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超快超声成像模式分析揭示了关节炎动物独特的动态大脑状态和强大的子网络改变
慢性疼痛病理是由周围和/或中枢神经系统的适应不良变化引起的，是一种影响 20% 欧洲成年人口的致残性疾病。更好地了解这种发病机制将有助于确定新的治疗目标。最近，从大脑网络之间连贯的低频血流动力学波动中提取的功能连接 (FC) 为研究大规模大脑网络及其在神经/精神疾病中的破坏提供了一种强有力的方法。对 FC 的分析通常是对随时间推移的平均信号进行的，但最近，对 FC 动态的分析也提供了新的有希望的信息。考虑到持续性疼痛动物模型的局限性以及它们作为增进我们对慢性疼痛致病性神经生物学基础的理解的有力工具，本研究旨在通过使用功能性超声成像（一种具有独特时空分辨率（100 μ m 和 2 ms）和灵敏度的神经成像技术）来确定临床相关的持续性炎症疼痛（佐剂性关节炎）动物模型中功能连接的变化。我们的研究结果显示，关节炎动物的 FC 发生了显著变化，例如躯体运动 (SM) 网络的一个子部分，发生在疾病开始后数周。此外，我们首次证明通过超声评估的动态功能连接可以为我们定义为大脑状态的动态模式提供定量和可靠的信息。虽然主要状态由 SM 网络中血流动力学波动的整体同步组成，但关节炎动物在统计上花费更多时间处于其他两种状态，其中发炎后爪的初级感觉皮层的波动与 SM 网络的其余部分不同步。最后，将 FC 变化与个体动物的疼痛行为相关联表明 FC 改变与疼痛的认知或情感方面之间存在联系。我们的研究引入了 fUS 作为一种新的转化工具，以增强对慢性疼痛主要临床前模型中动态疼痛连接组和大脑可塑性的理解。
功能超声成像研究大脑动态
功能性超声 (fUS) 是一种新工具，可通过区域监测脑血容量 (CBV) 动态来成像大脑活动。这种创新技术尚未在药理应用和药物开发中充分发挥其潜力。在当前的概念验证研究中，使用药理功能性超声 (pharmaco-fUS) 在麻醉大鼠中评估了阿托西汀 (ATX) 的影响，阿托西汀是一种强效去甲肾上腺素再摄取抑制剂，是一种用于治疗注意力缺陷多动障碍的非兴奋剂治疗药物，剂量不断增加 (0.3、1 和 3 mg/kg)。使用感兴趣区域 (CBV 和功能连接的急性变化) 或基于像素 (一般线性建模和独立成分分析) 的分析，我们在此证明 ATX 在视觉皮层、齿状回和丘脑中持续表现出血流动力学效应，尤其是视觉区域，例如丘脑后外侧核和膝状核 (LGN)。 ATX 效应的时间曲线与剂量有关，最高剂量时 CBV 增加最快，中等剂量时 CBV 增加时间较长。规范使用药物融合超声可以提高我们对药物在脑内作用机制的理解，并可能成为神经系统疾病药物开发的新一步。
面向脑机接口的功能超声成像
脑机接口 (BMI) 是开发大规模神经活动记录创新技术的一种高要求应用。在加州理工大学帕萨迪纳分校、巴黎 ESPCI 医学物理研究所和 Iconeus Paris 之间的跨大西洋合作 (NIH 资助) 框架内，我们开发并实施了第一个基于功能性超声 (fUS) 的 BMI，这是一种最近开发的微创神经成像技术，结合了高空间和时间分辨率以及深层脑覆盖 (Macé 等人，2011)。
使用对比增强超声成像的颈动脉粥样硬化斑块新血管化的定量表征：可行性研究
摘要简介：对比增强超声（CEU）是一种用于评估laplaque Neovanculination（IPN）的体内成像工具（IPN），是易感动脉粥样硬化斑块的越来越多研究的标志物。本研究旨在评估使用CEU量化颈动脉IPN的可行性，并识别和表征颈动脉斑块中的新血管造成。医院的道德委员会批准了这项研究，并在检查前从所有患者那里获得了知情的CEU的知情个人同意。材料和方法：在CEUS上研究了71名颈动脉粥样硬化斑块（95张斑块）的患者。通过视觉解释和定量分析评估了斑块中的对比度增强。在3点尺度上对新血管内化（IPN）测试进行了分级。使用专用软件进行CEUS图像分析对IPN进行量化。结果：发现具有不同类型的回声的斑块的CEU定量参数显着不同。定量参数在软，硬和混合斑块中也有所不同。发现使用CEU的颈动脉IPN定量可行。根据CEU测得的定量参数为不同回声类型的颈动脉IPN提供了多个参考。这可以帮助识别和监测不稳定的动脉粥样硬化斑块。结论：CEU有可能成为临床应用中的重要工具，特别是用于诊断颈动脉粥样硬化斑块的特征和脆弱性。关键词：动脉粥样硬化，动脉粥样硬化斑块，对比增强的超声，对比敏感性，新生血管造成的动脉粥样硬化的特征是由于脂质和钙形成斑块引起的动脉的限制，这些动脉和钙形成的斑块会阻碍氧化型的正常流动，例如氧气流动，例如，造成了氧化型的含量 cardi> cardi> cardial fight of Cardi> cardi> cardi> cardi> cardi>
LLM可以帮助对超声成像的质量评估？
摘要 - 由于操作员的熟练程度和成像情况的差异，超声检查的次数急剧增加，低质量的超声成像已大大增加，因此对诊断准确性造成了严重负担，甚至导致重新诊断的风险在关键病例中重新开始诊断。为了帮助临床医生选择高质量的超声图像并确保准确的诊断，我们引入了超声波QBench，这是一种全面的基准，该基准在系统上可以评估多模式大型语言模型（MLLMS），以实现超声图像的质量评估任务。超声 - Qbench建立了从不同来源收集的两个数据集：IVUSQA，由7,709张图像和心脏硫酸氢菌组成，包含3,863张图像。这些图像包含常见的超声成像工件由专业的Ul-Trasound专家注释，并分为三个质量：高，中和低。为了更好地评估MLLM，我们将质量评估任务分解为三个维度：定性分类，定量评分和比较评估。对7个开源MLLM和1个原则的评估表明，MLLM具有超声图像质量分类中低级视觉任务的初步功能。我们希望这种基准能激发研究界的深入研究和增强MLLM在医学成像任务中的未开发潜力。索引术语 - 大型大语言模型（MLLM），质量评估，超声图像
det-影响：定量光声成像和...
