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进行经导管主动脉瓣置换（TAVR）以治疗主动脉狭窄，并越来越多地用于低到中等风险的人群。目前，注意力已经转移到了生物繁殖发生的长期结局，并发症和终身维持。一些TAVR原位的患者可能会随着时间的流逝而形成冠状动脉疾病，需要侵入性冠状动脉造影，这可能与TAVR生物植被相近，与冠状动脉ostia近似。此外，由于逐渐的结构瓣变性，年轻的患者可能需要第二个经导管心脏瓣膜（THV）来“替换”其原位。植入第二，有冠状动脉阻塞的风险，因此需要进行综合的术前计划。与TAVR前时期不同，TAVR后的心脏CT血管造影尚未确定。然而，tavr后心脏CT越来越多地用于评估结构瓣变性和并发症的机制，包括Lea laim lie lile thlombosis。TAVR CT也有望在风险分层和计划未来的入侵程序中起重要作用，包括冠状动脉血管造影和瓣膜干预措施。总的来说，有新兴的证据表明，在TAVR后CT最终将其纳入长期的TAVR监测和终身计划中。
带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
通过机器学习的基准测试量子断层扫描完整性和保真度
摘要我们训练卷积神经网络，以预测一组测量值是否在信息上完成，以唯一地重建任何给定的量子状态，而没有先前的信息。此外，我们基于此测量集进行了实力基准测试，而无需明确执行州断层扫描。网络经过训练，以认识到内容的实现和可靠的信息完整性措施。通过逐渐积累的测量和数据，这些受过训练的卷积网络可以通过加速运行时计算并大大降低实验中的系统漂移来有效地建立一个压缩量子状态表征方案。我们通过为大小的空间模式和多光子系统提供实验结果来确保这种机器学习方法的潜力。当网络接受来自实际实验数据的其他自举训练集训练时，这些预测将进一步改善。使用Hermite – Gaussian来源的逼真的梁透明位移误差模型，我们进一步证明，通过训练有素的网络，通过训练有素的网络使用培训时间降低了认证时间的降低顺序，从而大大提高了使用这些来源的大规模量子处理器的计算产率，然后才能确定这些来源。
伪计算机断层扫描图像产生大脑...
相对于计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）的软组织对比增加使其成为决定放射治疗（RT）的合适成像方法。当将MRI扫描用于治疗计划时，剂量计算和基于X射线的患者位置仍然需要CT扫描。这增加了工作量，由于图像注册间模式的必要条件，因此导致了不必要的，并且需要不必要的辐射。即使仅使用MR图像是有利的，但必须使用一种估计伪CT（PCT）的方式来生成电子密度映射和患者参考图像。因此，本文带来了一个有效的深度学习模型，可以使用以下步骤从MRI图像中生成合成的CT； a）在收集了CT和MRI扫描图像的数据中，b）使用图像进行预处理，以避免使用诸如Outier Emplier Empliering，数据平滑和数据归一化的技术避免异常和噪声，C）使用原理组件分析（PCA）和回归方法进行特征提取和选择，DCN和DCN（DCN）（DCN）（dcn）（dcn）（dcn）（dc）。此外，我们为此模型评估了DC，SSIM，MAE和MSE等指标。但是，我们建议的模型的精度为95％。关键字
实验课程：贝尔不等式和量子断层扫描
1 量子比特和纠缠 2 1.1 量子比特状态的特征. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 EPR 佯谬与贝尔不等式 . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1 EPR 佯谬 . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 Bell 不等式与 CHSH 不等式 . . . . . . . . . . . . 8 1.3 密度算子 . . . . .................................................................................................................................................................................................................................12 1.3.1 定义和一般特征 .................................................................................................................................................................................................12 1.3.2 密度算子的应用 .................................................................................................................................................................................................13
利用自由电子的光子量子态断层扫描
引言——过去几十年来量子光学[1 – 4]的进展使得量子力学的基础测试[5,6]、量子光子态的测量[7 – 9]和量子技术的实现[10 – 14]成为可能。这些成就源于光子探测方案的发展，例如汉伯里·布朗-特威斯实验[15]、符合测量[6]、光子数分辨探测器[16,17]和用于量子态层析成像[18 – 20]的同差探测[7 – 9]。传统的量子光探测器依赖于光子与固态系统（如雪崩光电二极管[21 – 23]、超导纳米线[24,25]和光电倍增管[26,27]）的相互作用。其他灵敏的量子光学探测器依赖于与有效两能级系统（例如原子、囚禁离子或超导量子比特）的光子相互作用 [28 – 32]。更先进的检测方案促进了光学非线性以增加检测带宽 [33,34]。然而，当前的量子光学技术在空间分辨率方面受到限制，并且由于电子元件的响应时间而限制了检测速率和带宽。在这里，我们提出了一种使用自由电子-光子纠缠 [35 – 37] 进行量子光子态层析成像的量子光学检测方案。我们展示了同质型自由电子与光子态的相互作用（图 1）如何通过电子能谱测量在相空间中提取有关该状态的最大信息。这种方法，我们称之为自由电子量子光学检测（FEQOD），具有由电子-光子耦合强度设定的基本信息限制，允许
