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一种用于校正地形崎岖的森林地区机载高光谱影像的内核驱动 BRDF 方法
摘要：机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段，可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而，从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止，角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此，因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法，在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点，为每个像素计算局部视角和照明几何形状，并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000，基于分层随机抽样方法，以确保全面覆盖视角和照明角度，并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区（中国）的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据，将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验（C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C（SCS + C））和半物理（SCS）地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明，RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而，RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化，其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言，针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域（即 > 750 nm）尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。
图像建模技术在医学影像诊断中的应用探讨
计算机图形学领域在硬件和软件方面都取得了显著的进步，并取得了快速的发展。图像建模技术的运用是影响模拟环境真实性和沉浸感的一个重要方面。能否成功创建逼真而迷人的图像建模环境，很大程度上取决于这项技术的有效实施。鉴于此，本文彻底研究了计算机图形学和图像建模技术的基本概念。此外，本文深入分析了图像建模技术在计算机图形学领域的集成，并探索了其运作背后隐藏的算法。计算机图形系统的不断发展，包括硬件和软件的进步，推动了该领域的快速发展。在影响模拟环境可信度和参与度的各种因素中，图像建模技术的运用是一个关键因素。本研究论文致力于全面研究计算机图形学的基本原理和图像建模技术的复杂工作原理。本研究通过对计算机图形学和图像建模的概念框架进行剖析，揭示了二者之间的相互作用和相互依赖关系，并揭示了计算机图形学中图像建模技术运行背后的隐藏算法，从而为理解图像建模技术的内部工作原理提供了有益的见解。关键词：图像建模技术、计算机图形学、隐藏算法
神经影像学
功能梯度（其中反应特性在大脑的某个区域内逐渐变化）被认为是大脑的一个关键组织原则。最近使用静息态和自然观察范式的研究表明，这些梯度可以通过“连接眼映射”分析从功能连接模式重建。然而，局部连接模式可能会因数据分析过程中人为引入的空间自相关而混淆，例如空间平滑或坐标空间之间的插值。在这里，我们研究这种混淆是否会产生虚假的连接眼梯度。我们在受试者的功能体积空间中生成了包含随机白噪声的数据集，然后可选地应用空间平滑和/或将数据插值到不同的体积或表面空间。平滑和插值都会引起空间自相关，足以使连接眼映射在许多大脑区域中产生基于体积和表面的局部梯度。此外，这些梯度看起来与从真实自然观看数据中获得的梯度非常相似，尽管在某些情况下，从真实数据和随机数据生成的梯度在统计上存在差异。我们还重建了整个大脑的全局梯度——虽然这些梯度似乎不太容易受到人工空间自相关的影响，但重现先前报告的梯度的能力与分析流程的特定特征密切相关。这些结果表明，通过连接图像映射技术识别的先前报告的梯度可能会受到分析过程中引入的人工空间自相关的干扰，在某些情况下，可能在不同的分析流程中重现效果不佳。这些发现意味着需要谨慎解读连接图像梯度。
为当地影像科或放射治疗科制定研究策略
个人和医疗机构参与研究的好处是多方面的，影响深远的。研究的重点仍然是生成证据并将其转化为实践，以确保高质量的护理并改善患者的治疗效果；此外，研究还具有专业、劳动力、地位和经济优势。作为更广泛的联合健康专业人员 (AHP) 群体的一部分，放射技师可以通过影响流程、途径、技术和人员的研究活动推动可持续变革。这需要促进一种接受变革的探究和批判性思维文化，同时鼓励、支持和发展临床部门内基于研究的活动。CoR 研究战略已经制定了发展和帮助指导这些变革的战略目标。
神经影像学时间序列中的箭头 - 标识脑功能的因果触发器
图4箭头识别运动任务中的时空定位因果效应。（a）在运动任务范式中，因果效应（τ，顶部），活动（中间）和连通性（底部）的度量。范式由运动时期（左右手和脚，舌头）组成，被休息块隔开。（b）左半球大脑区域的因果效应的详细视图，显示了面板（a）（舌运动）突出显示的间隔中最强的AOT波动。正值表明该区域充当因果效应的下水道，而负值表明该区域是因果关系的来源。（c）面板（b）中四个大脑区域的可视化以及当受试者开始移动舌头时招募的假定因果途径。VIS24和PFC13之间的虚线表示，这两个区域之间的直接信息流不能仅从分析的四个区域中推断出来，并且可能涉及中间体。
