移后调整。统一静音(siRNA,microRN)。lncrna。稳定性和真核生物的RNA的降解。(2,5 CFU)
•听力技巧:理解谈话,纪录片,报道,在不同情况下,在不同媒体上,关于ICT主题的描述•写作技巧:写作技巧:一致的学术课程,以产生特定主题的文本(例如,申请信,报告,报告,邮件,指令,指令,Essay,Essay,摘要,摘要,摘要,摘要,摘要,摘要等)关于ICT主题; •口语技巧:通过在学术和专业上可接受的演示和其他特定领域的活动的实践和生产来改善口头互动和生产; •通过对计算机科学的各种真实的书面和口头话语的暴露和分析来发展接受技能(全球和详细的阅读和聆听),以及语法和词汇范围以及准确性的各种真实的书面和口头话语,以使交流流利而自发性; •从英语到德语的语言调解(调解沟通,文本和概念)以及有关专业领域(ICT)的Viceversa;
docente:克里斯蒂安·卡皮利(Cristian Capelli)教授的化石遗骸分子分析(“古代DNA”)代表了近年来引起了浓厚兴趣的研究领域之一,不仅在该领域的专业人员中。可以重建过去有机体的DNA的想法无疑具有超越科学期刊页面的魅力,并轻松吸引了公众的注意。在本课程中,我们将探讨什么是古老的DNA以及如何从考古,历史和博物馆遗体中回收的生物材料。我们将检查这种方法的局限性和潜力,并对塑造其发展的事件进行积极和负面的构成。最后,我们将分析一些最重要的结果,尤其是那些与理解我们物种的进化史 *HOMO SAPIENS *相关的结果。
我们的DNA被组织成23对染色体,每个染色体都被复制成两个姐妹染色单体。在有丝分裂期间,这些姐妹染色质被分为两个相同的子细胞。它们通常通过DNA关节分子连接,当两个姐妹染色单体在拉力下分离时,它们可以形成长细DNA螺纹被称为超细DNA桥。如果这些DNA桥无法正确解析或去除,它们最终会破裂,从而导致子细胞损坏。在最坏的情况下,这种DNA损伤可能会导致癌症的发展。
学年2021/2022博士课程提供的教学- MI(1380)信息 /信息技术工程总部:米兰·莱昂纳多< / biv>
