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改进行进立方体算法的修改规则代表3D
摘要：行进立方体是3D重建的最广泛使用的等曲面算法。在案例研究中，本文使用了来自大脑图像的MRI的医学数据，尤其是在call体（CC）部分中，以及来自Stagbeetle数据集的音量数据。选择此案例研究以突出3D图像可视化的临床重要性。这项研究可以通过显示固体解剖形状和位置来帮助，这可以指导脑损伤的位置，而小于1 mm的较小误差；因此，它可以支持和最大程度地减少脑外科手术的风险。案例研究是称为call体的大脑的一部分，通常用作脑部手术的参考。对于输入数据，本文使用深度学习方法使用2D分割来获得CC段。本文使用120名患者，培训80％，在国家医院进行测试20％。本文发现了11个矢状切片，其中包含每位患者的166个切片中的call体。这项工作提出了一种改进的MC算法，为现有规则增加了20个新规则，加强了Voxel代表的规则，并将原始的Martinging Cubes算法的15条规则增加到35。因此，3D重建模型覆盖了大孔，使其在很大程度上固体。拟议的3D可视化实现了来自国家医院的数据集的零开放边缘。结果表明，应用改进的行进立方体算法产生了一个3D表示，其结果更好，更健壮，这证明了存在更多的顶点和三角形以及不存在开放边缘的情况。高级游行立方体是拆除开放边缘的好方法。
3D虚拟现实和3D打印技术的整合是神经肿瘤学术前计划的创新方法
手术计划在准备任何神经肿瘤干预措施时似乎是基本支柱[1]。它不仅允许外科医生分析和研究患者的特定解剖结构，重要的神经血管结构以及病变的建筑及其关系，而且还提供了预测多种术中情景的可能性。所有这些知识可以帮助外科医生进入手术室。要尽可能安全地执行神经外科干预措施，除了具有坚实的神经解剖学知识外，研究每个患者的结构细微差别至关重要，因为它们可能与标准差异不同。在当前实践中，这主要是通过对术前成像研究进行深入分析来实现的[2]。但是，测试的结果通常以二维（2D）切片表示，外科医生的任务是研究这些图像并创建一个心理图像，其中该2D信息被转换为三维（3D）风景，一旦经过手术场就可以找到该图像。这不是一件容易的事，因为它需要大量的经验，包括分析常规2D图像和将“精神可视化”解剖结合与手术过程中看到的真实解剖结构[3]。如今，持续的技术进步提供了有价值的工具，可将3D解剖结构可视化，这些结构从患者成像术前测试中得出的2D切片[4]。，但这不仅限于创建患者解剖结构的3D重建，而且还将其整合到虚拟现实（VR）环境中[5，6]。通过在虚拟和/或增强现实（AR）可视化系统中实施这些3D对象，外科医生可以从外科手术的角度以更有效的方式研究不同结构之间的关系。这种沉浸式方法允许外科医生将患者的3D重建放在
蜜蜂大脑中枢复合体的神经结构：神经元细胞类型
图 1 中央复合体 (CX) 和相关神经纤维网的解剖结构。(a) CX、外侧复合体 (LX) 的内侧球 (MBU) 和外侧球 (LBU) 的 3D 重建正面图。(b) (a) 中显示的 3D 重建的侧视图。CX 由中央体 (CBU) 的上部、中央体 (CBL) 的下部、原脑桥 (PB) 和成对结节 (NO) 组成。(c) (a) 中显示的 3D 重建的示意横截面，其中显示了前唇 (ALI)。后沟 (pg) 延伸在中央体和 NO 之间。后视交叉 (PCH) 位于中央体和 PB 之间。腹沟纤维复合体 (vgfc) 位于 CBL 和 ALI 之间。(d – h) 通过 CX 的光学切片，用突触蛋白染色。 (d) CBL 被分为九个垂直切片（切片边界用虚线表示一个半球）。（e）每个结节由一个上部单位（NOU）和一个下部单位（NOL）组成。（f）胆囊（GA）是 LX 内的一个小的细长的神经纤维网，位于峡部 2（IT2；边界用黑色虚线表示）。（g）CX 前方光学切片中上部神经纤维网的外观（边界用虚线表示）。（h）前唇（ALI）位于中央体前方。a，前部；l，外侧；LCA，蘑菇体侧萼；MB，蘑菇体；MCA，蘑菇体内萼；m，内侧；p，后部；SIP，上中间原大脑；SLP，上外侧原大脑；SMP，上内侧原大脑。比例尺 = 50 μ m (a – d,f,h), 20 μ m (e), 100 μ m (g) [彩色图可在 wileyonlinelibrary.com 上查看]
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
使用强化学习和智能合约智能预防DDOS攻击
文献综述了RL在DDOS预防中的应用，最近出现在文献中。作者（Javadpour等人2023）开发了一种基于切片的基于切片的增强学习（SIRH）模型，该模型允许在5G网络中与其他切片中隔离的折衷切片，从而导致减轻减轻。（He等人） 2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。 智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。 （Yakubu等人 2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。 这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。（He等人2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。（Yakubu等人2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。
福尔马林固定石蜡嵌入心脏组织分析的方法
在FFPE过程中，通过交联蛋白保留了组织样品，然后将其嵌入石蜡蜡块中，从而可以轻松切割适合的切片，以安装在显微镜载玻片上进行检查。对于这个实验室，组织是普渡大学研究人员的FFPE。对于他们的方法，从鼠模型中获取了短轴心脏梗塞样品。切除后立即将组织浸入10％中性缓冲甲醛的溶液中。这种浸入过程发生24小时。在此过程中组织变硬。使用70％乙醇洗涤的组织脱水的组织。洗涤后，样品被嵌入石蜡中。重要的是要适当地脱水，并且鉴于要固定的24小时，否则将无法保留组织。然后通过邮件将这些样本发送到田纳西大学，在那里使用各种准备方法为MALDI-MSI的样本做准备[10,11]。