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三维锥形束计算机化...
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法，在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用，并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织，然后可以一起或单独显示（图 1）。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样，可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像，但 CBCT 软件还结合了参考线，使这些切片的定位变得不那么复杂。例如，即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分，矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置（图 2）。CBCT 本质上是数字化的，它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如，体素用于代替像素，因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM（数字成像和
经颅光声计算机断层扫描...
图 2 | 运动任务的 fPACT 和 7 T fMRI 结果。对右侧 FT（a：fMRI，b：左半球无颅骨 fPACT）、左侧 FT（c：fMRI，d：右半球颅骨完整 fPACT）和 TT（e：fMRI — 左图显示大脑左侧，f：左半球无颅骨 fPACT，g：fMRI — 左图显示大脑右侧，h：右半球颅骨完整 fPACT）的功能反应进行了成像。皮质上显示的功能反应（左栏）代表反应的最大振幅投影。功能反应也显示在通过激活的轴向（中间栏）和冠状（右栏）切片上。对于 FT（ad），我们选择相同的轴向和冠状切片显示在所有四张图像中。对于左侧无颅骨侧的 TT（e、f），我们选择彼此相距 5 毫米以内的切片。对于右侧颅骨完整侧的 TT（g、h），我们选择相同的轴向和冠状切片。但这些激活在空间上并不重叠。在每个功能图中，我们显示了以最大 t 值（𝑡𝑚𝑎𝑥）的 70% 为阈值的区域，这些区域列为每个皮质图下方的第一个值。皮质图下方显示了对应于最大 t 值的 70% 的 p 值（一元学生 t 检验）。白色箭头表示 fPACT 中的激活区域。比例尺：2 厘米。
复杂结构中单细胞的激光捕获显微切割...
激光捕获显微切割 (LCM) 是一种用于从组织切片中选择和获取细胞簇的新方法。一旦捕获，DNA、RNA 或蛋白质就可以轻松地从分离的细胞中提取出来，并通过常规 PCR、逆转录 (RT)-PCR 或聚丙烯酰胺凝胶电泳进行分析，包括蛋白质酶谱分析特定的大分子变化。在 LCM 中，附着在刚性支撑物上的热塑性聚合物涂层 [乙烯醋酸乙烯酯 (EVA)] 与组织切片接触。近红外激光脉冲精确激活微观选择的细胞簇上的 EVA 聚合物，然后将其结合到目标区域。从组织切片上移除 EVA 及其支撑物可获取选定的细胞聚集体以进行分子分析。这种使用平面转移 EVA 薄膜的初始 NIH LCM 方法最近已商业化，并已被证明是一种有效的常规显微切割技术，可用于许多实验室的后续大分子分析 -
三维锥形束计算机化...
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法，在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用，并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织，然后可以一起或单独显示（图 1）。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样，可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像，但 CBCT 软件还结合了参考线，使这些切片的定位变得不那么复杂。例如，即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分，矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置（图 2）。CBCT 本质上是数字化的，它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如，体素用于代替像素，因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM（数字成像和