亚周期尺度的光学时域量子态断层扫描
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。
闪光影像学和层析成像的闪光灯的需求，趋势和进步
手稿于2023年6月19日收到；修订于2023年6月26日； 2023年6月27日接受。出版日期； 2023年6月28日；当前版本的日期2023年7月18日。这项工作得到了美国能源部（Los Alamos报告编号LA-ur-22-32994）的部分支持，合同89233218CNA000001。根据20190043dr奖，洛斯阿拉莫斯国家实验室的实验室指导研究与开发计划（LDRD）计划的支持。Reeju Pokharel的工作得到了Grant Doe-NNSA的能源部国家核安全部门的动态材料物业运动的支持。Daniel J. Rutstrom的工作得到了DOE-NNSA的部分支持，该公司通过核科学和安全联盟颁发的DE-NA-0003 180奖和DE-NA-0003996奖和核能办公室，核能办公室，综合大学计划研究生奖学金。C. L. Morris和Mariya Zhuravleva的工作得到了田纳西大学的核科学和安全财团的支持，该联盟颁发了DE-NA-0003 180奖和DE-NA-0003996奖。Anton S. tremsin的工作得到了美国能源/NNSA/DNN研发部的部分支持，部分以及劳伦斯·伯克利国家实验室的一部分是根据合同AC02-05CH11231所支持的。本文的较早版本是在第16届闪烁材料及其应用国际会议的特刊（SCINT22），9月19日至23日，2022年，美国新墨西哥州圣达菲[doi：10.48550/arxiv.2212.10322]。（通讯作者：Zhehui Wang。）数字对象标识符10.1109/tns.2023.3290826Christotoge Dujardin与LumièreMatièreInstitut，UMR5306，CNRS，CNRS，UniverséClaudeBernard Lyon1，69622法国Villebanne，法国（电子邮件：christophhe.dujardin@.fr）。 Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。 Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > > > >Christotoge Dujardin与LumièreMatièreInstitut，UMR5306，CNRS，CNRS，UniverséClaudeBernard Lyon1，69622法国Villebanne，法国（电子邮件：christophhe.dujardin@.fr）。Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。 Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > > >Paul Lecoq是瑞士CH-1211 Geneva的欧洲核研究组织（电子邮件：Paul.lecoq@cern.ch）。Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。 Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; > >Wei Liu和Daniel G. Robertson在AZ 85054的May Clinic（电子邮件：liu.wei@mayoyo.edu; robertson.daniel@mayo.edu）。Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu; >Charles L. Melcher，Daniel J. Rutstrom和Mariya Zhuravleva与材料科学与工程系一起，田纳西州诺克斯维尔，田纳西州诺克斯维尔大学，美国田纳西州37996（电子邮件：cmelcher@cmelcher@utk.edu; drk.edu; drk.edu; drk.edu;Mar Nikl曾在捷克科学学院的物理研究所，捷克共和国普拉格16200号（电子邮件：nikl@fzu.cz）。Anton S. Tremsin与加利福尼亚州伯克利分校的太空科学实验室一起，美国加利福尼亚州94720美国（电子邮件：astr@berkeley.edu）。本文中一个或多个数字的颜色版本可从https://doi.org/10.1109/tns.2023.3
X射线张量层析成像，用于具有强纹理的小颗粒多晶
小角度X射线张量层析成像和相关的广角X射线张量扫描仪是X射线成像技术，可以通过断层扫描重建扩展样品的各向异性散射密度。在以前的研究中，这些方法已用于成像样品，其中散射密度缓慢地取决于散射方向，通常对方向性进行建模，即质地，球形谐波扩展到'= 8或更低为止。这项研究研究了几种已建立的算法从小角度X射线张量断层扫描上的样品上的性能，其变化速度更快，这是散射方向的函数，并比较了它们的预期和达到的性能。使用具有已知纹理的AS绘制钢丝中的广角散射数据对各种算法进行了测试，以确定用于此类样品的张量断层扫描方法的可行性，并比较现有算法的性能。
可穿戴高密度 fNIRS 和漫射光学断层扫描技术：展望
摘要。光电子学的最新进展首次使可穿戴和高密度功能性近红外光谱 (fNIRS) 和漫反射光学断层扫描 (DOT) 技术成为可能。这些技术有可能在几乎任何环境和人群中以与 fMRI 相当的分辨率对人类皮层进行功能性神经成像，从而开辟现实世界神经科学的新领域。在这篇观点文章中，我们简要概述了可穿戴高密度 fNIRS 和 DOT 方法的历史和现状，讨论了当前面临的最大挑战，并提出了我们对这项非凡技术未来的看法。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.10.2.023513]