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World File Search System动校正
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
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。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
左、右或双侧杏仁核激活？平滑和运动校正对超高场、高分辨率功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的影响如何改变推论
不同预处理步骤在估计静息状态 fMRI 数据中的图论测度时的可靠性。神经科学前沿 9，48，http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2015.00048 。Baas, D., Aleman, A., Kahn, RS, 2004.杏仁核激活的侧化：功能性神经影像学研究的系统综述。脑研究评论 45 (2)，96–103，http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresrev.2004.02.004 。 Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., De Raedt, R., 2014. 左右杏仁核——内侧额叶皮质功能连接受伤害规避的不同调节。PLoS One 9 (4)。Beckmann, C., Jenkinson, M., Smith, SM, 2003. 针对