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基于人工智能的实时视觉病理学增强三维光学相干断层扫描能否优化 nAMD 患者的治疗决策？RAZORBILL 研究的原理和设计
摘要 背景/原理 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持工具正在医学的多个领域开发，需要评估其对患者治疗和结果以及临床工作流程优化的影响。RAZORBILL 研究将通过使用自动液体和层量化测量来丰富三维 (3D) 视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 扫描，研究先进的 AI 分割算法对新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 患者疾病活动性评估的影响。 方法 RAZORBILL 是一项观察性、多中心、跨国、开放标签研究，包括两个阶段：(a) 临床数据收集（第 I 阶段）：选择观察性研究设计作为在现实世界临床环境中收集数据的合适设计，该设计既不强制严格的访问时间表也不强制要求治疗方案，以便在第 II 阶段进行评估；(b) OCT 富集分析（第 II 阶段）：将对去识别的 3D OCT 扫描进行疾病活动性评估。在此次评估中，研究人员将审查丰富了分割结果（即突出显示和量化的病理液体量）和原始（即非丰富）状态的扫描。此次审查将采用综合交叉设计，研究人员将作为自己的对照，从而使分析能够考虑到专业知识和个体疾病活动定义的差异。结论为了将新型 AI 工具应用于常规临床护理，需要仔细研究其益处和操作可行性。RAZORBILL 将告知基于 AI 的临床决策支持工具的价值。它将阐明这些工具是否可以用于 nAMD 患者的临床治疗，以及是否允许优化常规临床护理中的个性化治疗。
通过时间对自旋玻璃进行量子过程断层扫描......
在表征量子系统时，量子过程层析成像 (QPT) 是标准基元。但由于量子系统的高度复杂性和维数灾难，QPT 在处理大量量子比特时变得不切实际。另一方面，将 QPT 与机器学习相结合在最近的研究中取得了巨大的成功。在本文中，我们探索了将 QPT 与机器学习和参数化量子电路相结合的机会，以重建自旋玻璃的汉密尔顿量。这产生了一个相当简单和直接的算法。为此，首先推导出必要的量子电路。借助此，重建了 Ising 自旋的汉密尔顿量。最后，我们切换到与 Ising 自旋没有太大区别的自旋玻璃，并在此执行相同的操作。从此，系统随后通过获得的汉密尔顿量完全表征。这些方法适用于高达 12 个量子比特的系统大小，但也可以采用更多的量子比特。使用伊辛模型和自旋玻璃的模拟数据，重建结果达到高保真度值，展示并强调了所提出算法的效率。
人工智能和光学相干断层扫描自动表征人类动脉粥样硬化斑块
1. 上海交通大学生物医学工程学院，上海，中国；2. 哈尔滨医科大学附属第二医院心脏病科，哈尔滨，中国；3. 西班牙阿尔赫西拉斯，直布罗陀坎波健康信托基金会心脏病科；4. 美国纽约州纽约，长老会医院和哥伦比亚大学心脏病科介入血管治疗中心；5. 美国纽约州纽约，心血管研究基金会；6. 福建医科大学协和医院心脏病科，福建，福州；7. 日本和歌山医科大学心血管医学系；8. 中国医学科学院阜外医院，国家心血管病中心，北京；9. 爱尔兰国立戈尔韦大学兰姆转化医学研究所和 CURAM，爱尔兰，戈尔韦；10. 丹麦奥胡斯大学医院心脏病科
通过成人视觉皮层的视网膜定位映射评估新一代可穿戴高密度弥散光学断层扫描技术
自从引入和发展功能性神经成像以来，对人类大脑功能的研究取得了长足的进步。功能性磁共振成像 (fMRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 一直处于这一发展的前沿，但它们也存在局限性。两者都对参与者的行动能力施加了重大限制，这阻碍了它们在婴儿等具有挑战性的人群中的应用以及在研究涉及运动的神经过程和行为方面的应用。由于相关成本、狭窄的扫描仪环境以及（就 PET 而言）放射性示踪剂的使用，延长或重复监测也很困难。1、2 此外，fMRI 对电子或金属植入物（如起搏器、人工耳蜗、动脉瘤夹和手术器械）有禁忌症。由于 MRI 和 PET 设备体积大、固定，并且要求参与者平躺，因此在日常场景中（例如面对面交谈时）研究大脑非常困难。近年来，漫射光学方法在克服这些局限性方面显示出了巨大的潜力。3、4 功能性近红外光谱 (fNIRS) 使用近红外光来检测大脑功能。它使用放置在头皮上的光源和探测器阵列来监测大脑氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，并可以提供空间分辨率为 3 厘米的二维图像。5、6 高密度漫射光学断层扫描 (HD-DOT) 是使用高密度测量阵列的 fNIRS 方法的外推。尽管在这种情况下“高密度”的定义尚未准确确定，但适当的定义是，HD-DOT 阵列提供具有几种不同源 - 探测器分离的通道，跨越“短分离（SS）”（<15 毫米）到“长”（≥30 毫米）范围，并在整个视野范围内在每个分离处提供重叠的空间灵敏度曲线。现已确定 HD-DOT 可以提供比 fNIRS 或其他弥散光学成像方法更优质的深度分辨图像。7 – 9 从多个重叠通道测量中获得的相互信息提高了空间分辨率，使用多个源 - 探测器分离可提高横向和深度特异性。此外，以不同的源 - 探测器分离进行采样提供了一种减少来自脑外组织信号影响的方法。10、11