![arXiv:2102.04438v2 [eess.IV] 2021 年 2 月 9 日](/simg/6\6df385af4e1e348c8cd4bffd41616a77febd483d.webp)
arXiv:2102.04438v2 [eess.IV] 2021 年 2 月 9 日
用于神经成像数据的深度学习是一个有前途但具有挑战性的方向。3D MRI 扫描的高维性使这项工作计算和数据密集型。大多数传统的 3D 神经成像方法使用基于 3D-CNN 的架构，具有大量参数，需要更多的时间和数据来训练。最近，基于 2D 切片的模型受到越来越多的关注，因为它们具有更少的参数，并且可能需要更少的样本来实现相当的性能。在本文中，我们提出了一种用于 BrainAGE 预测的新架构。所提出的架构通过使用深度 2D-CNN 模型对 MRI 中的每个 2D 切片进行编码来工作。接下来，它使用集合网络或排列不变层结合来自这些 2D 切片编码的信息。使用 UK Biobank 数据集对 BrainAGE 预测问题进行的实验表明，与其他最先进的方法相比，具有排列不变层的模型训练速度更快，并提供更好的预测。
在体外向海马的层特异性纤维投影形成
河马校园中传入连接的成年层压被认为是由不同传入的到达时间（1-3）决定的。因此，啮齿动物内嗅皮层（EC）的II和III层中的投影神经元是早期产生的，并在产前时期已经对已经对河马校园形成了强大的投射（4）。这些纤维终止于海马和齿状靶神经元的远端树突上（参考文献5和6;图1）。相反，产生海马的合并/关联（CA）纤维的神经元出生相对较晚（2，3），仅在出生后对对侧海马形成（7，8）对侧海马的投射（7，8），并在海马邻近靶细胞的近端树枝状部分终止。纤维隔离的时间假设意味着，海马传入的顺序向内生长的逆转将逆转在正常遗传学发育期间所规定的这种策略。检验该假设的实验很难在体内累积。在这里，我们采用了一种体外方法，其中海马组织与其正常传入以依次的方式共培养。然而，与这些程序的正常发展相比，与传入纤维系统的对抗的顺序是反转的（图2）。如果纤维序列的时间假设为真，则在这些条件下应逆转海马传入的分层。2）。追踪对海马靶培养的投影，前进运输的示踪剂生物细胞为切片培养物，因为在这些培养物中保留了海马的器官组织，特征性细胞和树突状层（11-14）。将海马切片与另一个海马切片（i）与另一个海马片（i）和（ii）和（iii）和（iii）和（iii）和（iii）进行了，并带有新生儿肠内切片，并添加到两个hippo-gearp板条中，并延迟了5-11天（请参阅图5-11天。与体内的情况相反，在后一种实验设计中，海马靶神经元遇到了来自共培养的海马切片的“ commental”纤维，前者是在5天后到达的肠纤维。
用于大规模细胞结构脑映射的卷积神经网络
人类大脑图谱为来自不同大脑、在不同层次上表征大脑组织的数据提供了空间参考系统。细胞结构是大脑微观结构组织的基本原理，因为神经元细胞排列和组成的区域差异是连接和功能变化的指标。自动扫描程序和独立于观察者的方法是可靠识别细胞结构区域和实现可重复的大脑分离模型的先决条件。当从分析单个感兴趣区域转向对大量全脑切片进行高通量扫描时，时间成为一个关键因素。在这里，我们提出了一种新的工作流程，用于映射人类死后大脑大量细胞体染色组织切片中的细胞结构区域。它基于深度卷积神经网络 (CNN)，该网络在带有注释的切片图像对上进行训练，中间有大量未注释的切片。该模型学会了以高精度创建所有缺失的注释，并且比我们之前基于独立于观察者的映射的工作流程更快。新的工作流程不需要预先对切片进行 3D 重建，并且对组织学伪影具有很强的鲁棒性。它可以高效地处理大小为数 TB 的大型数据集。该工作流程集成到 Web 界面中，无需深度学习和批量计算方面的专业知识即可访问。将深度神经网络应用于细胞结构映射开辟了新的视角，以实现高分辨率的大脑区域模型，引入 CNN 来识别大脑区域的边界。
大脑计算-NTU> IREP具有增强挥发性的金属 - 疾病平台
Au纳米颗粒在石英底物上的平面分布。（b）体积| e/e 0 | 2通过FDTD模拟获得的现场分布对谐波。（c-d）在| e/e 0 |的不同位置的横截面切片2增强AU跨表面结构。（E）分形Au-Tio 2超材料的示意图，由Au晶体随机分布在三维TIO 2分形支架中。（f）| e/e 0 |的体积分布LSPR共振的2个字段。（G-H）在| E/E 0 |的不同位置的横截面切片2增强3D Au-Tio 2结构。20
