XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System光片
clearscope：用于亚细胞分辨率成像的完全集成的光片theta显微镜，没有横向大小约束Matthew G. Fay 1，
1 MBF Bioscience, Williston, VT 05495, USA 2 Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY 10027, USA 3 Department of Biological Sciences, Columbia University, New York, NY 10027, USA 4 Neuroscience Institute, New York University Langone Health, New York, NY 10016, USA 5 Department of Neuroscience and Physiology, New York University Grossman School医学；纽约市，10016，美国6纽约大学格罗斯曼医学院精神病学系；纽约市，美国10016。7纽约大学神经科学中心，纽约，纽约10003，美国8综合癫痫中心，纽约大学格罗斯曼医学院神经病学系；纽约市，10016，美国9纽约大学格罗斯曼医学院神经外科系；纽约市，10016，美国，摘要的三维（3D）在动物模型的完整大脑以及大型人类和非人类和非人类灵长类动物大脑标本的整体化成像对于理解生理神经网络连接模式及其病理学改变的病理学改变而言至关重要。灯页显微镜已成为一种高效的成像方式，用于对大型清除样品的快速高分辨率成像。但是，光显微镜中照明和检测光学的正交布置限制了可以成像的样品的大小。最近开发的光片theta显微镜（LSTM）技术通过利用两个照明光路径的独特布置倾斜到检测光路径，同时允许检测光路相对于试样表面的垂直排列。在这里，我们报告了下一代，完全集成和用户友好的LSTM系统的开发，以在整个大型标本中均匀地均匀地下分辨率成像，而不会约束横向（XY）大小。此外，我们为图像获取，数据存储，预处理和后处理，增强和定量分析提供了无缝集成的工作流程。我们通过完整的小鼠大脑和人脑样品的高分辨率3D成像以及完整的数据分析（包括数字神经元追踪，血管重建和基于设计的立体分析）在3D中证明了系统性能。这种技术增强和用户友好的LSTM实现将在不同类型的非常大的样本中快速对分子和细胞特征的分子和细胞特征进行快速定量映射。关键字：轻度显微镜，轻纸theta显微镜，连接组学，神经科学：0009-0009-0009-2439-8045（M.F.），0009-0007-1876-4104（P.L.），0009-0006-4374-3711（D.D.），0009-0000-5928-8692（N.OC。），0009-0005-0168-9190（B.H.），0009-0004-0565-9872（J.B.1），0009-0003-7441-9496（N.R.），0009-0004-3698-1784（A.W.），0009- 0004-5284-1087（S.A.），0009-0009-8144-0115（P.A.），0000-0002-7559-0936（J.B.2），0000-0003-4350-0569（T.B.），0000-0002-0026-2006（C.G.），0000-0003-0044-4632（O.D.），0000-0002-7559-0936（J.B.），0000-0002-4229-2860（R.T.），0000-0003-4463-207X（J.G.）（Y.B.1，Jeffrey Blaisdell）。
基于超材料的选择性反射膜的仿真计算，并通过机器学习对光滤光片的颜色预测
