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World File Search System对比度
图形对比度学习是高级SCRNA-SEQ数据分析的多功能基础
单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）在单细胞水平上对全转录组基因表达提供了前所未有的见解。细胞聚类长期以来在SCRNA-SEQ数据的分析中已建立，以识别具有相似表达谱的细胞组。然而，细胞聚类在技术上具有挑战性，因为原始的SCRNA-SEQ数据具有各种分析问题，包括高维度和辍学值。现有研究开发了深度学习模型，例如图形机器学习模型和基于对比度的学习模型，用于使用SCRNA-SEQ数据进行细胞聚类，并总结了将细胞聚类的无监督学习到人介入的格式中。虽然细胞聚类的进展是深刻的，但我们没有更接近找到一个简单而有效的框架来学习鲁棒聚类所需的高质量表示。在这项研究中，我们提出了SCSIMGCL，这是一个基于图形对比的学习范式的新型框架，用于图形神经网络的自我监督预处理。该框架促进了对细胞聚类至关重要的高质量表示的产生。我们的SCSIMGCL结合了细胞细胞图结构和对比度学习，以增强细胞聚类的性能。对模拟和实际SCRNA-SEQ数据集的广泛实验结果表明了所提出的SCSIMGCL的优势。此外，聚类分配分析证实了SCSIMGCL的一般适用性，包括最新的聚类算法。所提出的SCSIMGCL可以作为开发用于细胞聚类工具的从业者的强大框架。此外，消融研究和超参数分析表明，在自我监督的学习环境中，决策的鲁棒性表明了我们的网络体系结构的功效。SCSIMGCL的源代码可在https://github.com/zhangzh1328/scsimgcl上公开获得。
磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
通过脉冲时间对比度在二氧化硅玻璃中控制超快激光
我们证明，飞秒光脉冲的时间对比度是透明介电内部激光写作的关键参数，允许不同的材料修饰。特别是，二氧化硅玻璃中的各向异性纳米孔由10 7飞秒YB的高对比度产生：kgw激光脉冲，而不是低对比度的10 3 yb纤维激光脉冲。差异起源于纤维激光器，该纤维激光器将其三分之一的能量的能量存储在最高200 ps的脉冲后。通过激光诱导的瞬时缺陷吸收脉冲的这种低强度分数，其寿命相对较长，激发能量（例如自捕获的孔）极大地改变了能量沉积的动力学和材料修饰的类型。我们还证明，低对比度脉冲可以有效地创建层状双重结构，该结构可能是由四极杆非线性库驱动的。
视觉语言预训练与物体对比度学习3D场景的理解
近年来，视觉语言预训练框架在自然语言过程和计算机视觉方面取得了重大进展，从而在各种下游任务上取得了显着的绩效提高。但是，当扩展到点云数据时，现有的作品主要集中在构建特定于任务的模型上，并且无法提取概括良好的Univer-Sal 3D视觉嵌入。我们仔细研究了语义3D场景理解中的三个常见任务，并获得了对训练模型的开发的关键见解。以这些观察的启发，我们提出了一个视觉语言的预训练框架 - 工作3DVLP（3D视觉语言预训练对象对比度学习），它可以灵活地对3D视觉 - 语言下游任务转移。3DVLP将视觉接地作为代理任务，并引入了对象级别引导检测（OID）损失，以在场景中获得高质量的建议。此外，我们设计对象级交叉对比度对齐（OCC）任务和对象级别的自我对比度学习（OSC）任务，以将对象与示例对齐并显然区分场景中的不同对象。广泛的实验验证了三个3D视觉任务上3DVLP的出色表现，反映了其在语义3D场景理解中的优势。代码可在https://github.com/iridescentttt/3dvlp上找到。
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
适用于使用方波目标的光电测定图像对比度的设备和方法。
该设备现在位于国家标准局，并已用于多项调查。对该系统的一个反对意见是它所用的线太短。文件。线的长度在目标平面上约为 2 毫米，因为它们位于 35 毫米胶片的声道上。与其尝试制作具有较大线长的正弦波目标，不如尝试利用方波目标并以较慢的速度扫描它，以便记录每条单独的线和空间。方波目标很容易获得，线长为 8 英寸。并且，如果使用长目标线，相对而言较短的扫描狭缝，则扫描狭缝会屏蔽掉长线图像的末端效应。简而言之，这里开发了一种使用微光度计研究长线目标空间图像的方法。透明度。这
SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对虚拟现实分类准确性和用户友好性的影响
摘要 — 基于 SSVEP 的 BCI 在速度和准确性方面是最有前途的 BCI 之一。然而，尽管社区付出了巨大的努力使它们更加实用和用户友好，但它们使用起来仍然特别烦人。在本文中，我们研究了 SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对分类准确性和界面烦恼的影响，总体目标是在性能和用户友好性之间找到一个平衡点。我们对十二 (12) 名参与者进行了用户研究，以评估不同刺激大小和对比度对虚拟现实环境中 SSVEP 分类准确性的联合影响。该实验的结果表明，刺激的大小对分类准确性（低于某个阈值）和感知烦恼都有显著影响。然而，对比度对分类准确性和感知烦恼都没有影响，这表明使用较低对比度的刺激仍然可以准确地操作基于 SSVEP 的 BCI。索引术语 — 组件、格式、样式、样式、插入
Contramae：癌症生存预测的对比度对齐掩盖自动编码器框架
摘要 - 随着多模式融合技术的快速发展，病理图像与基因组学数据的整合已在癌症生存预测中取得了令人鼓舞的结果。但是，大多数现有的多模型模型不是通过结合病理学和基因组学模态来预训练的，而忽略了不同模态之间固有的任务无关联的关联。尽管某些自我监督的方法通过预训练的目标（例如相关性和均方误差）来对齐多模式信息，但它们缺乏深入的多模式相互作用。为了解决这些问题，我们提出了Contramae，这是一种对比度对齐的掩盖自动编码器框架，以融合病理学图像和基因组学数据，以进行癌症存活预测。具体而言，我们引入了一个对比目标，以使多形态保持一致并构建其内在的一致性。此外，我们设计了两个重建目标，以通过互补偿双方所缺乏的信息来捕获多模式之间的复杂关系。在生存预测中，将Contramae编码器的病理和基因组学编码串联为产生生存风险评分的最终表示。实验结果表明，在五个癌症基因组图集（TCGA）中，CONTORAMA的表现优于五个癌症数据集的现有最新方法。该代码可从https://github.com/suixuewang/contramae获得。
一种用于多发性硬化症全脑和病变同时分割的对比度自适应方法
这里我们介绍了一种从多发性硬化症患者的多对比度脑 MRI 扫描中同时分割白质病变和正常神经解剖结构的方法。该方法将一种新的白质病变模型集成到之前经过验证的全脑分割生成模型中。通过使用单独的解剖结构形状及其在 MRI 中的外观模型，该算法可以适应使用不同扫描仪和成像协议获取的数据而无需重新训练。我们使用四个不同的数据集验证了该方法，在同时分割数十个其他脑结构的同时，显示出在白质病变分割方面的稳健性能。我们进一步证明，对比度自适应方法也可安全地应用于健康对照的 MRI 扫描，并复制之前记录的 MS 深层灰质结构萎缩模式。该算法作为开源神经成像包 FreeSurfer 的一部分向公众开放。