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正电子发射断层扫描中的人工智能
智能手机、智能家居、智能导航等都是人工智能（AI）在日常生活中的重要应用。人工智能最早出现于20世纪50年代，随着对它的认识和重新定义，人工智能逐渐被提出。目前，人工智能被定义为研究和开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学（1）。我们目睹了人工智能的快速发展，其在医疗保健，特别是医学图像处理和分析方面的研究和应用方兴未艾。与更易于获取且采集过程更容易标准化的计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）相比，正电子发射断层扫描（PET）更昂贵、获取范围更广，其更复杂的技术操作过程给标准化图像采集带来了困难。虽然AI在PET领域的研究和应用进展相对较慢，但由于PET作为分子影像的重要领域，AI在PET成像领域的应用正受到广泛的关注，成为研究热点。在技术层面，针对不同厂家、不同仪器型号、不同成像技术的PET扫描仪在成像过程中参数和质量的差异性，开展了图像后处理研究，包括图像标准化、归一化、小波变换、高斯变换、特征预处理等。AI赋能的分割技术进一步提高了AI特征的稳定性和AI研究的可重复性（2、3）。为了满足临床应用的需求，通过深入挖掘图像特征，结合人群和临床证据，构建机器学习模型，PET 中的 AI 已被开发用于病变检测和边界描绘、诊断和鉴别诊断、风险预测和预后评估，甚至预测临床基因或分子分型（ 1 , 4 – 7 ）。本研究主题包括 11 篇出版物，强调了 AI 如何支持 PET 图像处理和分析。最近，许多研究小组一直致力于将 AI 用于 PET 图像解释，例如病变检测。Kawakami 等人应用对象深度学习 (DL) 检测模型 You Only Look Once Version 2 (YOLOv2) 来检测 18 F-FDG PET 中的生理和异常摄取。）。）。结果表明，MIP 图像上的生理摄取被快速准确地识别（Kawakami 等人。YOLOv2 检测到的异常摄取与手动识别的覆盖率较高（Kawakami 等人。精确的检测和快速的反应将成为疾病诊断的有用工具。最大标准化摄取值 (SUVmax) 是解释图像和评估的最常用参数
综合超声和电阻抗断层扫描...
综合超声和电阻抗断层扫描用于提高肾结石检测率 KR Farnham 1、EK Murphy 1 和 RJ Halter 1,2 1 塞耶工程学院，2 盖泽尔医学院，达特茅斯学院，新罕布什尔州汉诺威 引言 长期处于微重力环境中会导致脱水、淤滞和骨质脱矿，从而引发肾结石，对宇航员的健康和幸福构成严重威胁 [1]。尽早发现肾结石的形成是有益的，因为较小的结石更容易通过，而碎石术等非侵入性治疗需要先使用高对比度成像（如荧光透视、X 射线）定位结石。超声波是目前在太空中使用的成像系统，但仅用超声波检测小结石是一项具有挑战性的任务。执行深空任务的宇航员需要能够对肾结石等疾病进行成像和治疗，而无需依赖额外的造影剂或远程医疗支持，因为航天器的限制和距离使这些解决方案不可行 [2]。通过对生物电特性进行成像可以获得明显更高的对比度，因为这些特性对细胞内容、组织类型和病理很敏感，从而可以检测软组织内的结石。电阻抗断层扫描 (EIT) 是一种资源消耗少、非侵入性、非电离的技术，可产生这些电特性的图像，并能够检测一系列与空间相关的疾病（如肾结石、组织损伤、肌肉萎缩、胸腔功能、癌症存在） [3]。通过结合超声波和 EIT（US-EIT），我们可以构建高对比度图像，而无需额外的设备或专业知识，为宇航员提供一种易于使用的工具，以便在长期任务中有效监测他们的健康状况。
量子通道的阴影过程断层扫描
量子过程断层扫描是构建量子计算机，启用量子网络并了解量子传感器的关键能力。像量子状态断层扫描一样，任意量子通道的过程层析成像需要多个测量值，这些测量值在量子位的数量中呈指数缩放。然而，应用于量子状态的影子tomog-raphy的最新领域已经证明了能够提取有关状态的关键信息的能力。在这项工作中，我们将影子状态断层扫描的概念应用于表征量子过程的挑战。我们利用Choi同构直接将严格的界限从阴影状态层析成像到阴影过程断层扫描中，并且在过程断层扫描中独有的测量数量上找到了其他界限。我们的结果，包括用于实现阴影过程刻度的算法，启用新技术，包括评估通道串联以及将通道应用于量子状态的阴影。这为理解大规模量子系统提供了巨大的改进。
非对比度计算机断层扫描在评估中的作用...
