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使用基于循环切片的网络准确预测大脑年龄
摘要 BrainAge（根据神经影像数据预测受试者的表观年龄）是大脑衰老的重要生物标志物。BrainAge 与真实年龄的偏差与精神和神经疾病有关，并且已被证明可有效预测轻度认知障碍 (MCI) 转化为痴呆症。传统上，3D 卷积神经网络及其变体用于预测大脑年龄。然而，这些网络比 2D 网络具有更多参数并且训练时间更长。在这里，我们提出了一种基于 2D 切片的循环神经网络模型，该模型以有序的矢状切片序列作为输入来预测大脑年龄。该模型由两部分组成：一个 2D 卷积神经网络 (CNN)，它对切片中的相关特征进行编码，以及一个循环神经网络 (RNN)，它学习切片之间的关系。我们将我们的方法与其他最近提出的方法进行了比较，包括 3D 深度卷积回归网络、信息论模型和特征包 (BoF) 模型（例如 BagNet）——其中分类基于局部特征的出现，而不考虑它们的全局空间顺序。在我们的实验中，我们提出的模型的表现与当前最先进的模型相当甚至更好，参数数量几乎减少了一半，收敛时间也更短。关键词：深度学习、循环神经网络、卷积神经网络、大脑年龄、结构磁共振成像
用于癫痫研究和治疗的细胞培养模型
获得或遗传性癫痫会影响数百万人。今天，该疾病在约30％的病例中是药剂抗药性，这意味着癫痫发作对药物的响应没有可接受的控制。因此，非常需要开发用于癫痫研究和治疗的新方法。尽管体内动物模型最佳模仿癫痫的临床特征，但体外模型在阐明神经系统疾病的细节和细胞机制方面具有明显的优势。与急性脑切片中短暂的实验相比，细胞培养物通常被选为慢性模型，用于在降低，控制良好的体外条件下，在减少，控制良好的体外疾病中，这些模型仍包括所有容易受到癫痫发作的主要细胞类型。器官脑切片或解离的细胞会产生自发同步癫痫样排放，分类为充此外，可以获得电生理和成像实验的药理学或电诱导的癫痫发作和状态癫痫持续的。原发性啮齿动物神经元的相对简单细胞培养物为初始筛选抗性药物和基本癫痫研究提供了入门级模型。然而，更复杂的干细胞衍生神经元培养物提供了使用人类基因型的医学研究的可能性，而无需从患者那里获得脑组织。作为这种方法的演变，现在用于神经系统疾病的干细胞疗法中的编程分化。总体而言，细胞培养大大扩展了可用于研究癫痫疾病和潜在治疗方法的方法。
脑磁共振图像各种图像融合技术的比较分析 Anish Vijan a、Parth Dubey a、Shruti Jain a *
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中，数据从不同的图片组合在一起，使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用，它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中，会融合不同的模态，例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征，具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中，将同一患者的脑 MR 图像的不同切片：T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起，以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验，使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合，在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
网络服务编排：竞争性景观评估
NetCracker智能自动化完全基于微服务；这些微服务可以分解和配置为每个部署，以匹配客户的环境和要求。NetCracker专注于服务和网络切片的端到端自动化，已将AI嵌入其解决方案中，并支持广泛的API和标准体。该公司在各种网络类型中都有编排经验，包括最近的Leo卫星服务，这些服务对包括服务和资源库存以及服务保证在内的编排组件提出了严格的要求。它还具有良好的经验在Servco/Netco关系中精心策划服务。
克林顿县 Mini/Clovebud 4-H 手册 2025
用两片面包、花生酱和您选择的其他配料制作一个花生酱三明治。将三明治切成两块或四块。加入爆米花和您选择的其他配料，制作您自己的爆米花小吃。将其放在一个小的塑料三明治袋中展示。制作四块免烤饼干。准备两块棉花糖。制作一张海报，上面至少显示三条厨房安全规则。制作一张海报，上面显示 MyPlate.org 上显示的五大类食物。包括您会在餐盘中放些什么以实现均衡饮食的示例。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
对父母的薄片采样的定量评估...
抽象的行为编码是时间密集型和费力的。薄切片采样提供了一种更改的本地方法，旨在减轻编码负担。但是，关于在薄片上编码的不同行为是否与整个相互作用相同的行为相媲美，几乎没有理解。提供定量证据，以证明各种行为的薄片采样价值。我们使用了来自父母互动的三个人群的数据：来自威尔士（GIW）种植（n = 31）的母亲二元组，来自父母和子女（alspac）同类（n = 14）的雅芳纵向研究的母婴二元组，以及来自Alspac Coohort（n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = 11）。平均婴儿年龄分别为13.8、6.8和7.1个月。相互作用是使用由11-14个行为组组成的综合编码方案编码的，每个组由3-13个相互排斥的行为组成。我们计算了言语和非语言行为的频率，过渡矩阵（行为之间的过渡概率，例如，从看婴儿到看待分心）和固定分布（在行为状态下花费的长期分布）（在行为状态下花费的长期时间）。从完整会议中提取的措施与1-，2，3和4分钟切片的措施进行了比较。我们确定了许多实例，尽管我们观察到不同行为之间的薄切片采样（即<5分钟）是一种适当的编码方法。因此，我们使用此信息为研究人员提供了有关每个行为代码多长时间的详细指导，具体取决于其目标。
脑室--- leukomalacia.pdf
3。ct（计算机断层扫描）扫描：更好地评估PVL的程度和严重性是有帮助的。它可能包括心室肿瘤，涉及心室不规则边缘的侧心和深白质的损失。这是一系列从身体周围不同角度拍摄的X射线图像，并使用计算机处理来创建体内骨骼，血管和软组织的横截面图像（切片）。这是比普通X射线更详细的信息的图像。CT可用于检查可能有内部伤害或任何其他创伤的人。这可用于可视化几乎