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卷积神经网络利用 MR 波谱成像数据预测脑肿瘤等级和阿尔茨海默病
脑部疾病通常通过磁共振成像（MRI）来诊断，以识别解剖偏差，在某些情况下，通过磁共振波谱（MRS）来评估代谢异常[1，2]。磁共振波谱成像（MRSI）以覆盖大脑的二维或三维网格中体素的光谱形式提供代谢信息。MRS 可帮助确定脑部疾病的类型和严重程度，在局部或异质性病变的情况下，可将体素分为健康、非健康或疾病严重程度，例如脑肿瘤[3-12]。在通过 MRI 诊断脑部疾病时，正确的图像分割对于可视化解剖结构和识别病理区域非常重要。相反，在通过 MRSI 进行诊断时，重点更多地放在特征选择算法上，以识别代谢异常[13，14]。在大多数 MRSI 研究中，MRI 用于解剖指导，但事实已证明，将其与 MRI 信息相结合可提高诊断水平[4、10、13、15–18]。卷积神经网络（CNN）[19] 在医学图像分割方面取得了成功[20–23]。CNN 是一种人工神经网络[24]，是目前图像分类的最新技术[25–27]。它们通过卷积充当特征提取器。输入与一个或多个核进行卷积，并使用新的表示来预测输入属于哪个类。因此，经过训练后，核会生成原始输入的表示，该表示更适合区分分配给不同类别的样本。最近，CNN 已应用于 MRS(I) 数据，以估算代谢物的组织浓度 [ 28 – 30 ]、提高 MRSI 的空间分辨率 [ 31 ] 以及评估 MRSI 光谱质量和过滤伪影 [ 32 , 33 ]，但它们尚未用于通过 MRSI 对疾病进行分类。使用 MRSI 数据开发分类模型的一个挑战是可用的案例数量有限。MRSI 数据通常很稀缺，阻碍了使用具有许多参数需要学习的深度神经网络架构。因此，在本文中，我们研究了使用只有一个隐藏层的浅层 CNN 对 MRSI 疾病进行分类。尽管光谱和图像是不同的数据类型，但它们都以特征局部性为特征：图像在空间上是局部性，而光谱在光谱上是局部性 [ 34 ]。特征局部性意味着相邻特征的值高度相关。这些相邻特征是光谱的相邻频率和图像的附近像素。在本文中，我们基于 [ 35 ] 提出了一种 CNN 方法，利用这种特征局部性对脑体素进行分类。为了实现这一点，我们设计了一种类型融合方法，其中光谱和图像数据被联合用于训练具有单个隐藏卷积层的 CNN，该层考虑了光谱的光谱局部性和图像的空间局部性。此外，我们在损失函数中添加了一个正则化项，以惩罚权重值的较大变化，从而避免过度拟合。具体来说，我们考虑了一个具有两个输入分支的 CNN，每个分支都有一个隐藏的卷积层，以便同时处理脑体素的光谱和图像特征。每个分支都由一个隐藏的卷积层组成。这两个分支的输出是
在酸性培养基中，无花果提取物作为钢叶提取物作为钢叶提取物：电化学，重量，光谱和表面螺柱
摘要 - 使用绿色，安全和环保的腐蚀抑制剂向上趋势，导致对植物提取物进行了许多研究，并将其作为理想的替代候选者。在这里，在低温（313K）上快速制备无花果叶提取物（FLE），以保留主要的化学成分和蒸馏水作为提取的溶剂。使用这种制备的抑制剂的抑制性，吸附和作用机制，采用这种绿色抑制剂来防止钢腐蚀，并使用电静脉极化，电化学启发镜和重力测量来评估该制备抑制剂的抑制作用，吸附和作用机制。热力学分析和吸附等温线也已应用于阐明吸附机制。获得的结果表明，FLE是一种混合类型，遵循Langmuir等温线，其抑制效率最高达到94％。通过分析腐蚀过程激活参数证实了抑制剂化学吸附的抑制剂膜的形成，并且随着温度的升高，抑制效率的提高也可以提高。这些发现通过FTIR和FTIR第二个衍生光谱验证。使用SEM技术和XRD分析研究了钢表面形态。 通过无花果叶提取物对酸钢产生了令人满意的腐蚀抑制作用，这符合使用环保，无毒的产物的渴望。使用SEM技术和XRD分析研究了钢表面形态。通过无花果叶提取物对酸钢产生了令人满意的腐蚀抑制作用，这符合使用环保，无毒的产物的渴望。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
AR辐射性偷偷摸摸的预览顺序浸润两光子聚合的3D光子晶体，用于中等光谱应用，3月15日，20
