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明智地进食-CDPH
虽然总是很受欢迎，但请尝试避免含糖的红色番茄酱。询问您的服务器是否有无糖调味料。选择一种轻橄榄油和大蒜酱或香蒜酱。尝试记住面条（一杯）的允许部分，以避免吃太多意大利面。吃面食时避免添加法国面包。添加沙拉以完成饭菜。出去吃披萨时吃大沙拉，最多只能吃一二二片或一片披萨。用油和醋沙拉调味料作为沙拉。避免使用奶油沙拉敷料，因为它们通常含有淀粉作为增厚剂或额外的糖。喝水，避免饮料和酒精。
啮齿动物脑空间中的组织学电子数据注册
啮齿动物的抽象记录技术在过去十年中取得了巨大进步，使用户可以同时从多个大脑区域进行样品采样数千个神经元。这促使需要数字工具套件来帮助策划解剖数据，但是，现有工具要么提供有限的功能，要么要求用户熟练地编码使用它们。为了解决这个问题，我们创建了草药（在啮齿动物大脑空间中的组织学E-DATA注册），这是一种适用于啮齿动物用户的新工具，可通过用户友好的图形用户界面提供广泛的功能。在实验之前，可以使用草药计划植入电极，靶向病毒注射或示踪剂的坐标。实验后，用户可以注册记录电极位置（例如神经偶像和四极管），病毒表达或其他解剖特征，并以2D或3D的形式可视化结果。Additionally, HERBS can delineate labeling from multiple injec- tions across tissue sections and obtain individual cell counts.Regional delineations in HERBS are based either on annotated 3D volumes from the Waxholm Space Atlas of the Sprague Dawley Rat Brain or the Allen Mouse Brain Atlas, though HERBS can work with compatible volume atlases from any species users wish to install.草药允许用户滚动浏览数字大脑地图集，并在卷中提供定制的角度切片，并支持组织截面的自由转变为Atlas Slices。此外，草药允许用户与单个动物的组织重建3D脑网格。草药是一种多平台开源Python软件包，可在PYPI和GitHub上使用，并且与Windows，MacOS和Linux操作系统兼容。
在体外向海马的层特异性纤维投影形成
河马校园中传入连接的成年层压被认为是由不同传入的到达时间（1-3）决定的。因此，啮齿动物内嗅皮层（EC）的II和III层中的投影神经元是早期产生的，并在产前时期已经对已经对河马校园形成了强大的投射（4）。这些纤维终止于海马和齿状靶神经元的远端树突上（参考文献5和6;图1）。相反，产生海马的合并/关联（CA）纤维的神经元出生相对较晚（2，3），仅在出生后对对侧海马形成（7，8）对侧海马的投射（7，8），并在海马邻近靶细胞的近端树枝状部分终止。纤维隔离的时间假设意味着，海马传入的顺序向内生长的逆转将逆转在正常遗传学发育期间所规定的这种策略。检验该假设的实验很难在体内累积。在这里，我们采用了一种体外方法，其中海马组织与其正常传入以依次的方式共培养。然而，与这些程序的正常发展相比，与传入纤维系统的对抗的顺序是反转的（图2）。如果纤维序列的时间假设为真，则在这些条件下应逆转海马传入的分层。2）。追踪对海马靶培养的投影，前进运输的示踪剂生物细胞为切片培养物，因为在这些培养物中保留了海马的器官组织，特征性细胞和树突状层（11-14）。将海马切片与另一个海马切片（i）与另一个海马片（i）和（ii）和（iii）和（iii）和（iii）和（iii）进行了，并带有新生儿肠内切片，并添加到两个hippo-gearp板条中，并延迟了5-11天（请参阅图5-11天。与体内的情况相反，在后一种实验设计中，海马靶神经元遇到了来自共培养的海马切片的“ commental”纤维，前者是在5天后到达的肠纤维。
太阳能光伏发电概述.pdf
Matrifit 已知只有少数材料（经过特殊处理的半导体）能够以合理的效率显示 PV 效应（参见下方方框中的“太阳能电池”条目）。大多数商用 PV 模块都基于从高品位硅单晶或多晶锭上锯下的薄片。单晶锭以“批量”工艺生长。尽管该方法速度慢且耗能大，但它可以生产出具有良好转换效率（通常为 12% 到 17%）的电池。多晶 PV 材料由较不费力的方法制成，即从许多小硅晶体铸造锭，转换效率通常略低。如果封装并得到适当的护理，这两种材料的性能都不会降低。图 1 显示了晶体硅如何生产成 PV 模块。
Plexus Jan-Mar 2024.pdf div>