具有集成正电子发射断层扫描的多尺度大脑模拟产生隐藏的局部现场潜在活动，从而增强了对阿尔茨海默氏病的机器学习分类
方法。TVB允许标准化的大规模结构连通性（SC）的建模和整个脑动力学的模拟。我们将TVB与淀粉样蛋白β的因果关系模型相结合，以及与支持矢量机和随机森林的机器学习分类。根据各个AV-45 PET扫描量化的淀粉样蛋白β负担为局部激发/抑制平衡的参数提供了信息。我们使用磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET，特别是淀粉样蛋白β（ABETA）结合示踪剂AV-45-PET和TAU蛋白（TAU）结合AV-1451-PET）来自阿尔茨海默氏病神经IMIMIMIMIMIMIMIIMEGIATIATIVE Initiative Initiative Intiative Intiative Intiative Intiative Stre ni3（adni3）。正在研究模拟局部田间电位（LFP）的频率组成，因为他们使用支持载体机和随机森林分类器在阿尔茨海默氏病（AD），轻度认知障碍（MCI）和健康对照组（HC）之间对个体进行分类。
可操作的、无测量量子断层扫描
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。
实时量子态层析成像的在线优化算法
摘要 考虑到连续弱测量过程中测量噪声的存在，建立了在线量子态层析成像（QST）的优化问题并给出了相应的约束条件。基于在线交替方向乘子法（OADM）和连续弱测量（CWM），设计并推导了一种在线 QST 算法（QST-OADM）。具体来说，将在线 QST 问题分解为量子态和测量噪声两个子问题。所提算法采用自适应学习率，将计算复杂度降低至 O(d3)，为实时量子态层析成像提供更高效的机制。与现有的大多数基于 CWM 的在线 QST 算法相比，所提 QST-OADM 每次采样时都可以精确地求解两个子问题，而现有的 QST 算法在每次估计时都需要进行耗时的迭代。对 1、2、3 和 4 量子比特系统的在线 QST 的数值实验证明了所提算法的有效性。
原创文章 术中计算机断层扫描仪在现代神经外科手术中的作用——早期经验
然而，导航的重大限制在于假设大脑和颅骨是刚性结构[6,5,23]，但在手术过程中，由于 Kelly 等人 [8] 在 1986 年描述的脑移位现象，这限制了外科医生在术前图像和术中解剖结构之间能够实现的关联。 [14] 这是由于脑组织扭曲造成的，有几项研究记录了脑组织的手术操作、组织肿胀和脑脊液流失以及脑牵开器的使用 [4,13,17] 是造成这种与时间相关的动态时空事件的原因。 [25] 这会导致导航系统中的图像不正确，并可能使手术不准确。 脑移位现象可能发生在皮层和深层脑结构中 [5]，这可能导致大脑重要区域的损伤，例如在胶质瘤手术中。 [28] 外科界尚未就导航本身是否能够改善手术结果达成共识，但认识到需要一个更准确的解决方案，而这一解决方案可以通过术中成像方式提供的实时图像来解决。
具有保真度估计的可扩展量子断层扫描
随着量子器件制造技术的快速发展，我们现在可以操纵越来越多的纠缠量子比特。中型量子器件（10-100 量子比特）已在超导电路、囚禁离子和超冷原子平台上实现 [1-7]。量子态层析成像 (QST) 旨在通过对状态副本进行适当测量来重建未知量子态，它是验证和衡量实现优劣的黄金标准。具体而言，QST 是证明量子处理器上所有实际操作和测量所能提供的信息的完整性所必需的。量子场论的早期研究集中在混合态，发现它需要对一组最小 O(d) 个互不偏基进行射影测量[8-10]，或对正算子值测度（POVM）进行 O(d2) 期望所提供的信息[11-14]。随着希尔伯特空间维数 d 随着成分（如粒子）数量的增加而呈指数增长，这很快变得不切实际。对于纯态，最近证明，就信息而言，POVM 的数量可以大幅减少到 O(d)[15-17]，测量基的数量可以减少到 4 个[18-20]。然而，由于样本空间 d 的大小呈指数级增长，实现这些精心设计的非局部测量并获得相应的收敛概率分布在实验上仍然是难以实现的[21]。经过长期发展其数学基础之后，我们现在正处于考虑其实用方面的阶段。