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运动引起的伪影在评估HR-PQCT扫描中的影响：观察者间和内部变异性的评估
建立的用于诊断肩cap骨骨折的成像方法是X射线，骨扫描，磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT），MRI是裂缝检测最敏感和最具体的方法。CT也具有很高的特异性，但灵敏度较低。但是，它通常比MRI更优于MRI，因为它更便宜且更容易获得（1,4,5）。高分辨率外围定量计算机断层扫描（HR-PQCT）代表检测scaphoid骨折的创新选择（6-8）。由于第一个结果直到最近才发布，因此在该领域尚未广泛建立其使用。最初，HR-PQCT旨在测量骨密度并量化骨骼的三维微构造（9）。由于几个原因，包括技术问题，扫描获取和评估缺乏标准化以及与成本相关的有限可用性，其临床价值仍处于边缘状态（10）。然而，近年来，HR-PQCT在许多科学领域都取得了重大进展，例如，在评估流变学疾病对关节表面的影响（11,12）（11,12），骨骼微体系结构和骨骼强度对次生骨质骨的骨骼和代谢性骨骼的影响（10），以及对骨骼的影响（10）的作用，以及对骨骼的效果，以及对骨骼的效果（均具有抗抗病性的作用）（均具有抗抗病性的作用（愈合（14-16）和远端半径裂缝机制的研究（17,18）。
人工智能作为日本队列乳房 X 线摄影筛查第二阅读器的功效
概要 1-1 研究名称：在日本队列中使用人工智能作为第二读取器进行乳房X光检查的有效性验证研究 1-2 此项研究已获得医院院长的许可。 1-3本研究已经我院伦理审查委员会审查并批准。 2-1 研究机构：癌研究所有明医院AI医疗中心 研究主任：大口雅彦 2-2 合作研究机构：Google LLC 3-1 研究目标：调查专科医生的解读对日本女性乳腺癌筛查的影响。我们将研究与诊断相当的“读取乳房X光照片的人工智能”。 3-2研究意义：乳腺癌是日本女性最常见的癌症。自 1990 年以来，日本的乳腺癌死亡率一直在上升，尽管其他发达国家的乳腺癌死亡率有所下降。通过乳房 X 线照相进行大规模筛查可以在早期发现乳腺癌，此时仍有可能进行治愈性治疗。但遗憾的是，日本的筛查率仅为42.3%，与欧美75%以上的筛查率相比较低。在日本，建议由不同的放射科医生进行双重阅读，而放射科医生的短缺阻碍了筛查数量的增加。谷歌有限责任公司 (Google LLC) 的人工智能模型近年来取得了进步，现在其图像阅读能力等于或超过专家。本研究的目的是验证该人工智能在日本筛查乳房X光检查病例中的表现，并与日本放射科医生进行比较。 4-1研究方法：回顾性观察研究。 4-2 以下医疗信息及乳房X光检查图像将被匿名化，以验证人工智能的性能。 ① 乳腺钼靶X线检查 ② 临床信息（年龄、性别、病史、访谈、疾病信息、临床分期） ③ 医学影像诊断报告（乳腺钼靶X线检查、超声、CT、MRI、PET） ④ 组织病理学诊断信息 4-3 研究时间：自研究开始之日起批准截止日期为 2023 年 3 月 31 日 5 被选为研究对象的理由：您是 2006 年 4 月 1 日至 2020 年 3 月 31 日期间在癌症研究机构有明医院健康检查中心和乳房中心工作的患者。这适用于那些已经接受过检查的人。 6 研究对象的负担和预期风险（包括不良事件）：无
用压电纤维担架中的傅里叶域光学相干断层扫描中的伪影
收到2007年9月26日； 2008年2月15日修订； 2008年2月18日接受；发表于2008年3月4日（文档ID 87957）;发表于2008年3月31日，我们描述了一种扫描源源式光学相干断层扫描（OCT）系统，该系统启动了高速全速成像。我们实施了一个压电纤维担架，以在连续的A扫描之间产生定期的相移，从而引入了横向调制。然后，通过在轴向方向处理数据之前，在横向方向上执行傅立叶过滤来解决深度歧义。DC工件也被删除。关键因素是压电纤维担架可用于以高重复速率生成离散的相移。提出的实验设置是先前报道的B-M模式扫描光谱域OCT的一个改进版本，因为它不会产生其他伪像。这是一个简单且低成本的解决方案，可轻松应用伪影。©2008美国光学协会OCIS代码：110.4500，170.4500，100.5070。
