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区域脑体积测量的单受试者分析可能会受到头部尺寸调整方法的强烈影响
抽象目的总颅内体积（TIV）通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质，海马，丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数，然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换，而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5％的受试者中，它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法（0.84对0.79），鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中，应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
新材料助力扩大体积3D打印
此前，研究人员使用丙烯酸树脂，通过 CAL 工艺生产出易碎易碎的物体。然而，通过精心平衡三种不同类型的分子而产生的新树脂化学性质更加灵活，为研究人员提供了灵活的设计空间和更广泛的机械性能。利用硫醇-烯树脂，研究人员能够使用 LLNL 的定制 VAM 打印机制造出坚韧、坚固、可拉伸且柔韧的物体。这项研究最近发表在《先进材料》杂志上，并在《自然》杂志上重点报道。
混合超分子共价生物树脂促进基于光的体积生物打印结构中的细胞迁移和自组装
演变图（n = 3）。d）37°C 胶原酶溶液中的酶促材料降解（n = 3）。e、f、g、h）光交联后不同水凝胶配方（分别为 40 DoM、60 DoM、80 DoM、100 DoM）的流变频率扫描（0.1 至 100 Hz）（n = 3）。i、j、k、l）根据独立水凝胶材料的频率扫描计算出的 Tan delta（n = 3）。m) 使用不同水凝胶配方的圆形体积打印模型的归一化形状保真度（n = 3）。n) 使用预期的 STL 模型进行形状保真度计算的体积打印模型作为比较，比例尺 = 5 毫米。o、p) 混合 60 DoM 水凝胶的 CAD 模型和光片重建，分别显示东岛雕像和陀螺模型，比例尺 = 2 毫米。
具有生成神经网络的MR图像快速介绍降低重新识别风险并保留体积一致性
用于制备本文的数据是从阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：
急性社会心理压力后大脑体积快速变化
a 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系 b 德国莱比锡马克斯普朗克国际研究院 NeuroCom c 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所“自适应记忆”独立研究小组 d 德国弗莱堡大学心理学、神经心理学研究所 e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所奥托·哈恩小组“认知神经遗传学” f 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所（INM-7：大脑与行为） g 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 NMR 方法与开发小组 h 德国柏林洪堡大学哲学学院柏林心智与脑学院 MindBrainBody 研究所 i德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿大学医院心理治疗和心理肿瘤学 j 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所“社会压力和家庭健康”独立研究小组 k 德国莱比锡大学医学院
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b“ Mxene具有通用公式M 1.33 CT Z的MXENE于2017年首次报道。[6]这些mxenes来自平面内排序的第四纪最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x9c 0.66）alc。蚀刻后，蚀刻了Al层和少数过渡金属M \ Xe2 \ X80 \ X9D，将其留下了平面内有序的分区的2D纸。By now MXenes are well recognized as performing well as negative electrodes in AASCs, [5a\xe2\x80\x93c,7] because of their high conductivity, excellent hydrophilicity, great tolerance to accom- modate various ions and negative operation potential window in three electrode configurations (e.g., to 1.6 V vs. Ag/AgCl in 21 M KCH 3 COO [8] ).最近，由于其高密度和无效材料的避免，诸如粘合剂，导电剂等，更多的工作集中在基于MXENE的自由层膜上，以实现SCS中的高体积电容（C V）。[9]在先前的报告中，硫酸（H 2 SO 4）一直是选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。[5d，10]但是，与中性水解物相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
原创研究通过深度学习 AI 对恶性胸膜间皮瘤进行全自动体积测量：验证并与修改后的 RECIST 反应标准进行比较
摘要背景在恶性胸膜间皮瘤 (MPM) 中，复杂的肿瘤形态导致放射学反应评估不一致。有前景的体积方法需要自动化才能实用。为此，我们开发了一个全自动卷积神经网络 (CNN)，进行了盲法验证，并比较了 CNN 和人类对化疗患者的反应分类和生存预测。方法在一项多中心回顾性队列研究中；183 个 CT 数据集被分为训练和内部验证（123 个数据集（80 个完全注释）；108 名患者；1 个中心）和外部验证（60 个数据集（全部完全注释）；30 名患者；3 个中心）。使用详细的手动注释来训练使用二维 U-Net 架构的 CNN。使用相关性、Bland-Altman 和 Dice 一致性来评估 CNN 性能。体积反应/进展定义为≤30%/≥20% 的变化，并通过 Cohen 的 kappa 与修改后的实体肿瘤反应评估标准 (mRECIST) 进行比较。使用 Kaplan-Meier 方法评估生存率。结果人类和人工智能 (AI) 的体积呈高度相关性 (验证集 r=0.851，p<0.0001)。一致性很强 (验证集平均偏差 +31 cm 3 (p=0.182)，95% 限制 345 至 +407 cm 3 )。偶尔出现的 AI 分割错误 (4/60 验证病例) 与裂隙肿瘤、对侧胸膜增厚和邻近肺不张有关。在 20/30 (67%) 验证病例中，人类和 AI 体积反应一致 κ =0.439 (0.178 至 0.700)。 AI 和 mRECIST 在 16/30 (55%) 验证案例中一致 κ =0.284 (0.026 至 0.543)。较高的基线肿瘤体积与较短的生存期相关。结论我们已经开发并验证了第一个用于体积 MPM 分割的全自动 CNN。通过用形态学上具有挑战性的特征丰富未来的训练集，CNN 性能可能会进一步提高。体积反应阈值需要在未来的研究中进一步校准。