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![使用3D卷积神经网络[18F] Florbetaben脑宠物图像分类](/simg/c\c82f9175d25c0bc6ff164861a883d62a00589155.webp)
使用3D卷积神经网络[18F] Florbetaben脑宠物图像分类
在淀粉样蛋白脑扫描的深度学习分类中已经报道了高精度，这是阿尔茨海默氏病诊断的重要因素。但是，应该考虑过度拟合的可能性，因为该模型配备了样本数据。Therefore, we created and evaluated an [ 18 F]Florbetaben amyloid brain positron emission tomography (PET) scan classification model with a Dong-A University Hospital (DAUH) dataset based on a convolu- tional neural network (CNN), and performed external validation with the Alzheimer's Dis- ease Neuroimaging Initiative dataset.在DAUH和外部数据集上进行了空间归一化，计数归一化和头骨剥离预处理。但是，平滑仅在外部数据集上进行。使用了三种类型的模型，具体取决于它们的结构：Inception3d，resnet3d和vgg3d。在使用DAUH数据集的80％训练后，选择了适当的模型，其余的DAUH数据集用于模型评估。然后使用外部数据集验证了所选模型的概括潜力。Inception3d，Resnet3d和VGG3D的模型评估的准确性为95.4％，92.0％和97.7％，外部验证的准确性分别为76.7％，67.1％和85.3％。inception3d和resnet3d用外部数据集重新训练；然后，比较曲线下的面积，以确定二元分类性能的显着性水平小于0.05。进行微调后再次执行外部验证时，Inception3d的性能提高到15.3％P，RESNET3D的性能提高到16.9％P。在[18 F] Florbetaben淀粉样蛋白脑PET扫描使用CNN中，可以通过外部阀门观察到概括势。当模型分类性能与外部验证之间存在显着差异时，更改模型结构或微调模型可以帮助改善分类性能，并且还可以通过通过基于Web的开放平台进行协作来找到最佳模型。
Zeb1保持长期的成年造血干细胞功能和耗尽造血的
新兴证据暗示上皮 - 间质转变转录因子ZEB1是造血干细胞（HSC）分化的关键调节剂。ZEB1是否调节HSC功能的长期维护仍然是一个空旷的问题。Using an inducible Mx-1-Cre mouse model that deletes condi- tional Zeb1 alleles in the adult hematopoietic system, we found that mice engineered to be de fi cient in Zeb1 for 32 weeks displayed expanded immunophenotypically de fi ned adult HSCs and multipotent progenitors associated with increased abundance of lineage-biased/balanced HSC subsets and augmented cell生存特征。在造血分化期间，持续的Zeb1损失增加了骨髓和脾脏中的B细胞，并减少了外周血中的单核细胞产生。在竞争性转移实验中，我们发现来自长期ZEB1缺失的成年小鼠的HSC在多列元素分化能力中显示出细胞自主缺陷。长期的Zeb1损失受干扰的髓质外造血作用，其特征是脾脏重量增加和脾细胞的矛盾降低，伴有HSC疲惫，谱系特异性缺陷，特异性缺陷，以及异常的，prelect的累积，诸如C-Kkit + CD16/32 + CD16/32 + Quertors的累积。ZEB1损失长达42周可以导致脾肿大和GR-1 + MAC-1 +细胞的积累，进一步支持这样一个观念，即Zeb1的长期表达抑制了PRELEUKEATIC活性。©2024 ISEH - 血液学和干细胞协会。由Elsevier Inc.出版因此，持续的Zeb1 de te骨会破坏体内HSC功能，并损害对耗尽造血的调节，对髓样肿瘤中Zeb1的肿瘤抑制功能有潜在的影响。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
Abhinav Valada
ConferenceonRobotLearning(CoRL), IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR), IEEEInternationalConferenceon Computer Vision (ICCV), Robotics: Science and Systems (RSS), IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), International Conference on Field and Service Robotics （FSR），国际机器人研究研讨会（ISRR），欧洲移动机器人会议（ECMR），国际高级机器人会议（ICAR），germanconferenceOnpatternrecognition（GCPR），国际conferenceOnConferenceOnConferenceonConconteronEnintelligenteligenteligentRoboticsandApplications（ICIRA）
Agilent 6890N 网络气相色谱仪
本仪器是根据 ISO 9001 注册的质量体系设计和制造的。本仪器符合国际法规、安全和电磁兼容性要求。规格比实际测试条件更为保守。此外，还根据 Agilent 标准进行了进一步测试，以确保交付后和长期使用后的操作。有关更多信息和典型的产品测试，请参阅 http//www.chem.agilent.com/cag/aboutapg/aboutQuality.html。
新的大型/溢出包裹领取地点
佛罗里达理工学院在招生、教育政策管理、奖学金和贷款项目、就业政策以及体育或其他大学赞助的项目或活动方面，不因种族、肤色、宗教、性别、国籍、基因信息、性取向、性别认同、残疾、受保护的退伍军人身份或任何受保护的少数群体而歧视任何人。根据 1972 年《教育修正案》第九条，佛罗里达理工学院不因性别而歧视任何人。20240681
应力腐蚀开裂 - 慢应变...
技术于 1977 年 5 月 2-4 日在加拿大多伦多举行。该研讨会由 ASTM 金属腐蚀委员会 G-1 与国家腐蚀工程师协会 TPC 金属材料应力腐蚀开裂委员会 T-3E 合作赞助。国家标准局的 G. M. Ugiansky 代表 ASTM 委员会 G-1，Battelle Columbus 实验室的 J. H. Payer 代表 NACE 委员会 T-3E。 Ugiansky 和 Payer 也担任本出版物的编辑。
基于自促进聚类的对比学习用于脑网络预训练
磁共振成像（MRI）等神经成像技术的快速发展促进了我们获取大脑结构和功能特征。脑网络分析是从 MRI 探索大脑机制的重要工具之一，它为大脑组织提供有价值的见解，并促进对大脑认知和神经退行性疾病病理的理解。图神经网络（GNN）通常用于脑网络分析，但它们受到医疗数据稀缺的限制。虽然已经开发了图对比学习方法来解决这个问题，但它们通常涉及扭曲大脑解剖结构的图增强。为了应对这些挑战，本文提出了一种无增强的对比学习方法，即基于自促进聚类的对比学习（SPCCL）。具体而言，通过引入基于聚类的对比学习损失和自促进对比对创建方案，所提出的 SPCCL 可以从比疾病患者数据相对容易获取的其他健康受试者数据中进行预训练。所提出的 SPCCL 利用这些额外的数据来保持原始大脑结构的完整性，使其成为一种有效的大脑网络分析的有前途的方法。在开放获取的精神分裂症数据集上进行了全面的实验，证明了所提出方法的有效性。
IH＆RC 2025 -Pduuchery -IHRC SBVS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。
IH＆RC 2025 -IHRC SBV -SRI BOLOGY VIDAPETHS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。