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World File Search System扩散率
组合扩散 - 递延微结构成像
抽象的微观结构成像试图通过将数学建模与量身定制的MRI协议配对，以非侵入性测量和绘制微观组织特征。本文回顾了一种新兴范式，该范式有可能对组织微观结构进行更详细的评估 - 结合的扩散 - 重音图像学成像。组合扩散 - 重音测定采集在多维习得空间中改变了多个MR对比度编码（例如B值，梯度方向，反转时间和回声时间）。与合适的分析技术配对时，可以实现相关性和多个MR参数之间的耦合（例如扩散率，t 1，t 2和t ∗ 2）。这打开了解散多个组织室（在体素内）的可能性，这些组织隔室与单对比度扫描无法区分，从而使新一代的微观结构图具有改善的生物学敏感性和特异性。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
具有对流边界条件的三重扩散 MHD Casson 流体在垂直壁上的流动
摘要：在本文中，我们研究了三重扩散对 MHD Casson 流体通过垂直渗透壁的混合对流粘性流动的影响，并对流边界层进行了数值计算。为三重扩散边界层流建立了控制方程模型并推导了控制方程，以研究流体在热导率和溶质扩散率影响下的性质。使用有效且合适的相似变换，将高度非线性耦合的 PDE 简化为一系列耦合的 ODE，并借助 Runge Kutta-Fehlberg 积分方案通过 Shooting 技术进行求解。为了了解流体特性的行为，对控制流动的无量纲参数进行了数值计算，并通过物理系统的渗透率、对流参数、Casson 参数和浮力比参数等图表进行了展示。在缺少一些无量纲参数的情况下，将目前的发现与以前发表的研究进行了比较，以验证我们的数值方案，并发现其与小数点后六位的精度高度一致。
产前暴露于与劣势相关的炎症生物标志物：与新生儿白质微观结构的关联
产前暴露于孕产妇炎症的增长与不良神经发育结局有关，包括非典型的大脑成熟和精神病。在经历社会经济劣势的母亲中，免疫激活可能是这种环境困难所固有的慢性压力的产物。虽然促进临床前和临床证据的发展已经显示出改变了新生儿大脑发育的改变与子宫内炎症状态的增加之间的联系，但社会经济劣势差异影响神经免疫串扰的潜在机制仍然不清楚。在当前的研究中，我们调查了320个因贫困而过采样的母亲二元组中的社会经济劣势，妊娠中肿块和新生儿白质微观结构之间的关联。我们在妊娠过程中分析了四种细胞因子（IL-6，IL-8，IL-10，TNF-α）的产妇血清水平与后代白质微观结构和社会经济缺陷有关的妊娠过程。较高的平均母体IL-6与非常低的社会经济状况（SES; INR <200％贫困线）和较低的新生儿皮质脊髓分数各向异性（FA）和较低的非轴向扩散（AD）有关。没有其他细胞因子与SES相关。较高的平均母体IL-10与Callosum和皮质脊髓区域中的FA较低和较高的径向扩散率（RD）相关，较高的光学辐射RD，下腹部下额叶和较低的FA和下部额叶额叶和较低的FA。SES调节妊娠期间平均母体TNF-α水平与新生儿白质扩散率之间的关系。当分解这些相互作用时，模式表明这种关联在非常低的SES新生儿中是显着和正面的，因此TNF-α与下符号AD成反比和显着相关。相比之下，在更优势的新生儿（较低至高的SES [INR≥200％贫困线]）中，TNF-α与上符号AD呈阳性且显着相关。综上所述，这些发现表明，产前细胞因子暴露与白质微观结构之间的关系随SES的函数而不同。这些模式与一个场景一致，即妊娠弹性对白质发育的影响取决于子宫内基础资源的可用性。
心脏Q -Space轨迹成像通过运动补偿的张量值扩散编码在体内的人心中编码