DOI: https://dx.doi.org/10.30919/es1158 Simulation Calculation of Selective Reflective Films based on Metamaterials and Prediction of Color in Light Filter with Machine Learning Pawinee Xiangtian Gao, 1, 2 Ming Yang, 1, 2,* Aricson Pereira, 3 Sijie Guo 4 and Hang Zhang 1, 2,* Abstract In this study, we已经开发了一种利用超材料的新型三层圆柱周期性结构，将周期性的圆柱体布置与金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）三层构型相结合。有限差时间域方法用于计算结构的反射曲线，然后计算D65光源下结构的颜色坐标。我们获得了结构和结构大小参数变化所呈现的颜色之间的关系。然后，随机森林算法用于机器学习，并获得了更准确的学习模型。确定系数r 2高于0.98。此结果可确保随机森林算法可以用于上层建筑的计算中。本文介绍了具有可调色属性和机器学习框架的新型轻滤波器设计，以基于结构参数进行准确的颜色预测。
人工智能支持临床医生审查疑似肺癌患者的胸部 X 光片
根据苏格兰政府公布的等待时间目标，紧急转诊治疗应在紧急怀疑癌症转诊后 62 天内进行，从决定到治疗的时间应在诊断后 31 天内。16 2022 年，制定了更短的诊断和治疗时间表，以支持肺癌患者获得更好的结果。苏格兰国家最佳肺癌诊断途径鼓励临床医生在疑似肺癌患者首次转诊后的第三周（第 21 天）内进行诊断。大多数人的治疗应在疑似肺癌患者首次转诊后的第六周（第 42 天）开始。17
将介电/等离子体光子晶体作为光学微波滤光片：缺陷层和外部磁场的作用
摘要：我们研究了由传输矩阵形式主义中微波区域内的二循环（A）和等离子体（P）材料组成的多通道过滤器的透射率。在应用磁场的影响下研究了提出的过滤器的两种构造：（1）包含空气包围的（a / p）N单位细胞的周期性结构，以及（2）引入第二个电端材料（d），该材料（D）作为A（d）的缺陷层（ap）n / 2 /2 / d / d / d / d / d / 2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc。我们的发现表明，在周期性的情况下，透射率的谐振状态随数n的数量增加；然而，观察到的蓝色和红移取决于施加的磁场的强度和方向。我们提出了透射系数的轮廓图，这些图显示了入射角对光子带隙的偏移的影响。此外，我们发现缺陷层的引入会产生额外的共振状态，并将中心共振峰合并为共振的小键。此外，我们表明，可以通过增加单位单元格数N并增加插入的缺陷层的宽度来调节共振峰及其位置的数量。我们提出的结构可以使用在微波区域中运行的磁化等离子体材料来设计新型的光子过滤器。
通过GAN反演的隐式嵌入式高分辨率胸部X光片
摘要。生成模型允许创建高度现实的人造样品，从而在医学成像中开放了有希望的应用。在这项工作中，我们提出了一种基于多阶段编码器的方法，以将生成对抗网络（GAN）的发电机倒入高分子胸部X光片。这可以直接访问其隐式形成的潜在空间，使生成模型更容易被研究人员访问，并使其能够将生成技术应用于实际患者的图像。我们研究了此嵌入的各种应用程序，包括图像压缩，编码数据集中的分离，引导图像ma-nipulation以及创建程式化样品的创建。我们发现，这种类型的GAN反转是胸部X光片建模领域的一个有希望的研究方向，并为将现实的X射线样品合成与放射学图像分析结合起来开辟了新的方法。
量子点彩色滤光片 Micro-LED 显示器研究
鉴于这些挑战，量子点彩色滤光片 (QDCF) 已被提出作为实现全彩微型 LED 显示器的替代方法 [2, 13, 17]。在该技术中，含量子点 (QD) 的材料（例如量子点光刻胶 (QDPR) 或量子点墨水）通过光刻或喷墨打印图案化为像素化阵列。然后，将该 QDCF 顶部玻璃以像素到像素的精度安装在全蓝色微型 LED 背板上。红色和绿色子像素中的红色 QD (R-QD) 和绿色 QD (G-QD) 会分别将蓝色微型 LED 发出的蓝光转换为红光和绿光，实现全彩显示。这样，只需要单色蓝色微型 LED 背板，这大大简化了传质过程，也减轻了温度引起的色移。在本文中，我们介绍了对 QDCF 微型 LED 技术的研究。我们使用光刻技术在 QDCF 顶部玻璃上图案化红色和绿色 QDPR。然后，将该顶部玻璃与蓝色微型 LED 背板精确粘合。测量所得器件的光学性能。此外，我们讨论了蓝光发射角度对 QDPR 厚度的适当选择以及优化精密粘合工艺以消除串扰的影响。结果，我们实现了具有良好显示性能的 1.11 英寸 228 ppi 全彩 QDCF 微型 LED 原型。讨论可能促进 QDCF 技术在微型 LED 显示器中的应用。