东非国家由于不可预测的降雨不足而陷入严重的水压力。气候变化的影响使降雨变异性的影响更加复杂，气候变化进一步加剧了该地区有限的气候耐水水基础设施。这些因素可能会导致对人类和农业需求以及牲畜的安全和充足水的可用性和可及性大幅降低，这阻碍了非洲之鹰的经济增长和可持续发展。While, on the one side, there is potential for better management and use of the available water, specially in degraded and abandoned agricultural lands (i.e., the so called "marginal lands"), on the other side, change in land use may increase pressure on ecosystem services and on communal/informal/traditional non-intensive customary livelihood activities in the marginal lands, and in some cases even exacerbate water scarcity and粮食不安全。
超声成像的数据增强，用于非侵入性白细胞的体外腹膜透析
摘要医疗领域中的数据数量有限，并且需要培训样本以提高深度学习模型的性能是一个反复的挑战，尤其是在医学成像中。新生儿溶液旨在通过创建合成的体外超声图像来促进更有效的图像生成过程，从而增强其非侵入性白细胞计数装置Neosonics。本研究通过设计和评估连续的标量有条件生成对抗网络（GAN）来解决数据稀缺问题，以增加体外腹膜透析超声图像，从而增加训练样品的体积和变异性。开发的GAN结构结合了新型设计特征：发电机的转置卷积层中的内核大小和潜在的中间空间，预测噪声和条件值，以提高图像分辨率和特异性。实验结果表明，GAN成功地产生了高视觉质量的各种图像，非常类似于真实的超声样品。虽然视觉结果是有希望的，但使用基于GAN的数据增强并不能始终提高图像回归器的性能，从而区分特定于各种白细胞浓度的特征。最终，尽管这种连续的标量有条件的GAN模型在生成逼真的图像方面取得了进步，但仍需要进一步的工作来实现回归任务的一致提升，旨在实现强大的模型概括。
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该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用，以便在几种应用中加速计算，从经典分子动力学（MD）到隐式溶剂（IS）模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们，例如Poisson-Boltzmann方程（PBE），椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下，溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述，这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今，由于最现代的实验技术（例如Cryo-Em），这些方法的结构数据量和大小巨大，因此正在经历重大的复兴，这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应，静电是巨大的计算挑战。在该项目中，我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法，在这些方法中，PIML技术可以提高静电计算，还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展，以及响应理论。
通过超声成像分析对甲状腺结节的定量评估
摘要。最近的研究提出了定量超声（QUS），以从通过多次传输量产生的脉搏回声数据中提取组织的声学特性。在本文中，我们引入了一种基于学习的方法，通过表达声音衰减和超声检查中的声音速度来识别甲状腺结节恶性肿瘤。提出的方法采用了一种神经模型，该神经模型整合了卷积神经网络（CNN），以详细的局部脉冲回声绘制分析与变压器结构，从而增强了该模型在多光束接收中捕获复杂相关性的能力。b模式图像既用作输入又是标签，以确保稳健性能，而不管人脖子上存在的复杂结构，例如甲状腺，血管和气管。为了训练所提出的深神经模型，已经设计了模拟人类肌肉，脂肪层的结构和甲状腺形状的模拟幻影。通过数值模拟和临床测试评估所提出方法的有效性。
机器人超声成像中的机器学习
植物血管组织对于在整个植物体内的水，未含量和多种信号分子的长距离运输至关重要，因此对于植物的生长和发育至关重要。血管组织的复杂发展由整合内源性和环境线索的专用干细胞的独特种群策划。此视图总结了我们当前对血管相关干细胞生物学和血管组织分化的理解。我们介绍了管理血管干细胞维持和命运确定的分子和细胞机制，并突出了内在提示和外部提示之间的相互作用。在这种情况下，我们强调了术语因子，激素信号传导和表观遗传修饰的作用。我们还讨论了新兴技术和与血管组织相关的细胞类型的大量曲目，这些细胞类型有可能为细胞专业化和对不同生态壁球的解剖学适应提供前所未有的见解。