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BrainNet：使用分层图扩散学习从 SEEG 检测癫痫波
癫痫是最严重的神经系统疾病之一，影响着世界人口的 1-2%。癫痫的诊断在很大程度上取决于对癫痫波的识别，即患者大脑中紊乱的脑电波活动。现有的研究已经开始采用机器学习模型通过皮层脑电图 (EEG) 检测癫痫波，EEG 是指通过对患者头皮表面进行无创检查以记录大脑电活动而获得的大脑数据。然而，最近发展的立体脑电图 (SEEG) 方法提供比传统 EEG 更精确的立体信息，并且已广泛应用于临床实践。因此，在本文中，我们提出了第一个数据驱动的研究来在现实世界的 SEEG 数据集中检测癫痫波。SEEG 在提供新机遇的同时，也带来了一些挑战。在临床实践中，癫痫波活动被认为在大脑的不同区域之间传播。这些传播路径，也称为致痫网络，被视为癫痫手术中的关键因素。然而，如何为每位患者提取精确的致痫网络仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。此外，癫痫波和 SEEG 数据的性质不可避免地会导致标签极度不平衡和严重噪声。为了应对这些挑战，我们提出了一个新模型（BrainNet），该模型联合学习动态扩散图并建模脑波扩散模式。此外，我们的模型通过采用多个自监督学习任务和分层框架，有效地帮助抵抗标签不平衡和严重噪声。通过对从多名患者获得的大量真实 SEEG 数据集进行实验，我们发现 BrainNet 的表现优于来自时间序列分析的几个最新的最先进基线。
使用动态范围的雷利信标系统进行大气湍流
湍流对远程成像系统的影响表现为图像模糊效应，通常由系统中存在的相畸变量化。可以想象，根据传播体积内的大气湍流强度，可以理解模糊效果。获得湍流强度曲线的一种方法是使用动态范围的雷利信标系统，该系统利用沿策略性的信标沿着传播路径的范围进行了差异，从而有效地推导了影响光学成像系统的模糊畸变的特定路径段贡献的估计。已经设计了一种利用此技术的系统，并且已经构建了用于测试的原型。该系统被称为TARDIS，该系统代表湍流和气溶胶研究动态询问系统。TARDIS是一种光学传感系统，基于在相对不变的湍流诱导的波前扰动的静态时期内动态更改收集传感器和瑞利信标之间的范围。一种概念收集的场景由信标组成，在该信标中，基于激光脉冲和摄像头快门速度，空气分子和气溶胶颗粒反向散射图像在不同距离捕获的距离。获得基于TARDIS的湍流强度曲线的基于测量的估计是基于整理分段的折射率结构参数，𝐶𝐶2，值为大气的特定层。这些𝐶𝐶𝐶𝐶𝑛𝑛𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠2值是从炸参数段（0𝑖𝑖）中发展出来的，这些值是从Shack-Hartmann波前传感器上的相邻测量值中推导的。从传感系统收集光圈上存在的相位方差的平均值估计炸参数的单个值。跨孔的估计相方差的平均值是由从Shack-Hartmann波前传感器测得的梯度重建的区域倾斜砖中构建的。本文提供了理解大气湍流的基础理论，提供了当前可用的湍流估计技术的参考，并提供了针对TARDIS的细节，层析成像湍流估计方法以及收集概念数据的初始证明的分析。这项研究提供了一种新颖的手段，用于量化大气湍流的强度特征。利用概述的方法，使用了扰动波前的直接测量，这与估计湍流强度曲线的其他方式有不同。由于这种差异，可以使用动态范围的信标来产生湍流概况估计值，以增加对其他方法的置信度，或用作不容易受到相同误差源影响的独立测量技术。此外，由于该技术利用了波前的直接测量，因此可以想象，这可以与用于图像校正的自适应光学系统相关。
经典纠缠光束通过小鼠脑组织的传输：
