神经胶质瘤是最常见的组织学亚型,起源于神经上皮细胞,即星形胶质细胞和少突胶质细胞。根据其组织学和临床放射学特征,这些肿瘤分为低级别肿瘤至高度侵袭性亚型。1尽管在高级别神经胶质瘤的治疗方面取得了进展,但总体生存率仍然很低。2因此,采用先进的成像方式进行准确诊断仍然是治疗的主要手段。多参数磁共振成像 (MRI) 是初步诊断和进一步治疗的首选检查方法,这是众所周知的事实。与计算机断层扫描 (CT) 扫描相比,它具有高空间分辨率和更好的软组织描绘。3然而,由于血脑屏障出现永久性突破,其特异性在治疗后(手术和放疗后)会显著下降。 4 MRI 上的疾病进展替代标记,即液体衰减反转恢复高信号和对比增强模式,可能受到炎症、梗塞、反应性变化或抗血管生成药物的影响。5 神经肿瘤学家经常会遇到此类与治疗相关的
随着世界各地实验室中实现的量子信息处理器越来越强大,对这些设备的稳健性和可靠性描述现在比以往任何时候都更加紧迫。这些诊断可以采取多种形式,但最受欢迎的类别之一是断层扫描,其中为设备提出了一个底层参数化模型,并通过实验推断出来。在这里,我们引入并实现了高效的操作断层扫描,它使用实验可观测量作为这些模型参数。这解决了当前断层扫描方法中出现的表示模糊问题(规范问题)。解决规范问题使我们能够在贝叶斯框架中有效地计算实现操作断层扫描,从而为我们提供了一种自然的方式来包含先验信息并讨论拟合参数的不确定性。我们在各种不同的实验相关场景中展示了这种新的断层扫描技术,包括标准过程断层扫描、拉姆齐干涉测量法、随机基准测试和门集断层扫描。
鉴于最近在电光采样在检测电磁场基态和超宽带压缩态的亚周期尺度量子涨落方面的实验应用方面取得的进展,我们提出了一种方法,将宽带电光采样从光谱方法提升为全量子断层扫描方案,能够在时间域中直接重建自由空间量子态。通过结合两种最近开发的方法来从理论上描述量子电光采样,我们以分析的方式将电光信号的光子计数概率分布与采样量子态的变换相空间准概率分布联系起来,该分布是采样中红外脉冲态和超宽带近红外探测脉冲之间时间延迟的函数。我们对噪声源进行了分类和分析,并表明在使用超宽带探测脉冲的量子电光采样中,可以观察到由于纠缠破坏而引起的热化。减轻热化噪声可以实现宽带量子态的断层重建,同时允许在亚周期尺度上访问其动态。
Sergei Gasilov的高级科学家,加拿大光源Sergey Gasilov是加拿大光源的高级科学家,专门从事仪器和技术的开发,用于硬X射线成像和微视频学。他毕业于莫斯科工程物理研究所,后来又在俄罗斯,意大利,日本,法国和德国工作,从而使用不同的X射线来源进行相比的X射线成像。 在他的博士后研究期间,谢尔盖(Sergey)开发了折射成像技术的硬X射线指数,用于对欧洲同步加速器辐射设施的大型生物医学标本进行层析成像检查。 后来,谢尔盖(Sergey)在ANKA同步器源构建了硬X射线成像光束线和显微镜站。 自2018年以来,谢尔盖(Sergey)负责加拿大光源的生物医学成像和疗法(BMIT)束线。 来自加拿大和国外的生物医学研究人员和物质科学家应用BMIT的最先进的工具和软件工具,用于对位于现场,室内和现场的各种标本的3D非破坏性成像。他毕业于莫斯科工程物理研究所,后来又在俄罗斯,意大利,日本,法国和德国工作,从而使用不同的X射线来源进行相比的X射线成像。在他的博士后研究期间,谢尔盖(Sergey)开发了折射成像技术的硬X射线指数,用于对欧洲同步加速器辐射设施的大型生物医学标本进行层析成像检查。后来,谢尔盖(Sergey)在ANKA同步器源构建了硬X射线成像光束线和显微镜站。自2018年以来,谢尔盖(Sergey)负责加拿大光源的生物医学成像和疗法(BMIT)束线。来自加拿大和国外的生物医学研究人员和物质科学家应用BMIT的最先进的工具和软件工具,用于对位于现场,室内和现场的各种标本的3D非破坏性成像。
在聚合矩阵中掺入二维纳米结构的复合材料具有多种技术(包括气体分离)的功能成分。前瞻性地,使用金属有机框架(MOF)作为多功能纳米燃料,将显着扩大功能范围。但是,事实证明,以独立纳米片的形式合成MOF是具有挑战性的。我们提出了一种自下而上的合成策略,用于可分散的铜1,4-苯二甲基甲酸MOF MOF薄片,层层层和纳米尺寸。将MOF纳米片掺入聚合物矩阵中赋予所得的复合材料,具有与CO2/CH4气体混合物的出色二氧化碳分离性能,以及与压力分离选择性的异常和高度期望的提高。通过层压板浓缩的离子束扫描电子显微镜揭示,与各向同性晶体相比,MOF纳米片对膜横截面的优越占用源于膜横截面,从而提高了分子歧视的效率,并消除了无可生度的持续性途径。这种方法为各种应用打开了超薄MOF - 聚合物复合材料的门。