心脏扩散MRI（DMRI）是一种新兴的心肌表征的新兴方法，并且不需要对比剂。当前，最常见的DMRI方法是DTI。1已应用于一系列病理中，包括肥厚性心理 - 肠道 - 2,3张扩张的心肌病，4个梗塞5和杏仁症，6和主动脉瓣狭窄后的重塑7；心肌病理学的典型标志是平均扩散率（MD）的增加和散布各向异性（FA）的降低。dTI使用单个扩散张量来表征扩散过程，该扩散过程代表每个成像体素中组织的平均扩散特征。因此，它不能说明可能是由于限制，结构各向异性无序或具有异质密度的组织可能导致的非高斯扩散。8,9富度热量，每当组织是异质或复杂的，它的敏感性和特异性都较差，从而导致检测和区分涉及多个具有不同方向和特征的细胞群体的过程有限。10,11
原始发表论文的引文（记录版本）：Pauzon, C., Mishurova, T., Evsevleev, S. et al (2021)。残余应力和孔隙度
研究了工艺气体、激光扫描速度和样品厚度对激光粉末床熔合制备的 Ti-6Al-4V 中残余应力和孔隙率形成的影响。使用纯氩气和氦气以及它们的混合物（30% 氦气）来建立残余氧含量低至 100 ppm O 2 的工艺气氛。结果表明，通过 X 射线衍射测得的薄样品（220 MPa）的亚表面残余应力明显低于长方体样品（645 MPa）。这种差异归因于较短的激光矢量长度，导致热量积聚，从而实现原位应力释放。即使增加了扫描速度，在工艺气体中添加氦气也不会在简单的几何形状中引入额外的亚表面残余应力。最后，在氦气下构建的悬臂（从底板移除后）的偏转比在氩气和氩气-氦气混合物下制备的悬臂的偏转更大。该结果表明，由于氦气的高热导率、热容量和热扩散率，在氦气下制造涉及大面积扫描的复杂设计可能受到更高的残余应力。
在没有运动的情况下体内心脏扩散成像 -
©2023国际医学磁共振学会。这是以下文章的同行评审版本：Moulin，K.，Stoeck，C.T。，Axel，L。等。（另外15位作者）（2023）在没有运动补偿的情况下体内心脏扩散成像会导致不合理的高扩散率。磁共振成像杂志。ISSN 1053-1807，已在https://doi.org/10.1002/jmri.28703上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
探索脂质纳米颗粒与粘液在健康和囊性纤维化条件下相互作用的机制
粘液是人类肺部的第一道防线，因此会阻碍治疗药物有效递送至下层上皮。对于无法轻易突破粘膜屏障的基因载体（例如基于 CRISPR 的基因编辑工具）而言，情况尤其如此。尽管脂质纳米颗粒 (LNP) 已成为一种多功能非病毒基因递送系统，可以帮助克服递送难题，但仍存在许多知识空白，尤其是对于囊性纤维化 (CF) 等疾病状态。本研究通过利用实验方法和布朗动力学 (BD) 模拟评估基因载体、粘蛋白唾液酸化、粘蛋白浓度、离子强度、pH 值和聚乙二醇 (PEG) 浓度和性质对 LNP 扩散率的影响，为健康和疾病状态下 Cas9 mRNA 或核糖核蛋白负载的 LNP-粘液相互作用提供了基本见解。综上所述，本研究确定了关键的粘液和 LNP 特征，这些特征对于实现合理的 LNP 设计以进行粘膜输送至关重要。
与长时间射击训练相关的大脑可塑性
结果：结果表明，与男性正常对照组相比，男性精英射击者在额叶，额叶，顶叶，前叶，前叶，丘脑和扣带回的区域均匀性（REHO）以及较高的功能连接性以及内侧额叶皮层（MEDFC）和临时临时时间幼虫（Tometemal Permutonal Permutanal Gyrus（Tomtemal）（Tomteg）（Tomteg）（Tomteg）（tome）（Tometec）之间。男性精英射击者在右下颞叶中还显示出更高的皮质厚度。右上纵向筋膜（SLF），右下额枕骨（IFF）和右前丘脑辐射（ATR）中的下部各向异性（FA）值；镊子小调和左ATR中的较低轴向扩散率（AD）值；右壳核和右下顶叶皮层（IPC），右IPC和右心肠皮层以及右侧室内皮层以及右上层顶皮层（SPC）之间的结构连通性较低。
使用宏观结构的规范性术语