此外，偏振起着重要作用，因为它可以影响光束传播的深度。例如，众所周知，圆偏振光比线偏振光传播得更深 [3]。根据散射单元大小，偏振会保留光学记忆 [4]。拉盖尔-高斯 (LG) 光束 [5] 是一种涡旋光束，它可以携带不同类型的偏振（线性、圆形、径向和方位角）以及以ℓ 值的轨道角动量 (OAM) 为特征的相位前沿。具有空间不均匀偏振分布的光束称为矢量光束。各种空间模式（例如径向）具有不可分离的圆偏振和 OAM 部分。偏振和空间模式的结合导致了经典纠缠——Forbes 团队 [6] 使用经典纠缠矢量光束在湍流介质中实现更好的成像。矢量光束的关键特性（例如径向和方位角）结合了偏振和空间模式，它们是不可分离的且相互纠缠。这些特性不仅是量子纠缠所独有的，也适用于经典局部纠缠的矢量光束[6-9]。此外，矢量光束的不可分离特性不仅在光学成像中而且在光通信中都具有重要意义，因为人们正在探索其偏振自由度和空间模式来编码信息[7，10]。此外，根据理论[11]，ℓ值越高，透射率越高，穿透能力越好，因此光密度（OD）越低，观察到的散射越少。当光脉冲进入组织等高度散射的介质时，它会分解成三个主要成分：弹道光束、蛇形光束和漫射光束。弹道分量保留了光的原始属性，因为它在前向方向上相干散射，而扩散分量则变得随机并在介质中游走。蛇形分量在前向方向上略微散射，传播路径更短并保留初始信息[12]。本研究重点研究了 LG 矢量涡旋光束在弹道（z < l tr）和扩散（z > l tr）区域通过小鼠脑组织的传输，其中 z 是混浊介质的厚度，l tr 是传输平均自由程[13]。研究了不同厚度小鼠脑组织不同特殊位置的不同类型偏振，以证明经典纠缠在经典极限下以更高光子通量潜在地改善成像方面的作用。大脑是一种由树状结构的神经元和轴突组成的生物组织。神经元由蛋白质聚合物的整合网络组织，这些聚合物被认为是一种手性介质。这种手性介质将通过改变其偏振状态与光的电磁场相互作用；这种效应使大脑成为手性生物等离子体[14]。结构化矢量光有望通过与电偶极子、磁偶极子和
经典纠缠光束通过小鼠脑组织的传输：
此外，偏振起着重要作用，因为它可以影响光束传播的深度。例如，众所周知，圆偏振光比线偏振光传播得更深 [3]。根据散射单元大小，偏振会保留光学记忆 [4]。拉盖尔-高斯 (LG) 光束 [5] 是一种涡旋光束，它可以携带不同类型的偏振（线性、圆形、径向和方位角）以及以ℓ 值的轨道角动量 (OAM) 为特征的相位前沿。具有空间不均匀偏振分布的光束称为矢量光束。各种空间模式（例如径向）具有不可分离的圆偏振和 OAM 部分。偏振和空间模式的结合导致了经典纠缠——Forbes 团队 [6] 使用经典纠缠矢量光束在湍流介质中实现更好的成像。矢量光束的关键特性（例如径向和方位角）结合了偏振和空间模式，它们是不可分离的且相互纠缠。这些特性不仅是量子纠缠所独有的，也适用于经典局部纠缠的矢量光束[6-9]。此外，矢量光束的不可分离特性不仅在光学成像中而且在光通信中都具有重要意义，因为人们正在探索其偏振自由度和空间模式来编码信息[7，10]。此外，根据理论[11]，ℓ值越高，透射率越高，穿透能力越好，因此光密度（OD）越低，观察到的散射越少。当光脉冲进入组织等高度散射的介质时，它会分解成三个主要成分：弹道光束、蛇形光束和漫射光束。弹道分量保留了光的原始属性，因为它在前向方向上相干散射，而扩散分量则变得随机并在介质中游走。蛇形分量在前向方向上略微散射，传播路径更短并保留初始信息[12]。本研究重点研究了 LG 矢量涡旋光束在弹道（z < l tr）和扩散（z > l tr）区域通过小鼠脑组织的传输，其中 z 是混浊介质的厚度，l tr 是传输平均自由程[13]。研究了不同厚度小鼠脑组织不同特殊位置的不同类型偏振，以证明经典纠缠在经典极限下以更高光子通量潜在地改善成像方面的作用。大脑是一种由树状结构的神经元和轴突组成的生物组织。神经元由蛋白质聚合物的整合网络组织，这些聚合物被认为是一种手性介质。这种手性介质将通过改变其偏振状态与光的电磁场相互作用；这种效应使大脑成为手性生物等离子体[14]。结构化矢量光有望通过与电偶极子、磁偶极子和