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务,通过插入式游戏(PNP)算法的最新进步(PNP)算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像,但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下,基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量,尽管它们缺乏解释性。在这项工作中,我们提出培训近端神经网络(PNN),以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验(MAP)估计值的近端算法获得的,但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性,可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外,与传统的神经网络相比,它们具有更简单的体系结构。
1 简介功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种光学技术,可以对脑血液动力学、氧合和代谢进行非侵入性监测和成像,以评估健康和疾病状态下的脑功能。1 近红外光 (波长约 700 − 900 nm) 可穿透生物组织几厘米,因为组织在电磁波谱的这个区域相对透明。放置在头部的源光极发出的光会穿过大脑结构,包括大脑皮层表面,在那里它与组织发生散射和吸收相互作用。部分散射光可以由距离光源几厘米的一个或多个探测器测量,并通过测量多个波长范围内光的衰减来评估组织特性,最显著的是血红蛋白种类 (氧合/脱氧血红蛋白) 的浓度。通过组合源和探测器阵列,现在不仅可以重建这些特性的地形图像,还可以重建断层扫描图像。2 特定脑区内的功能激活会引起功能性充血,从而导致特征性的血流动力学反应功能,血流量增加,氧合血红蛋白水平升高,脱氧血红蛋白浓度降低。3
1. 状态表示 . ...非量子比特系统的表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 157
近年来,量子计算的快速发展引发了人们的广泛兴趣,人们开始开发可扩展的量子信息理论方法,以用于大型量子系统。例如,已经提出了几种方法来绕过断层扫描状态重建,同时在一定程度上保留了估计先前测量的给定状态的多种物理特性的能力。在本文中,我们介绍了虚拟线性映射算法 (VILMA),这是一种新方法,它不仅可以使用信息完整测量结果的经典后处理来估计多个算子平均值,还可以在任意(不一定是物理的)k 局部映射的低深度电路下对测量参考状态的图像进行估计。我们还表明,VILMA 允许通过一系列有效的线性程序对虚拟电路进行变分优化。最后,我们探索了该算法的纯经典版本,其中输入状态是具有经典有效表示的状态,并表明该方法可以准备多体哈密顿量的基态。
量子信息产生是由量化场和低维原子系统之间的相互作用引起的,这是量子理论中最热门的主题之一[1]。RABI模型是描述原子系统与量化字段之间相互作用的第一个模型,它研究了两个水平原子与理想的腔场之间的相干性[2]。jaynes-cummings(JC) - 模型是另一个简单的模型,它描述了旋转波近似下的原子局部相互作用[3]。从那时起,JC模型就开始了概括,包括量化字段或原子系统或全部的概括。例如,讨论了信息生成诱导多光子JC模型和两级原子之间的相互作用[4]。研究了在经典场和Kerr样培养基的存在下移动的两级原子和多光子的纠缠和非经典相关性[5,6]。研究了非线性SU(1,1)和SU(2)量子系统的相干性和断层摄影熵[7]。最近,检查了外部环境对原子局部相互作用的影响,例如,恒星移位[8、9、10],振动石墨烯片[11]和光力学腔[12、13]。