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在 fmridata 和 oro.nifti 之间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 fmri.cluster....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 fmri.design................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................13 fmri.metaPar................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................18 fmri.pvalue................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................23 fmri.searchlight. ................. ... . ... . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................34 niftiImage2fmri .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 plot.fmridata ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 plot.fmriICA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 切片定时 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
MRI 技术操作手册
表 1：MRI 评估时间表 ...................................................................................................................... 8 表 2：ACR 单切片矢状回波参数 ...................................................................................................... 11 表 3：ACR 切片轴向 T1 加权自旋回波参数 ........................................................................................ 12 表 4：T1 3D 体积序列 ...................................................................................................................... 16 表 5：多频带静息态 fMRI 序列参数 ............................................................................................. 18 表 6：NM-MT 序列 ............................................................................................................................. 21 表 7：多壳扩散张量成像 ................................................................................................................ 22 表 8：3D T2 FLAIR 序列 ................................................................................................................ 23 表 9：MRI 系列描述 ........................................................................................................................ 24 表 10：静息态 fMRI 序列（备用参数） ........................................................................................ 36 表 11：扩散张量成像序列（备用参数）参数）................................................ 37
新西兰兔脑组织学染色方法中灰质与白质的区分
材料和方法：本研究使用 14 个月大的新西兰兔的脑组织。将脑组织横向切片，以使其适合组织学程序。为此，将脑组织放在毫米纸上，切成三等份。将获得的样本从同一侧从头到尾切成 10μm 厚，并用六种染色方法对载玻片进行染色。通过显微镜将每张载玻片拍摄为 jpeg 格式。将获得的切片图像传输到 Image J 程序以估计其面积。使用李克特量表调查染色方法是否适合确定脑中灰质和白质以及细胞群的边界。作为这些程序的结果，获得的数据的统计结果以表格和图形呈现。
使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。
2022; 18(15): 5885-5896. doi: 10.7150/ijbs.78997 综述 器官型组织切片培养在抗癌药物开发中的新进展
器官型组织切片培养是从动物或患者组织中建立的，并在体外生态系统中培养。该技术具有众多优点，例如可以保存细胞库和免疫成分、识别肿瘤的侵袭能力、确定化合物的毒性、快速评估治疗效果以及对药物反应的高预测性能，为抗癌药物开发做出了无数贡献。重要的是，它是将治疗反应者与无反应者进行分层并选择最佳标准治疗方案的可靠工具，以实现个性化医疗，预计在不久的将来将成为个体化抗癌药物筛选的有力平台甚至金标准。
人类大脑微观结构和 MRI 的统一 3D 地图
我们展示了人类大脑细胞和纤维结构的第一张三维 (3D) 一致性图，结合了组织学、免疫组织化学和 7-T 定量磁共振成像 (MRI)，涵盖两个个体标本。这些 3D 图整合了每个大脑大约 800 个显微镜切片的数据，显示了神经元和神经胶质细胞体、神经纤维和神经元间群以及超高场定量 MRI，所有这些都以 200 m 的比例与切片过程中获得的堆叠块面图像对齐。这些前所未有的 3D 多模态数据集可以不受任何限制地共享，并为联合研究大脑细胞和纤维结构、详细解剖图谱或 MRI 对比微观基础建模提供了独特的资源。
间充质干细胞衍生的外泌体与褪黑激素对成年男性白化大鼠的皮肤伤口愈合的作用：组织学研究
摘要简介：伤口愈合涉及生长因子和细胞因子的相互作用，以恢复组织完整性。褪黑激素和MSC衍生的外泌体具有抗炎作用，增强重新上皮化，血管生成并调节胶原蛋白重塑。作品的目的：将28只男性白化大鼠平均分为4组：I组（对照）未能。其他组，创建了全厚性皮肤圆形伤口。第二组，伤口未经治疗。 第三组（褪黑激素治疗），褪黑激素溶解在盐水中，每天以5 mg/kg的剂量注释14天。 IV组（外泌体治疗），外泌体在200μlPBS中以200μgMSC-诊断的剂量下皮下注射四个部位，在伤口周围的四个部位处注射。 14天后，通过组织学检查皮肤切片（通过光和电子显微镜）。 。 结果：I组的组织学和超微结构检查与正常皮肤组织学结构相似。 II组的H＆E染色切片表明伤口部位的皮肤外层造成破坏，以及炎症细胞的显着存在和新的血管形成。 此外，Masson染色的部分揭示了皮肤深层层的薄胶原纤维。 II组皮肤切片的电子显微镜分析揭示了不存在Hemidesmosomal连接，以及对基底膜的破坏以及脱骨小体介导的细胞间连接损失。 结论：褪黑激素和MSC衍生的外泌体对皮肤伤口愈合具有改善作用。第二组，伤口未经治疗。第三组（褪黑激素治疗），褪黑激素溶解在盐水中，每天以5 mg/kg的剂量注释14天。IV组（外泌体治疗），外泌体在200μlPBS中以200μgMSC-诊断的剂量下皮下注射四个部位，在伤口周围的四个部位处注射。14天后，通过组织学检查皮肤切片（通过光和电子显微镜）。。结果：I组的组织学和超微结构检查与正常皮肤组织学结构相似。II组的H＆E染色切片表明伤口部位的皮肤外层造成破坏，以及炎症细胞的显着存在和新的血管形成。此外，Masson染色的部分揭示了皮肤深层层的薄胶原纤维。II组皮肤切片的电子显微镜分析揭示了不存在Hemidesmosomal连接，以及对基底膜的破坏以及脱骨小体介导的细胞间连接损失。结论：褪黑激素和MSC衍生的外泌体对皮肤伤口愈合具有改善作用。褪黑激素和MSC衍生的外泌体成功地恢复了伤口部位正常的皮肤组织学结构，而接受的外泌体治疗组有了更大的改善。
基于服务的，分段，5G网络 -
摘要 - 随着电网中连接的设备的数量呈指数增加，尤其是由5G及以后的现代通信标准所促进的，网络攻击表面也是如此。但是，5G还包含可以帮助减轻某些网络安全风险的功能。本文提出了一个新的基于服务的网络体系结构，该网络体系结构实现网络 - 切片功能，用于连接的系统和设备，以提高网格设备和服务的性能，可用性，安全性和可靠性。它考虑了安全监控，操作和确保分布式能源资源设备所需的服务质量要求和关键性。在开发的用例中，基于这些要求和资源分配实现网络切片。这项工作然后重点介绍切片如何帮助防止标准现有攻击方法的示例，例如拒绝服务或类似攻击，这将资源可用性和网络带宽限制在服务上，从而抑制攻击影响其他服务的能力。在国家可再生能源实验室的网络能量仿真平台（CEEP）上测试了设计的网络体系结构用例，以验证安全运营和服务的可用性。使用CEEP上的硬件设备和系统，可以实现和评估此完全分割的安全网络。最后，本文介绍了该测试的结果。