[1]在这个新的放射学时代，计算机断层扫描已成为头部受伤患者初步评估的基本主要选择。在检测颅骨骨折和急性颅内出血方面，它也很容易获得，更快且高度准确。[2]基于50名被转诊为NCCT头部调查的患者，根据调查的50名患者，基于便利性抽样进行了一项前瞻性研究。进行了研究以确定临床发现，断裂的类型和骨折部位。这项研究得出的结论是，NCCT头部调查是最佳的脑损伤史患者的主要方式。关键字：NCCT头，MDCT，断层扫描，重建。简介CT扫描代表计算机断层扫描。这是一种特殊的断层扫描形式，其中计算机用于对层析成像平面或切片进行数学重建。1971年10月1日，在由Godfrey N. Hounsfield爵士开发的原型扫描仪上进行了涉嫌进行额叶肿瘤的患者进行的第一次临床计算机断层扫描（CT）扫描。扫描仪产生了具有80 x 80矩阵的图像。[3] 1974年，罗伯特·史蒂文·莱德利（Robert Steven Ledley）博士给了整个 -
超快分子框架量子断层扫描
我们开发并通过实验证明了一种动态多原子系统的完整分子框架量子断层扫描 (MFQT) 方法。我们通过完整表征氨 (NH 3 ) 中的电子非绝热波包来举例说明这种方法。该方法利用能量和时间域光谱数据，并生成系统的实验室框架密度矩阵 (LFDM)，其元素是群体和相干性。LFDM 完整表征了分子框架中的电子和核动力学，生成了任何相关算符的时间和方向角相关期望值。例如，可以构建时间相关的分子框架电子概率密度，从而生成有关分子框架中电子动力学的信息。在 NH 3 中，我们观察到电子相干性是由核动力学引起的，核动力学以非绝热的方式驱动分子框架中的电子运动（电荷迁移）。在这里，核动力学是旋转的，非绝热科里奥利耦合驱动相干性。有趣的是，核驱动的电子相干性在较长的时间尺度上得以保持。总体而言，MFQT 可以帮助量化电子和核自由度之间的纠缠，并为超快分子动力学、电荷迁移、量子信息处理和最优控制方案的研究提供新途径。
硬膜下血肿和计算机断层扫描的帮助
引言下膜血肿（SDHS）也称为创伤性脑损伤（TBI）。SDH可以在任何年龄发生，但最常见于65岁或以上的老年人口（Kwon等，2022）。硬膜下血肿每100,000个人中约21个，并且变得越来越普遍（Kung＆Lin，2020）。计算机断层扫描（CT）是一种成像方式，可使用X射线产生横截面图像。X射线管和检测器围绕感兴趣的区域旋转360度，从而在CT扫描过程中产生横截面图像。这些图像可以在多个平面中重新格式化，甚至可以生成在计算机监视器上查看的三维图像。（Long等，2019）。ct是由于短扫描时间和产生的图像而检测SDHS的首选成像方式。（Kwon等，2022）。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
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。
通过工业过程层析成像增强现实
今天，原位分析和监测对于确保受到封闭式环境的成功和健康的工业过程至关重要。随着数字化的快速发展，增强现实（AR）已被用于使人们与必要的信息融洽相互作用。但是，与对复杂数据的有效分析有关的AR技术和域用户之间仍然存在知识差距。因此，增强域用户能力的新解决方案将使整个行业受益。在这项研究中，我们报告了一个初始的原型，该原型支持工业过程断层扫描（IPT）中整个3D周围环境中的复杂数据可视化和分析。Microsoft Hololens 2配备了用户与3D信息进行交互，该信息表征了工业过程中高级沉浸式工艺的工作流程。与现有解决方案相比，我们的工作明显改善了性能，指向应如何在帮助IPT系统的AR部署和开发AR的道路上。