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量子层析成像中的量子层析成像中的三阶集成光学参数振荡器
简介。新型的光子量子技术依赖于非经典光的集成来源，从而产生了从单光子到明亮场的纠缠状态的范围。光学参数振荡器（OPO）被广泛用于此目的。纳米光子学的发展将这些设备带入了微观领域[1]。如今，它们代表了纠缠光子的可靠来源[2]，是实现综合信息信息协议的基础[3]。在连续变量域中，实现了几个重要的里程碑，例如使用第二（χ（2））[4，5]和三阶（χ（3））非线性[6-11]的片上光学挤压。尤其是硅光子学引起了人们的极大兴趣，因为它们与CMOS（互补的金属 - 氧化物 - 氧化型）制造过程的兼容性，从而使光子和微电源在同一芯片中无缝整合。由其成熟的制造业杠杆作用，低损失波导是局部制造的，导致超高质量因子光学微型洞穴[12]。在这里，我们首次介绍了在片上OPO中产生的完整高斯州的完整量子断层扫描。是针对这些系统中纠缠的观察，在参考文献中进行了理论预测。[13，14]，我们使用谐振辅助
自由形式的机器人光学相干断层扫描超出光学领域的
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年5月23日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.21.595073 doi：biorxiv Preprint
深度学习的工作流程，用于自动提取心脏纤维化中心脏计算机断层扫描上心房和心外膜脂肪组织的自动提取
抽象背景：计算机断层扫描（CT）图像上左心房（LA）和心外膜脂肪组织（EAT）体积的术前估计与心房颤动（AF）复发的风险增加有关。我们旨在设计一个基于学习的工作流程，以提供对心房，心包和饮食的可靠自动分割，并为未来在AF管理中的应用提供。方法：本研究招募了157例AF患者，他们在2015年1月至2017年12月在台北退伍军人综合医院之间接受了首次导管的消融。LA，右心庭（RA）和心包的三维（3D）U-NET模型用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。 我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。 在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。 结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。 3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。 我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。 结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。用于开发用于总，LA-EAT和RA-EAT自动分割的管道。我们将心包内的脂肪定义为组织，衰减在-190至-30 HU之间，并量化了总食物。在心包内的LA或RA的扩张性内部边界和心内膜壁之间的区域用于检测归因于脂肪的体素，从而估计La-EAT和RA-EAT。结果：LA，RA和心包分割模型的骰子系数分别为0.960±0.010、0.945±0.013和0.967±0.006。3D分割模型与LA，RA和心包的地面真相良好相关（r = 0.99，所有人的P <0.001）。我们提出的食品，LA-EAT和RA-EAT方法的骰子系数分别为0.870±0.027、0.846±0.057和0.841±0.071。结论：我们提出的用于自动LA，RA和饮食分割的工作流程在CT图像上使用3D U-NETS对AF患者可靠。
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
分析精酿啤酒偏好和市场细分...
三维（3D）特定细胞种群，蛋白质表达模式或整个大脑水平的病理标记物的可视化代表了神经科学中的宝贵工具。光学投影断层扫描（OPT）和光板荧光显微镜（LSFM）是高分辨率的光学3D成像技术，可以在介质尺寸（MM-CM范围）透明标本中特异性标记的目标可视化（Sharpe等，2002; Dodt et al。，2007年）。因此，这些光学技术非常适合于体内整个啮齿动物脑成像，从而在完整大脑的细胞分辨率下提供信息（Alanentalo等，2007； Hansen等，2020）。与其他功能成像方式一致，OPT和LSFM对其目标表现出很高的灵敏度和特异性，但仅提供非常有限的解剖信息。考虑到大脑的高度分室解剖结构以及这些区域履行的特定作用，至关重要的是能够将OPT或LSFM获得的荧光信号映射到注释的大脑区域。在解剖学上绘制蛋白质表达谱并在这些图像上执行3D定量和统计的可能性将极大地使光学中学成像在神经科学中的应用有益。
纤维工具：快速准确的DNA-M6A使用单个...
图2激光表的概述和与SEM的接口。a，具有相关光束修改硬件的激光表的简化示意图。515 nm激光信号（绿线）起源于纤维激光器上的SHG模块，然后以9：1的比例分开。10％的功率被定向1型BBO，将其转换为257 nm UV脉冲（紫色线）。90％的功率被引导为安装在电动延迟阶段的逆转录器中，然后发送到SEM。b，在激光表的顶部视图实现，标有各种关键组件和激光路径。c，两个关键的SEM端口被标记，虚线表明绿色和紫外线激光脉冲如何进入系统。将UV脉冲定向到SEM阴极上，从而在色谱柱下产生光电子的脉冲。绿色脉冲被指向一个光学端口，该光端口导致最终到达标本的内部潜望镜。
刺激的拉曼散射断层扫描，用于快速三...
