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头部和颈部肿瘤学校友故事-Ashutosh Rao
逆境是他长大的最伟大的老师，Ashutosh受到对自然的热爱和对所有生物的迷恋的影响。他的父亲，兽医和毒理学家，启发了他欣赏生物体和生命科学的复杂性和奇观。他的母亲是一位食品科学家，研究了增加农作物货架生命的方法，以便农民可以更好地存储农产品。以及与家人的临床医生一起，Ashutosh在诊所度过了一段时间，目睹了他们作为医生对人们的健康和福祉的真正影响。Ashutosh被许多在人们的生活中产生重大差异的人所包围，并累积这些影响使他从事生物医学科学的职业。从印度移居美国后，Ashutosh迅速沉浸在M.D.安德森癌症中心。 Ashutosh有一些新的东西可以学习。 他找到了美国的自由精神，可以采取态度具有传染性和鼓舞人心的态度。 今天，Ashutosh与家人住在华盛顿特区的郊区。安德森癌症中心。Ashutosh有一些新的东西可以学习。他找到了美国的自由精神，可以采取态度具有传染性和鼓舞人心的态度。今天，Ashutosh与家人住在华盛顿特区的郊区。
小鼠头部撞击过程中双脑皮质钙成像...
我们提出了一种经济高效、体积小巧、基于开源 Raspberry Pi 的宽视野成像系统。紧凑的特性使该系统可用于近距离双脑皮质中尺度功能成像，以同时观察两只头部固定的动物在分阶段的社交接触式互动中的活动。我们提供了轨道系统的所有原理图、代码和协议，其中头部固定的小鼠被带到一定距离，每只小鼠的大触须都会接触。在社交接触期之前、期间和之后，同时记录了两只小鼠的皮质神经元功能信号 (GCaMP6s；遗传编码的 Ca 2 1 传感器)。当小鼠在一起时，我们观察到了相互拂动和跨小鼠相关皮质活动的发作。在试验打乱的小鼠对中未观察到相关性，这表明相关活动特定于个体互动。在小鼠在一起（最密切接触）期间观察到与拂动相关的皮质信号。社会刺激呈现的影响延伸到与相互接触相关的区域之外，并对皮质活动产生整体同步效应。
头部固定小鼠中的急性纹状体或中脑纤维光度法
29使用定制的光度计设置进行记录（如下所示）。蓝色激发（470 nm LED，THOR LABS M70F3）和紫色激发灯（对于同学控制）（405 nm LED，Thor Labs M405fp1）耦合到光纤纤维中，以使从纤维尖端发出的0.75 MW的功率为0.75 mW。470和405 nm激发使用波形生成器（Rigol DG812）和由LabView程序触发的5V供电的逆变器在100 Hz处交替使用，每个逆变器都用相应的过滤器（SEMROCK FF01-406/15-25）和SEMROCK FF02-472/30-25（CHRMOCK）和组合（chrock ff01-406/15-25）过滤。 T425LPXR）。绿色荧光通过二角镜（Chroma Tech Corp T505LPXR）与激发光分离，并在收集GAASP PMT（H10770PA- 40，HAMAMATSU，HAMAMATSU; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu;信号使用Stanford Research Systems Systems sr570 preamplifier preamplifier pp pmt''收集之前。使用Picoscope数据采集系统以4 kHz的采样速率记录和同步荧光和跑步机速度。波形发电机的输出也输入到Picoscope中，以及用于奖励，空气和光刺激传递的触发信号。
考虑水头部效果的泵送水电厂的最佳调度
抽水储存水力发电厂（PSHP）是一种有价值的储能系统，并且具有可再生能源整合的越来越多的现代电力系统的灵活资源。作为独立的市场参与者，PSHP可以参与能源市场和频率调节市场，以最大程度地提高其对电力系统安全和经济运营的收入和贡献。在某些PSHP中，安装了固定速度和可变速度单元以提高灵活性，尤其是在泵送模式下运行时。但是，在抽水和产生模式中处理功率，流量和水头之间的非线性关系很难。本文提出了迭代解决方案方法，用于通过考虑不同类型的单元在不同水头的功率和流量之间的关系来安排PSHP。通过考虑PSHP参与能源市场和频率调节市场，将调度问题确定为基于方案的优化公式。在每次迭代中，最佳调度模型被配制为混合整数线性编程（MILP）问题。案例研究，并验证模型和迭代溶液方法的有效性。
用于采集脑外伤监测的脉动光信号的头部模型
摘要：（1）背景：组织模型可以提供一种严格、可重复且方便的方法来评估光学传感器的性能。本研究描述了血管头部/脑模型的开发、特性和评估。（2）方法：该方法包括开发大脑和颅骨的模铸和 3D 打印解剖模型以及用于模拟大脑血液动力学变化的定制体外血液循环系统。将开发的模型的光学特性与文献值进行了比较。还加入了人工脑脊液来引起颅内压的变化。（3）结果：成功开发了一种新型头部模型，以模拟大脑和颅骨的解剖结构及其在近红外范围（660-900 nm）内的光学特性。所开发的循环系统模拟正常动脉血压值，平均收缩压为 118 ± 8.5 mmHg，舒张压为 70 ± 8.5 mmHg。同样，脑脊液循环允许颅内压在 5 至 30 mmHg 之间进行受控变化。成功获取了来自模型脑动脉的多波长脉动光信号（光电容积图 (PPG)）。结论：这种独特的头部模型技术为研究脑脉动光信号与颅内压和脑血流动力学变化之间的关系奠定了基础。
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
基于脑机接口的无人机控制，利用头部运动的陀螺仪数据
摘要 本研究探索了利用人体头部运动的陀螺仪数据通过脑机接口 (BCI) 控制 DJI Tello 四轴飞行器的可能性。在本研究中，收集了 4 名佩戴 Emotiv Epoc X 耳机的志愿者之间的 100 多个陀螺仪记录，这些记录捕捉了 X、Y 和 Z 列（正式称为 GyroX、GyroY、GyroZ）。Emotiv Epoc X 数据捕捉了与 DJI Tello 四轴飞行器导航相关的每个参与者的头部运动（左、右、静止和向前）。数据经过彻底的处理和分析，使用 Microsoft Excel 在图表中显示出独特的模式。然后开发了一种 Python 条件算法来解释陀螺仪数据，以确定每个头部运动方向，此外还使用来自 Tello SDK 2.0 用户指南库的 Tello 无人机命令。通过集成 Python Lab Streaming Layer (LSL) 实现 Emotiv Epoc X 和 Tello 四轴飞行器之间的持续数据交换，实现了实时控制。实验结果证实，通过陀螺仪数据和头部运动成功控制 Tello 四轴飞行器，运行准确率为 98%，展示了该技术在无人机控制方面的潜力。