AR辐射偷偷摸摸的预览连续浸润，两光子聚合的3D光子晶体用于中等光谱镜应用，2024年3月15日，2024年3月15日，也称为PHCS，是空间有组织的结构，具有与光波长相等的光学晶格参数。自发现以来，PHC一直在电信行业中找到应用，包括MID-IR光谱应用，电子门和光学计算和ICS的偏振滤波器以及压力强力传感。PHC还可以实现设备小型化（包括微流体），生物传感和化学感应。PHC的唯一几何特性和折射率可以允许或限制在特定频率范围内电磁波的传播。频率的受限范围称为光子带隙（PBG），其存在使结构可以减慢并塑造光。将其应用于气光谱应用中的传感器时，较慢的光会增加光和目标气体之间的相互作用时间，从而增强了灵敏度。PBG高度依赖于PHC和背景材料（通常是空气）之间的折射率（RI）对比度。当存在较差的RI对比条件时，PHC的应用受到限制。在这份新报告中，伊利诺伊大学的伊利诺伊大学科学家和Argonne National Lab通过将内部光学表面覆盖具有ALD沉积的高折射率ZnO的内部光学表面，从而提高了高级三维（3D）PHC的RI，从而使未来的改进能够改进，从而实现了敏感性，准确性，基于pHC的限制。，无论极化如何，带有频带结构中禁光传播频率的完整PBG区域都使三维（3D）PHC在光谱应用中优先于2D和1D PHC，但证明更难制造。唯一设计用于支持顺序浸润合成（SIS）过程，Arradiance的Gemstar TM ALD系统比常规ALD降低了反应温度，更高的反应压力和更长的反应时间。这使前体气体能够在3D聚合物基质内浸润并在深处反应，从而确保没有降解，材料损失或脱气。
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。
Qiacuity®应用指南
Shedding light on the invisible: mapping brain microstructure using diffusion magnetic resonance spectroscopic imaging Dr Cristina Cudalbu from the MRI EPFL Animal Imaging and Technology Section is looking for two highly motivated PhD and PostDoc candidates working together in the area of diffusion weighted MR spectroscopy/spectroscopic imaging (dMRS/dMRSI) at ultra-high magnetic fields and使用3D脑细胞器和体内啮齿动物模型对代谢物扩散度量的交叉验证。该项目是跨学科协作的SNSF提案的一部分，将利用：1）CIBM MRI EPFL的独特生物成像设施，尤其是超高领域9.4T和14.1T In Vivo MR Systems，Vivo MR Systems，两个低温过程，以及在瑞士领域的PET/MR插入的第一个PET/MR插入，以及3 phits in phitzer and phits phits in phitzer and 2）该项目的博士后。背景
使用集成硅光子卷积处理器
光子整合电路是多模式光谱感觉系统的微型化解决方案。多模式光谱感官数据很复杂，具有较大的冗余性数据量，因此需要与高通信功率消耗相关的高通信带宽才能传输感官数据。为了规避这种高通信成本，光子传感器和处理器被带入亲密关系，并使用集成的硅光子卷积处理器提出了光子多模式内传感器计算系统。微区谐振器横梁阵列用作使用5位精度实现卷积操作的光子处理器，并通过图像边缘检测任务验证。证明了多模式光谱感觉数据的原位处理，进一步将处理器与光子光谱传感器整合在一起，从而实现了不同温度下不同类型和浓度的蛋白质种类的分类。在45个不同类别中，分类精度为97.58％。多模式内传感器计算系统展示了整合光子处理器和光子传感器以增强边缘光子设备的数据处理能力的可行性。
生物学科学学院...
SUMMARY OF COURSE STRUCTURE 3 SEMESTER I TIMETABLE* 4 CH448: SPECTROSCOPIC AND PHYSICAL METHODS AND APPLICATIONS 5 CH451: PRACTICAL SKILLS DEVELOPMENT 7 CH429: PHYSICAL CHEMISTRY 9 CH432: BIOPHYSICAL CHEMISTRY 10 CH438: BIOORGANIC CHEMISTRY 11 CH445: ADVANCED INORGANIC CHEMISTRY 12 CH446: BIOINORGANIC AND INORGANIC MEDICINAL CHEMISTRY 13 CH4113:有机化学14 CH4101：研究调查15计划研究调查模块16研究期刊17书面报告指南18项目评估表23学术完整性和窃24个人数据26个人数据26附录27
