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World File Search System成像
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
在合成小鼠肿瘤模型中具有低免疫细胞浸润的低氧CAIX阳性肿瘤区域的定量成像。 Boreel，D.F。; Span，P.N。;
摘要：氧与氧气消耗量增加的有限扩散导致大多数固体恶性肿瘤的慢性缺氧。已知这种氧气的稀缺性会诱导辐射势并导致免疫抑制的微环境。碳酸酐酶IX（CAIX）是一种酶，充当低氧细胞中酸性输出的催化剂，是慢性缺氧的内源性生物标志物。这项研究的目的是开发一种放射标记的抗体，该抗体识别出鼠类caix可视化慢性肿瘤模型中的慢性缺氧，并研究这些低氧区域中的免疫细胞群体。将一种抗MCACIS抗体（MSC3）偶联到二乙基三环乙酸乙酸（DTPA），并用依赖二醇标记为111（111英寸）。使用流式细胞仪确定鼠肿瘤细胞上的CAIX表达，并在竞争性结合测定中分析了[111 in] In-MSC3的体外亲和力。进行了体内生物分布研究，以确定体内放射性分布。CAIX +肿瘤分数通过MCAIX微光谱/CT确定，并使用免疫组织化学和自身自显影分析肿瘤微环境。我们表明，[111 in] In-MSC3在体外与表达Caix（Caix +）鼠细胞结合，并在体内积聚在Caix +地区。我们优化了[111 in] In-MSC3用于临床前成像的使用，以便可以将其应用于合成小鼠模型中，并表明我们可以通过Vivo McAix Micropect/CT进行定量区分具有不同CAIX +分数的肿瘤模型。对肿瘤微环境的分析确定这些Caix +区域被免疫细胞浸润较少。这些数据共同表明，McAix Microspect/CT是一种敏感技术，可视化缺氧的Caix +肿瘤区域，在合成小鼠模型中表现出降低免疫细胞的浸润。将来，该技术可能会在针对缺氧或减少缺氧治疗之前或期间可视化CAIX表达。因此，它将有助于优化翻译相关的合成小鼠肿瘤模型中的免疫和放射疗法功效。关键词：碳酸酐酶IX，缺氧，动物成像，免疫学，肿瘤微环境■简介
集成分析工具将空间RNA测序转变为成像师
新的计算工具，具有伪单细胞分辨率组织学（Spotiphy）的现场成像仪，采用机器学习算法来显着改善常规的空间转录组技术。这些技术着眼于捕获基因表达的网格上的预定义的“斑点”。这些本质上是在整个组织段中形成最终基因表达图像的像素。每个位置通常包含多个，通常是异质的细胞，使它们难以分类和分析单个细胞。
成像镜头和激光光学制造商
在紫外线，可见和红外中心波长中可用10 - 80nm的带宽可用，非常适合生物医学应用和仪器集成193-399nm，400-6999nm，以及700-1650nm的700-1650nm CWL CWL选项可用的传统覆盖物700 - 1650nm带通道干扰档案的传统型号用于范围狭窄的范围。这些过滤器是一系列生物医学和定量化学应用的理想选择。带通滤波器过滤器被广泛用于各种应用中，包括临床化学，环境测试，比色，元素和激光线分离，火焰光度法，荧光和免疫测定。此外，传统涂层700 - 1650nm带通滤波器用于从ARC或气体排放灯中选择离散的光谱线，并将特定线与AR，KR，ND：YAG和其他激光器分离。传统涂层700 - 1650nm带通滤波器通常与激光二极管模块和LED一起使用。
通过同时多光谱光声波动成像（MS-PAFI）和超声多普勒
我们提出了一种方法和设置，可提供血液氧合（通过定量光声成像）和血流动力学（通过超声多普勒）的互补三维（3D）图像。所提出的方法不含标签，利用了血液诱导的波动，并在仅有256个元素的稀疏阵列上实施，并以市售的超声电子功能驱动。我们首先实施3D光声波动成像（PAFI）来对鸡胚胎进行图像，并获得血管形态的全部视频图像。我们同时获得具有可比图像质量的3D超声功率多普勒。然后，我们引入了多光谱光声波动成像（MS-PAFI），并证明它可以提供吸收的光学能量密度的定量测量，并具有完全可见性和增强的对比度，与常规的延迟延迟式延迟式多光谱摄影成像相比。我们最终展示了MS-PAFI之间的协同作用和互补性，该MS-PAFI提供了3D定量氧合（SO 2）成像和3D超声多普勒，该成像提供了有关血流动力学的定量信息。MS-PAFI代表了基于模型的反转的有希望的替代方案，其优势是通过使用直接处理方案解决所有可见性人工制品而没有事先和正则化。