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用于高质量脑成像的计算高效的 CNN 系统......
康考迪亚大学研究生院 兹证明由孙彦明准备的论文，题为：用于高质量脑肿瘤分割的计算高效 CNN 系统，并作为应用科学硕士学位（电气和计算机工程）的部分要求提交，符合本大学的规定，并在原创性和质量方面达到公认的标准。 最终审查委员会签字： ________________________________________________ 主席 W.-P. Zhu 博士 ________________________________________________ 外部审查员 A. Ben Hamza 博士（CIISE） ________________________________________________ 内部审查员 W.-P. Zhu 博士 ________________________________________________ 主管 C. Wang 博士 批准人： ___________________________________ YR Shayan 博士，电气和计算机工程系主任 _______________ 20___ __________________________________ Mourad Debbabi 博士，临时院长，
安妮·霍根（Anne Horgan） - 启用临床设计和创新
Robert，G。（2015）。 医疗保健的参与设计：文献综述。 健康期望，18（5），537-550。 Ulrich，R.，Zimring，C.，Zhu，X.，Dubose，J.，Seo，H。B.，Choi，Y。S.，Quan，X。，＆Joseph，A。 （2008）。 对基于证据的医疗设计的研究文献的综述。 牛群：健康Robert，G。（2015）。医疗保健的参与设计：文献综述。健康期望，18（5），537-550。Ulrich，R.，Zimring，C.，Zhu，X.，Dubose，J.，Seo，H。B.，Choi，Y。S.，Quan，X。，＆Joseph，A。（2008）。对基于证据的医疗设计的研究文献的综述。牛群：健康
引用刘Q，Shao H，Liu C，Liu WV，Saeed A，Zhang Q，Lu J，Zhang G，Li L，Tang X，Du G和Zhu W（2023），脊柱Cor
宫颈脊柱骨髓病（CSM）是一种慢性压缩脊髓病变（Rao，2002； McCormick等，2003）。这是成年人中最常见的脊髓损伤形式，尤其是在老年患者中（McCormick等，2020）。在产生不可逆的脊髓损伤之前识别早期症状并提供有效的治疗非常重要（Edwards等，2003）。磁共振图像（MRI）通过可视化脊髓压缩的解剖学范围和脊髓内耗尽信号的变化而广泛用于CSM诊断（Takahashi等，1987; Al-Mefty等，1988; Ramanauskas et al。 1993; Shabani等人，2019年）。常规MRI通常包括T1和T2加权图像（T1WI和T2WI），可以提供椎骨，脊髓和周围软组织的高分辨率图像（Harkins等，2016）。然而，T1和T2信号强度的改变仍然限制了CSM早期阶段的诊断（Karpova等，2010）。需要一种敏感且可重复的成像技术来早期诊断和定量脊髓压缩。定量MRI可能是一种选择，因为T1映射显示了临床潜力（Maier等，2019; Maier等，2020），而T2和Proton密度（PD）映射很少有报道。合成MRI可以提供定量映射，包括T1，T2和PD映射以及多种对比度加权成像，例如T1-，T2加权图像，同时（Warntjes等，2008）。合成MRI技术已在许多区域广泛使用，并且在大脑，骨骼，骨骼，乳房，前列腺和腰椎椎间盘变性中表现出良好的诊断性能（Hagiwara等，2017; Cui et al。，2020; liu et al。据我们所知，CSM患者没有合成MRI的应用。因此，我们的研究旨在探索
Citation: K. Shi, W. Cai, S. Jiang, D. Zhu, K. Cao, Z. Guo, J. Wei, A. Du, Z. Li, Y. Huang, J. Yin, J. Åkerman, and W. Zhao, Observation of magnetic d
扭矩，其进动频率接近铁磁共振频率。这主要是由于磁滴模式的进动角较大[7,18,19]。然而，到目前为止，对磁滴的所有实验工作都集中在自旋阀（SV）结构[18,19,21-23]和自旋霍尔纳米振荡器（SHNO）[24,25]上。SV和SHNO中非常低的磁阻（MR）（约1％）限制了功率发射和基于STNO的任何进一步应用。相比之下，具有强PMA的磁隧道结 (pMTJ) 表现出较高的隧道磁阻 (TMR)，达到 249%，尤其是双 CoFeB 自由层 (DFL) pMTJ，它已成为基于 MTJ 的 MRAM 的主要结构 [26]。因此，人们可以期望在基于 pMTJ 的 NC-STNO 中观察到磁性液滴。然而，我们之前的实验表明，在单自由层 (SFL) MTJ 中很难形成稳定的液滴 [27]。这可能是由于均匀电流密度与空间变化磁化相互作用产生的较大张-力矩所致。相反，预计 DFL pMTJ 可以抑制这种大的张-力矩并有利于形成稳定的磁性液滴。在这里，我们通过实验观察和研究了 DFL pMTJ 中的稳定磁性液滴，同时伴随着同一器件中相对于类 FMR 模式进动的功率增强。此外，通过微磁模拟，我们认为磁隧道结中的磁性液滴之所以稳定，主要是因为低的Zhang-Li力矩和DFL中强的钉扎场共同作用的结果[28]。我们的研究结果为磁隧道结中磁性液滴的成核提供了全面的认识，为进一步优化磁隧道结中磁性液滴的使用奠定了基础。
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[7]您，h。**，Zhou，t。**，ye，y。**和DU，J.*（2024）。“为敏捷的构造机器人体现了AI：Dexbot框架”。Elsevier高级工程信息学，62，102572。（影响因子：7.862）[8] Xu，f。**，Zhou，t。**，nguyen，t。*（2024）。“在基于团队的搜索和救援中增强现实：探索空间观点以增强导航和协作”。Elsevier安全科学。176，P.106556。 （影响因子：6.392）[9] Ye，Y。 **，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J. *（2024）。 “通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。 IEEE交易触觉卷。 17，否。 4，pp。 771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。 **，Zhu，q。 **，vann，w。**，du，J. *（2024）。 “机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。 人类神经科学中的边界18，1338453。 （影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。 **，DU，J.，Leonessa，A。 （2024）。 “物理中的眼睛追踪176，P.106556。（影响因子：6.392）[9] Ye，Y。**，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J.*（2024）。“通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。IEEE交易触觉卷。17，否。4，pp。771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。**，Zhu，q。**，vann，w。**，du，J.*（2024）。“机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。人类神经科学中的边界18，1338453。（影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。**，DU，J.，Leonessa，A。（2024）。“物理中的眼睛追踪
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