寻找精神病性失联的影像生物标记
通过磁共振成像 (MRI) 获得的神经影像测量值可以作为此类生物标志物，作为评估治疗反应或预后准确性的客观终点(5)。鉴于有一致报告称，精神病患者(9-14)和疾病的各个阶段(15-19)都存在异常的功能和结构连接，因此脑连接测量(6-8)尤其有前景。与精神病相关的功能连接中断(通过静息态功能 MRI-rsfMRI(20) 测量)通常包括大规模皮质网络内部和之间的低连接(6)，尤其是涉及额叶和颞叶皮质的网络，而与精神病相关的结构连接中断(通过扩散张量成像-DTI(21) 测量)包括全脑分数各向异性 (FA) 的降低，FA 是白质完整性的间接测量(22)。事实上，这两个标记本身在精神病患者和健康个体中都是相互关联的(23、24)。
跨性别青少年的神经影像
博士后奖学金职位 - 跨性别青少年的神经影像学研究在多伦多大学性别实验室的生物心理社会调查中，以及玛格丽特大学和玛格丽特大学的儿童，青少年和家庭心理健康中心的临时（CAMH）camh的儿童和家庭心理健康中心的玛格丽特和华莱士·麦凯恩（Wallace McCain）中心，该研究员的研究员（CAMH）的研究员是一家人，该地区的研究员（CAMB）曾在研究中及其研究员的研究员。神经科学。研究员将研究加拿大健康研究所（CIHR）完全资助的研究，该研究使用各种神经影像学技术纵向研究跨性别青年的大脑发育。这项研究将进一步了解性别多样性的神经变异，并描述与荷尔蒙环境有关的大脑发育，包括肯定性别的荷尔蒙特征，例如荷尔蒙阻滞和外源性雄激素和雌激素治疗。调查下的大脑发育的关键度量是（1）通过T1和扩散加权的想象和T1弛豫测量测量的结构特征，以及（2）通过静止状态和基于任务的fMRI测量的脑活动。研究参与者是通过针对跨性别青年以及大多伦多地区更广泛的社区的私人和医院服务招募的。成功的候选人将与项目首席研究人员（PIS）紧密合作：DougVanderlaan博士是CAMH合作者的科学家，也是AT AT的性别性别实验室生物心理社会调查的主任，该研究位于多伦多密西西斯大学心理学系。范德拉安（Lai））指导和监督这项研究。Meng -Chuan Lai博士是玛格丽特和华莱士·麦凯恩儿童，青年和家庭心理健康中心的CAMH高级科学家。也将有机会与PI在大多伦多地区（国内和国际上）在PI的协作网络中与其他人合作。职责和机会，同伴将与一个充满活力和热情的研究团队合作，直接与研究PIS合作（Dr.责任将包括：领先的神经影像学分析数据管理和质量保证手稿准备出版和其他传播活动（例如，会议演讲，与当地利益相关者进行宣传）参与新的授予资金申请的开发以及支持其他培训人员•提供培训人员•参与招聘人员•参与招聘人员•参与招聘人员的机会撰写和发表研究文章，授予写作指导以及支持制定独立研究计划
利用机器学习方法挖掘影像和临床数据，以诊断和早期发现帕金森病
帕金森病 (PD) 是一种常见的、进行性的、目前无法治愈的神经退行性运动障碍。PD 的诊断具有挑战性，特别是在帕金森病的鉴别诊断和早期 PD 检测中。由于机器学习具有学习复杂数据模式和为个体做出推断的优势，机器学习技术越来越多地应用于 PD 的诊断，并已显示出一些有希望的结果。基于机器学习的成像应用使得在许多神经影像学研究中自动区分帕金森病和早期检测 PD 成为可能。对比研究表明，基于机器学习的 PD SPECT 图像分析应用在检测 PD 相关多巴胺能变性方面优于传统的半定量分析，表现与专家的目视检查相当，并有助于提高放射科医生对 PD 的诊断准确性。在这些应用中使用组合多模态（成像和临床）数据可以进一步增强 PD 的诊断和早期检测。为了将基于机器学习的诊断应用集成到临床系统中，需要进一步验证和优化这些应用，使其准确可靠。预计机器学习技术将进一步帮助改善帕金森病的鉴别诊断和帕金森病的早期发现，这可能会降低帕金森病诊断的错误率，并有助于在运动前阶段检测帕金森病，以便能够进行早期治疗（例如神经保护治疗），以减缓帕金森病的进展，防止出现严重的运动症状，并减轻患者的痛苦。
社论：基于人工智能的医学影像数据脑部疾病计算机辅助诊断应用
近来，研究多种脑部疾病（如自闭症、多发性硬化症 (MS)、痴呆症、阿尔茨海默病 (AD)、神经胶质瘤、精神分裂症和癫痫）病因和机制的研究项目呈指数级增长。近年来，人工智能 (AI) 的实用性已在各种研究领域得到探索，包括现代计算机辅助诊断 (CAD) 系统的开发。在基于 AI 的 CAD 中使用医学影像和医学专家提供的特征示例是一个不断发展的领域，其目标是更准确地提取可靠的诊断线索，最终帮助医生提供更合适和个性化的治疗。例如，对脑 T2 加权磁共振成像 (MRI) 上的白质进行纹理分析有助于诊断 MS。此外，基于 AI 的 CAD 将促进所有可用数据的解释和利用，减轻繁重的手动评估，并使其在日常临床实践中实用。传统的基于机器学习 (ML) 的 CAD 系统采用许多学习技术，这些技术通常是针对特定应用量身定制的，通常需要大量调整，如果在训练数据集之外测试甚至会失败。AI 技术的进步，特别是端到端深度学习，再加上神经成像技术的最新进展（例如，弥散加权 MRI 和其他用于对大脑和神经系统进行成像的模式），为增强传统 ML 方法和应用新的潜在方法来预测或更好地诊断脑部疾病创造了令人兴奋的新机会。本研究课题的重点是最近的基于 AI 的 CAD 系统，用于分析来自患有脑部疾病（如：精神分裂症、痴呆症、阿尔茨海默氏症等）的患者的医学成像数据。本研究课题的目标受众包括工程和医学院教授；工程和应用科学系的研究生和本科生；医学生；在医疗公司工作的工程师；工业、学术界和健康科学家的研究人员；放射科医生等医生；以及包括放射技师和医学物理学家在内的医疗保健专业人员。