在胸部X光片及其成像工作中检测到的retocardiac不透明性：图片评论
摘要腹置空间是胸部X光片的一个棘手区域，在胸部X光片中，经常错过异常的密度。病变会产生晚期压力症状。早期检测和对逆行心态的适当评估可以帮助放射科医生在明显的临床体征和症状之前确定诊断。我们提出了10例患者的病例系列，额叶胸部放射线中偶然检测到的深层不透明度，并通过其他成像方式进一步评估，例如横向X光片，计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）以建立诊断。最终诊断包括先天性疾病，例如食管复制囊肿和支气管囊肿；炎性疾病，如肝炎，肺脓肿和肺炎肺炎；主动脉动脉瘤等血管状况；诊断性疝等diaphragmatragication；以及罕见的肿瘤，例如心脏乳头状瘤，肺神经内分泌肿瘤和神经节瘤。还讨论了有助于诊断后心动过心的基本迹象。
开发一种基于人工智能的方法，用于诊断从犬胸部X光片
开发并测试了一种基于人工智能（AI）的算法，以对犬胸部X光片的不同级别二尖瓣疾病（MMVD）的不同阶段进行分类。从两个不同机构的医疗数据库中选择了X光片，考虑到6岁以上的狗经历了胸部X射线和超声心动图检查。只有X光片清楚地显示出心脏轮廓。卷积神经网络（CNN）均在左右侧面和/或腹侧或腹侧或室内视图上训练。根据美国兽医内科学院（ACVIM）指南将每只狗分类为B1阶段，B2或C +D。RESNET18CNN用作分类网络，并使用混淆矩阵，接收器操作特征曲线以及T-SNE和UMAP预测评估结果。曲线下的面积（AUC）在确定阶段B1，B2和C + D的AUC的MMVD阶段时表现出良好的心脏CNN性能。该算法在预测MMVD阶段的高精度表明，它可以作为解释犬胸部X光片的有用支持工具。
A.MarkFort，A.Baranov，T.Conneely，A.Duran，J.Lapington，J ... 对弱相互作用的两个组件费米气体的非扰动校正 在Compass和Amber 的软制子光片反应中测试手性扰动理论
结论这项工作显示出令人鼓舞的初步结果，其原理具有零电容的CDIR可以成功读取单个光子，减少电容对于降低噪声并允许更快的吞吐量是有利的。带有和不含电容的4角CDIR读数的仪器表明，使用ML可以改善单个光子的空间重建。原则上已经证明了3 x 3 CDIR读数的证明，并将进行进一步的工作，以研究提高空间分辨率的准确性的可能性，使用波形的整合而不是峰。此外，还将评估其他几何形状，以优化读取电子和带宽。
深度学习算法估计胸部X光片 -
结果：内部和外部验证集的预测年龄的平均绝对错误分别为4.803年和4。313年。性别分析曲线下的面积分别为0.9993和0.9988，分别在内部和外部验证集中。Patients whose CXR age was 5 years older than chronologic age lead to higher risk of all-cause mortality (haz- ard ratio (HR): 2.42, 95% con fi dence interval (CI): 2.00 – 2.92), cardiovascular (CV)-cause mortality (HR: 7.57, 95% CI: 4.55 – 12.60), new-onset heart failure (HR: 2.07, 95% CI: 1.56 – 2.76), new-onset chronic kidney disease (HR: 1.73, 95% CI: 1.46 – 2.05), new-onset acute myocardial infarction (HR: 1.80, 95% CI: 1.12 – 2.92), new-onset stroke (HR: 1.45, 95% CI: 1.10 – 1.90),新的冠状动脉疾病（HR：1.26，95％CI：1.04 - 1.52）和新发行的心房效果（HR：1.43，95％CI：1.01 - 2.02）。