摘要。三维（3D）成像对于理解复杂的生物学和生物医学系统至关重要，但是活细胞和组织成像应用仍然面临着由于成像速度的限制速度和强烈散射而面临的挑战。在这里，我们提出了一种独特的相调节刺激的拉曼散射断层扫描（PM-SRST）技术，以实现细胞和组织中的无标记的3D化学成像。为了完成PM-SRST，我们使用空间光调节器来电子方式操纵沿针头贝塞尔泵束的聚焦Stokes束进行SRS层析成像，而无需进行机械Z扫描。我们通过实时监测以8.5 Hz体积速率的水中的三键珠的3D布朗运动以及对MCF-7细胞中乙酸刺激剂的即时生化反应，证明了PM-SRST的快速3D成像能力。此外，将贝塞尔泵束与更长的波长stokes梁（NIR-II窗口）相结合，在PM-SRST中提供了出色的散射弹性能力，从而在更深的组织区域中可以快速断层扫描。与传统的点扫描相比，PM-SRST技术在高度散射介质（例如聚合物珠幻影和诸如猪皮肤和脑组织等生物学）的成像深度方面提供了〜双重增强。我们还通过观察氧化氘分子到植物根中的动态扩散和摄取过程来证明PM-SRST的快速3D成像能力。开发的快速PM-SRST可用于促进代谢活性的无标签3D化学成像以及活细胞和组织中药物输送和治疗剂的功能动态过程。
神经退行性疾病中突触密度的体内成像与正电子发射断层扫描：系统评价
正电子发射断层扫描（PET）与放射性示踪剂结合与突触囊泡糖蛋白2 a（SV2A）的结合，可以量化活着的人脑突触密度。评估突触密度损失的区域分布和严重程度将有助于我们对神经退行性萎缩之前的病理过程的理解。In this systematic review, we provide a discussion of in vivo SV2A PET imaging research for quantitative assessment of synaptic density in various dementia conditions: amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer ' s disease, Frontotemporal dementia, Progressive supranuclear palsy and Corticobasal degeneration, Parkinson ' s disease and Dementia with Lewy bodies, Huntington ' s疾病和脊椎没共济典礼。我们讨论了有关群体差异和临床认知相关性的主要发现，并探索SV2A PET与病理学的其他标志之间的关系。此外，我们谈到了健康衰老和放射性示意剂验证研究结果中的突触密度。在2018年至2023年之间在PubMed和Embase上确定了研究；最后一次于2023年7月3日搜索。总共包括36项研究，包括正常老化，21个临床研究和10项验证研究的5个研究。提取的研究特征是参与者的细节，方法论方面和关键发现。总而言之，关于体内SV2A PET的小但不断增长的文献揭示了各种神经退行性疾病之间突触密度损失的不同空间模式，这些模式与认知功能相关，支持SV2A PET成像的潜在作用，以进行不同的诊断。SV2A PET成像显示出对神经退行性疾病的病因的新见解，并作为突触密度还原的生物标志物的巨大希望。提出了针对未来突触密度研究的新方向，包括（a）临床前痴呆症患者同类群中的纵向成像，（b）突触密度损失到其他病情逻辑过程中的多模式映射，以及（c）监测治疗反应并在临床试验中评估药物效率。
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
定量光声断层扫描：建模和反问题
1.1光声成像，有一些密切相关但不同的成像方式在光声成像的标题下。所有人都利用光声效应，这是当充分短的光脉冲被弹性材料吸收并随后被热化时，吸收位点将充当声脉冲的来源。1 - 3中，在所有变体中，光脉冲都针对正在研究的软生物组织，并在组织表面测量所得的声脉冲。从声脉冲的测量值中，可以形成吸收光的图像。这是光声图像。光声显微镜与光声断层扫描的不同之类的方式不同，以收集数据并形成图像。在光学显微镜中，光束或声学探测器都被牢固地聚焦并横跨组织表面扫描。1，4由于焦点引起的定位，可以直接从测量的声学时间序列中形成图像。确实，正是聚焦的紧密性决定了图像的分辨率。（源或检测器通常是栅格扫描的事实不是使显微镜的原因；一系列集中的来源或检测器也可以使用。）是释放的 - 实际上，照明的布置使整个利益区域充满光 - 并且一系列未加注（或至少不是紧密的集中）探测器可用于记录产生的声学时间序列。1，2因为光声源可以分布在整个组织中，并且每个时间序列都可以包含来自任何地方的信号（因为检测器没有重点），因此与显微镜相比，数据和源之间的连接更为复杂，并且必须使用图像重建算法来形成图像。光声断层扫描，而不是显微镜，是本综述的主要关注点，尽管所述的组织光学功能将适用于浊度介质中的所有光声成像方法。