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World File Search System对比度
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
负责任成像的人工智能（AIRI）
对于临床医生，AIRI将处理临床数据，例如实验室，生命值，患者病史和身体检查结果以及基于证据的适当性标准，以确定是否基于临床表明医疗图像是基于临床指示的，该算法可能会提供成像提供必要的诊断信息。在指示成像时，AIRI将帮助临床医生确定逻辑细节，例如哪种方式可以为放射科医生提供最多的信息阅读，例如是否指示了对比度的使用，以及是否指示了对比度，以及如何为患者做好准备，以提高期望提高合规性并减少重复扫描的需求。通过协助非放射学家临床医生做出这些技术成像决策，AIRI有可能减少不必要的扫描，最大程度地减少放射线暴露并降低医疗保健成本。
M170EG02-V3.pdf - Beyondinfinite.com 提供的 LCD 数据表
[特点] 1) 高开口率、高亮度和低功耗。 2) 图像鲜艳且对比度高。 3) 体积小、外形纤薄。 4) SXGA 分辨率（1024 垂直 x 1280 水平像素阵列）。 5) LVDS 接口。 6) PSWG 类型。
高清平板 - TXN2670WHF
最大水平解像度为 800 线的速度扫描调制通过控制信号黑白部分之间的转换速度，清晰地定义边缘和轮廓。3:2 下拉：对转换为视频的电影作品的校正。3:2 下拉补偿了电影（每秒 24 帧）到视频（每秒 30 帧）帧速率转换中的固有缺陷，使图像更平滑，运动失真更少。INVAR 荫罩：一种合金材料，用于保持焦点和亮度的一致性，而不牺牲色彩纯度。色温控制 - 可通过屏幕显示选择正常、暖色和冷色。4 个视频预设可根据所观看的节目类型优化图像。预设：标准/动态/电影/自定义，用户可调整亮度、对比度、锐度、色彩和色调。垂直压缩可在“变形”宽屏源（如 DVD）期间保持垂直分辨率和质量。暗色调显像管可最大限度地减少反射并改善色彩和图像对比度。动态黑电平扩展和白峰值限制器进一步提高了图像对比度。自动显像管老化偏差可自动调节白平衡，即使使用多年后仍能保持一致、最佳的性能。数字视频降噪可用于提高图像质量。181 通道合成调谐倾斜校正允许根据地球磁场进行图像调整。数字底盘提高了整体可靠性。
协助成员国实现国际分析标准
已有40多年的历史了，IAEA一直在协助其成员国实验室维护和提高分析数据的质量和可靠性。这是通过组织全球和区域对比度研究和熟练度测试以及提供适当的参考材料来实现的。
Mindeye2：共享对象模型启用1小时数据
参考。[1] Allen等。（2022）。一个庞大的7T fMRI数据集，用于桥接认知神经科学和人工智能。自然神经。[2] Ilharco等。（2021）。OpenClip。[3] Podell等。（2023）。SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型。ICLR。 [4] Meng等。 （2022）。 sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。 ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[4] Meng等。（2022）。sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[5] Reddy等。（2010）。阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。神经图像。[6] Wallace等。（2022）。rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。神经图像。[7] Scotti等。（2023）。重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。神经。
脑超极化 129Xe 成像
目前有多种脑成像方式可用于临床诊断，包括超声、CT、单光子发射CT、PET 和 MRI。MRI 是一种非侵入性技术，不使用电离辐射，可生成高空间分辨率和对比度噪声比的图像。尽管自 1973 年发明 MRI 以来已有众多发展和发现，1 但 MRI 的主要局限性仍然存在：灵敏度低。2,3 MRI 信号源于样品的净磁化，这是由于自旋数通常为一半的原子核的塞曼能级之间的粒子数差异很小。传统 MRI 使用来自水质子 (1 H) 的 NMR 信号；人们正在开发多种造影剂来增强1 H MRI 信号并提供定位感兴趣区域的能力。 3–5 许多此类药物，如钆螯合造影剂，主要作用是降低 1 H 核的自旋晶格 (T 1 ) 和有效自旋自旋 (T 2 * ) 弛豫，从而增加 T 1 加权和 T 2 * 加权图像中的 MR 对比度。尽管 1 H 造影剂被广泛使用，但由于周围组织的背景信号的存在，这种方法受到限制，从而限制了对比度与噪声比的增加。此外，还有各种技术，如 BOLD 功能性 MRI、动脉自旋标记 (ASL) 和 MRA，这些技术需要多次图像采集和复杂的图像后处理程序才能准确解释数据。6,7
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
基因座的特征与耐药性癫痫中迷走神经刺激反应有关
基因座 - 呼吸肾上腺素系统被认为与迷走神经刺激的临床作用有关。已知该系统可防止癫痫发育并引起长期塑性变化，尤其是随着海马中去甲肾上腺素的释放。然而，成为治疗者和作用机理的必要条件仍在研究中。使用MRI，我们评估了层层基因座的结构和功能特征以及在耐药药物或对治疗不反应的耐药性癫痫患者中白质层层层的微观结构特性。在这项试验研究中招募了23例抗药性癫痫患者宫颈神经刺激患者，其中包括13名响应者或部分响应者和10名无反应者。专用的结构MRI获取允许在体内定位层层层和其对比度的计算（LC完整性的公认标记）。基因座二氧化合物活动。最后，使用多壳扩散MRI来估计基因座 - 海马域的结构特性。比较了响应者/部分响应者和非反应者之间的这些特征，还探讨了它们与治疗持续时间的关联。在对治疗反应更好的患者中，分别在肠层基因座的左侧和右尾部分中发现了较低活性和较高对比度的趋势。最后，发现了较高的基因座 - 海马连接在其内侧部分双侧的二氧对比度增加，与治疗持续时间相关。
使用灰水平共同出现矩阵（GLCM）方法
摘要：目的：研究的目的是定量评估微针中疗法在减少皮肤变色方面的有效性。使用灰级共同出现矩阵（GLCM）方法分析结果。材料和方法：研究了12至68岁的12名女性前臂（7×7厘米）的皮肤。使用含有12％抗坏血酸的制剂的皮肤化剂进行微针中疗。每位志愿者都接受了一系列四个微针中疗治疗。使用图像分析和处理方法对治疗的有效性进行了量化。在一系列化妆程序之前和之后，以交叉极光拍摄了一系列临床图像。然后，通过确定灰级共发生矩阵（GLCM）算法的参数来分析处理的区域：对比度和同质性。结果：在图像预处理期间，将志愿者的临床图像分为红色（R），绿色（G）和蓝色（B）通道。与手术前拍摄的照片相比，手术后拍摄的照片显示出皮肤亮度的增加。治疗后皮肤亮度的平均增加为10.6％，GLCM对比度的平均下降为10.7％，平均同质性增加了14.5％。基于分析，在RGB量表的B通道中进行的测试中观察到GLCM对比度的最大差异。随着GLCM对比的减少，术后同质性的增加为0.1，为14.5％。