MDM Tinah是一名54岁的糖尿病和高血压的退休人员，血糖控制不良。她的HBA1C通常徘徊在8％左右。她的BMI为26kg/m。退休后她一直很久坐。她的血压在144/90mmHg时始终适度高。她的饮食包括三片面包，早上和米饭和大米共进午餐和晚餐。她不喜欢蔬菜，除了咸鱼或凤尾鱼外，她的饮食中蛋白质很少，她喜欢它的咸味和风味。她用蜂蜜来使自己的饮料甜蜜，包括早上咖啡和下午茶，并每天喝一杯米洛杯。最近她遇到了一个视频
心脏磁共振晚期钆增强在心肌病中的作用
心脏 MR 检查 对所有参与者进行了标准 MR 检查，如下所示： 侦察图像：在正交平面中捕获以进行心脏长轴和短轴规划。 功能电影图像：在短轴平面、轴向平面以及 4 个腔平面中，使用 ECG 门控、稳态自由进动序列捕获。 通过重复屏气获取切片，应用以下参数：TR/TE：4.4/2.5。 FOV：根据患者的年龄在 250-350 毫米之间。 阶段：25。 NSA：1-2。 切片厚度：6-8 毫米，切片间隙：0 毫米。 矩阵：128x128。 利用观察锁定技术进行标准延迟钆增强成像以确定最佳延迟时间。 这是通过采用反转恢复平衡涡轮场回波 (IR-b-TFE) 实现的
用深神经网络在MRI上对胎儿大脑的自动线性测量
在胎儿脑MRI的常规临床评估中使用的三个关键生物识别线性测量值是脑双发直径（CBD），骨双发性直径（BBD）和跨小脑直径（TCD）。这些措施是根据既定指南[3,4]手动对临床医生进行的单独MRI参考切片进行的，这与基于US的基于US的测量指南不同，指定了如何建立扫描成像平面，如何在每个测量中选择此卷中的参考切片，以及如何识别两个解剖学测量值以识别线性测量值。CBD和BBD测量值是在同一切片上进行的，并垂直于中间线（MSL）绘制。通过在胎儿脑小脑轮廓上选择两个抗斑点地标点，在不同的参考切片上测量TCD，从而给出小脑的直径。
通过计算变分自动编码器潜在空间中的差异来检测脑 MRI 中的肿瘤
自动勾勒出脑磁共振图像 (MRI) 中异常的能力对计算机辅助诊断至关重要。无监督异常检测方法主要通过学习健康图像的分布并将异常组织识别为异常值来工作。在本文中，我们提出了一种切片检测方法，该方法首先在两个不同的数据集上训练一对自动编码器，一个数据集包含健康个体，另一个数据集包含正常和肿瘤组织的图像。接下来，它根据图像编码与仅对健康图像进行训练的自动编码器获得的重建编码之间的潜在空间距离对切片进行分类。我们通过对 HCP 和 BRATS-2015 数据集进行的一系列初步实验验证了我们的方法，结果表明所提出的方法能够将脑部 MRI 分为健康和不健康。
一条后处理管道，用于在心脏磁共振成像中为机器学习算法准备原始数据
通过查看RAW文件中的元数据，SequenceName标签用于丢弃CINE图像，扫描序列标签以选择梯度召回和反转恢复技术（反转时间> 100 ms），序列为Variant标签，以丢弃稳态图像。术语，并去除轴向或冠状图像。扫描通过图像方向分组在一起（每组重新任务和最大元素数），并且只选择了最多的文件数量的组。最后，通过图像形状进行分组（要求一定数量的元素），并且只有具有最高分辨率的系列才能得到。然后，对于每个受试者，提取的串联由一个3D阵列（N，H，W）组成，n个切片数，以及（H，W）图像重新分配。属性在受试者之间不是均匀的。
Moltemplate手册
8个数组，切片和坐标转换42 8.1在新语句中括号[]的转换。。。42 8.2实例化后的转换。。。。。。。。。。。。43 8.3转换顺序（一般情况）。。。。。。。。。。。。。。43 8.4随机阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 8.4.1具有精确分子类型计数的随机阵列。。。44 8.5 [*]和[I-J]切片符号。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 8.5.1建筑物数组一次一个间隔（使用切片无）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 8.5 [*]和[I-J]切片符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 8.5.1建筑物数组一次一个间隔（使用切片无）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 8.6多维阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 8.7自定义单个行，列或层。。。。。。。。47 8.8使用多维阵列创建随机混合物。。47 8.9插入随机空缺。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 8.9.1具有精确类型计数的随机多维阵列48 8.10使用DELETE切割矩形孔。。。。。。。。。。。。。49