研究论文 用于生物医学设备的具有伪影抑制功能的神经记录和刺激芯片
神经假体系统包括神经/肌肉刺激器和神经记录电路。该系统中的这些刺激器和记录器几十年来广泛应用于许多医学领域，如人工耳蜗/视网膜假体、细胞激活和心脏起搏器[1–5]。功能上，神经刺激用于激活假体，唤醒感觉功能[6]，而神经记录可以感知神经信号或完成刺激效果的评估[7–9]。将神经刺激器和神经记录器结合起来，形成闭环控制的同步神经记录和刺激系统，以恢复受伤个体的基本功能[10–16]，例如用于癫痫发作检测和抑制的系统[17,18]。如图1所示，在用于癫痫发作检测和抑制的闭环神经记录和刺激系统中，神经记录用于检测脑内的癫痫信号，电刺激用于
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
粘附状态极大地影响了细胞对氧化石墨烯的敏感性：对癌症转移的治疗意义
摘要：氧化石墨烯（GO）在生命科学中受到了越来越多的关注，因为它具有各种应用的潜力。尽管GO通常被认为是生物相容性的，但在某些情况下可能会对细胞生理产生负面影响。在这里，我们证明，GO的细胞毒性取决于细胞粘附状态。在非粘附状态下的人类HCT-116细胞比处于粘附状态的细胞更容易受到影响。凋亡是通过在粘附和未粘附细胞中的GO部分诱导的，这表明凋亡诱导并不能解释GO的选择性作用对非粘附细胞的选择性作用。GO治疗迅速降低了非粘附细胞的细胞内ATP水平，但在粘附的细胞中却没有降低，这表明ATP耗竭是造成GO诱导细胞死亡的主要原因。同时，自噬诱导是能量稳态的细胞反应，在非粘附细胞中比在粘附细胞中更明显。总体而言，我们的观察结果为GO对细胞粘附状态的作用提供了新的见解。由于消除未粘附的细胞在预防癌症转移方面很重要，因此GO对非粘附细胞的选择性有害作用表明其在癌症转移中使用的治疗潜力。
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
具有数值模型的微观气候和生理参数的表示，影响了葡萄园生态系统：piemonte的案例（Ital
我们诚挚地邀请您参加下一版的国际科学会议：中学会议6，2025。这一次，我们想讨论人工智能在人类生活的各个领域的中介过程与应用之间的关系和依赖关系。特别是我们对人与算法因素之间的相互作用感兴趣，这些因素以不同的方式推动了这些过程的过程。我们邀请了理论反思和经验研究的介绍，这些研究将反映和分析介导现象的各种表现和实例。主题演讲（在线）：人工智能时代的人机关系将由代表北伊利诺伊大学传播系的安德里亚·古兹曼教授提供。随附的活动，2025年3月8日：方法论小组 - 与Margrit Schreier教授（商学院，社会与决策学院，建筑商University Bremen）的定性分析。
双向脑机接口应用中同时进行皮层脑电刺激和记录的最佳伪影抑制
摘要 目的。基于皮层电图 (ECoG) 的脑机接口 (BCI) 是恢复神经功能障碍患者运动和感觉功能的有前途的平台。这种双向 BCI 操作需要同时记录 ECoG 和刺激，这在存在强刺激伪影的情况下具有挑战性。如果 BCI 的模拟前端在超低功耗模式下运行，这个问题会更加严重，这是完全植入式医疗设备的基本要求。在本研究中，我们开发了一种新方法，用于在刺激伪影到达模拟前端之前抑制它们。方法。利用基本的生物物理考虑，我们设计了一种伪影抑制方法，该方法采用在主刺激器和记录网格之间传递的弱辅助刺激。然后通过约束优化程序找到该辅助刺激偶极子的确切位置和幅度。在模拟和幻影脑组织实验中测试了我们方法的性能。主要结果。通过优化程序找到的解决方案在模拟和实验中都与最佳抵消偶极子相匹配。在模拟和脑幻影实验中分别实现了高达 28.7 dB 和 22.9 dB 的伪影抑制。意义。我们开发了一种简单的基于约束优化的方法来查找产生最佳伪影抑制的辅助刺激偶极子的参数。我们的方法在刺激伪影到达模拟前端之前对其进行抑制，并可能防止前端放大器饱和。此外，它可以与其他伪影缓解技术一起使用，以进一步减少刺激伪影。