扩散MRI（DMRI）是一种强大的方法，通常用于研究大脑神经途径的微观结构和几何形状。它测量了活大脑中水扩散的特征1,2。由于使用DMRI检测到的扩散fro纤维沿着大脑的神经途径限制了水的扩散，因此可以重建大脑主要纤维捆的3D几何形状。在退化性疾病中发生的病理过程，例如神经元和髓磷脂的丧失以及炎症，会影响组织扩散特性，以改变组织微结构和途径几何形状。因此，DMRI对标准解剖学MRI无法检测到的病理过程敏感。各向异性和扩散性测量是表征白质（WM）微结构特性的最广泛使用的措施。这些扩散指标已在退化，开发和精神病疾病中进行了研究3。随着许多类型的分子病理学影响DMRI信号，包括大脑中的淀粉样蛋白和Tau蛋白的积累，大量文献集中在绘制WM异常，这些疾病在神经退行性疾病的发展中产生，例如阿尔茨海默氏病（Alzheimer's Panties）等神经退行性疾病（Alzheimer's Diseation（Alzheimer）4-6，4-6，4-6，Parkinson's Parkinson's Parkinson's Parkinson's Disen和其他Dementias。Thomopoulos等。5检查了四个标准DTI指标，以及它们与痴呆症的严重程度如何在730名患者中作为阿尔茨海默氏病神经成像倡议（ADNI）的一部分进行了扫描。一项后续研究6在皮质灰质中检查了DMRI指标。Schilling等。他们发现，使用临床痴呆评级（CDR）等级评估平均扩散率（MD）与年龄和痴呆症的严重程度有关。他们发现皮质DMRI指标介导了AD的脑脊液（CSF）标记与延迟逻辑记忆性能之间的关系，这通常在早期AD中受到损害。较低的CSFAβ142和较高的PTAU181与皮质DMRI测量相关，反映了限制扩散和更大的扩散率。 AD病理学与扩散指标之间的这种明显联系已经增强了对使用DMRI研究AD的兴趣。即使这样，标准分析方法通常会将微结构指数降低到相对较大的感兴趣区域的汇总。这些局限性刺激了以较小的解剖量表为8,9的疾病对疾病对脑微观结构的影响。dTI的指标，例如分数各向异性（FA），径向扩散率（RD）和轴向扩散率（AXD）易受纤维交叉点的敏感性 - 单个voxel 11和任何个人数字中的多填充群体的存在所影响。虽然已经提出了基于体素的基于氧化的12和横向测量法方法来进一步改善受试者间的比对并有助于解决交叉纤维，但仍在体素水平上计算了许多微观结构措施。此外，当前的术语方法通常使用单变量方法分别计算每个捆绑包的组统计信息，而无需考虑大脑中相交纤维的复杂模式。拖拉术数据也可用于研究WM束的宏观结构或“形状”特性。13个计算的捆绑束指标与大脑WM的年龄相关的宏观结构变化的异质模式在大脑WM中的异质模式相比，与更均匀的微结构变化模式相比。最近的一项研究14发现，使用基于氧化的分析指标，AD的早期与TAU相关的WM变化是宏观的。据我们所知，没有任何工作研究WM微结构和宏观结构如何在神经退行性条件下共同改变了使用Tractometry方法等神经退行性条件，我们在当前的研究中解决了这一问题。在这项研究中，我们提出了宏观结构的规范术（MINT），以共同模拟微观结构的测量和纤维束几何形状的同时变化，并使用一种称为变异自动装编码器（VAE）的深度学习方法。当用作规范模型时，VAE可以编码健康对照中扩散指标的正常变异性的解剖模式。这个多元模型集成了多个互补的微观结构特征，并说明了不同DMRI指标之间的统计协方差以及与空间相关性。我们将薄荷衍生的微型与DTI的传统单变量措施进行了比较，并研究了在大型多站点样本中，在轻度认知障碍（MCI）和痴呆症中WM异常的特征模式。我们还研究了WM异常与痴呆症严重程度的临床指标有关。由于有兴趣确定用于检测和跟踪痴呆症的最佳微结构指标，因此我们还通过评估其对痴呆症的敏感性来对DTI指标进行排名。在痴呆症和MCI中可视化WM微结构异常之后，在两个不同的祖先和人口统计组中，我们研究了它们与整体裂纹几何形状的关系，并指出可以通过微观结构和形状的联合统计模型来解决的解释的歧义。