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脑血流断层扫描：氙-133 与异丙基-
使用氙-133 和异丙基苯丙胺碘-123 (IMP) 对 11 名受试者（一名正常人、两名肿瘤患者和八名脑血管患者）获取了局部脑血流 (CBF) 的断层扫描图。使用高灵敏度的四面快速旋转单光子发射断层扫描仪。Xe-133 血流图基本上基于吸入惰性气体 1 分钟期间和之后最初 2 分钟内的平均 Xe-133 浓度。这些图与静脉推注后最初 10 分钟内获取的早期 IMP 图非常吻合。随后的 IMP 断层扫描图显示，病变区域和对侧区域之间的 CBF 比率略有下降，下降幅度约为 5 个百分点。结论是 Xe-133 更实用：成本低、可用 7 天、易于重复、无需动脉采样即可量化，并且对患者和工作人员的辐射暴露量低。另一方面，IMP 提供的图像分辨率略高。它还引入了一类新的碘化脑探寻化合物，也许可以对
加速框架中量子波包的断层扫描描述
摘要：研究加速框架中单个量子粒子（即量子波包）的层析成像。我们在移动参考系中写出薛定谔方程，其中加速度在空间中均匀分布，并且是时间的任意函数。然后，我们将这个问题归结为在存在均匀力场但具有任意时间依赖性的情况下，惯性框架中波包的时空演化研究。我们证明了高斯波包解的存在，其中位置和动量不确定性不受均匀力场的影响。这意味着，与无力运动的情况类似，不确定性乘积不受加速度的影响。此外，根据埃伦费斯特定理，波包质心根据粒子受到均匀加速度影响的经典牛顿定律移动。此外，与自由运动一样，波包在配置空间中表现出衍射扩散，但在动量空间中则没有。然后利用Radon变换确定加速框架中高斯态演化的量子断层扫描图，最后利用相关断层扫描空间中的光学和单纯形断层扫描图演化来表征加速框架中的波包演化。
Xianzhang Chen
•已向QPC中有不同的SGM扫描图显示了尖端宽度不同的确认，我们感谢Eros Mariani的有用讨论。这项工作得到了NSFC的支持。12047501。X.C. 承认中国奖学金委员会和斯特拉斯堡大学的计划博士学位的金融支持。 体质QuontiqueMésoscopique网站：https：//www.ipcms.fr/equipe/equype/physique-theorique-theorique-theorique-eet-modelisation/equipe-physique-physique- notique-mesoscopique/X.C.承认中国奖学金委员会和斯特拉斯堡大学的计划博士学位的金融支持。体质QuontiqueMésoscopique网站：https：//www.ipcms.fr/equipe/equype/physique-theorique-theorique-theorique-eet-modelisation/equipe-physique-physique- notique-mesoscopique/
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。
采购指南和...
扫描系统的质量将根据用户要求确定技术规格。本节中稍后所述的扫描指示器是将交付扫描图像质量的基础。基于扫描指标，供应商将提供一个或多个加速器，以及必要的检测器，以实现购买者设定的要求和规格。其他因素会影响加速器和要输送的检测器的选择，是通过扫描仪（如果处于静态模式）或扫描仪的扫描速度（如果在移动模式下）和辐射安全要求的扫描速度。辐射要求受许多因素的影响：通过速度和每年要扫描的物体数量。这些因素可能导致加速器的能量输出可变。将将系统移交给购买者之前的最终接受测试非常重要。重要的是，重要的是要检查是否满足所有要求和规格，还要对购买者有良好的了解，是否在首先在第一例中正确定义了要求和规格。
先进的数字化施工管理系统
马里兰州交通部州公路管理局 (MDOT SHA) 提议加速该州采用先进数字化施工管理系统 (ADCMS)，改善与利益相关者的信息共享，并开展技术培训和劳动力发展，以便更好地管理项目的整个生命周期。ADCMS 可以提高施工区安全性、减少交通拥堵、改善公平性并支持可持续发展。MDOT SHA 将通过支持蒙哥马利县交通部 (MCDOT) 扩展其成功的交通基础设施精确三维测量和工程 (P3DSETI) 试点项目来推动 ADCMS 的采用。P3DSETI 是一个集成平台，具有存储目录或“存储桶”，用于存放交通资产的三维 (3D) 扫描图、设计中使用的 3D 模型、设施系统的二维 (2D) 线条图、竣工图以及管理交通基础设施的设计、施工、运营和维护所需的其他资产数据。提议的试点扩展活动包括建立和验证可由其他司法管辖区采用的标准、流程和工作流程；在平台和数据库扩展的同时，改进数据处理、存储和安全性；增加扫描设备，培训更多员工使用扫描设备，并教导员工处理和将他们的扫描加载到 P3DSETI 中；并在 MCDOT 和 MDOT SHA 之间传递知识。
人工智能 (AI) 在印度医疗保健中的应用
人工智能 (AI) 在印度医疗保健中的应用 Aditya Syam 摘要：人工智能是一个自半个多世纪前诞生以来就一直在不断发展的领域。深度学习和神经网络的最新发展带来了更大范围的 AI 应用，其中影响最大的可以说是医疗保健领域。到 2030 年，人工智能预计将占据世界经济的很大一部分，而医疗保健将成为从人工智能的应用中受益最多的行业。目前困扰医疗保健生态系统的许多问题（不仅在印度，而且在世界其他地区）都可以在人工智能的帮助下得到不同程度的解决。例如，使用自动筛查和诊断技术扫描数千张 MRI 扫描图，可以节省时间和金钱。大多数这些算法的优点在于，随着它们处理越来越多的数据，它们的准确性会通过自我训练不断提高——从而有效地减少了对人工干预的需求。印度医疗生态系统遭受了严重的投资不足，医疗保健支出仅占 GDP 总额的 3.6%，远低于经合组织或金砖国家。根据印度到 2030 年成为中上等收入国家的计划，医疗保健现在正成为印度政府的优先领域。本文概述了复杂且多层次的印度医疗保健系统，然后介绍了人工智能在印度医疗保健中的应用范围，涉及从行政到药物发现和管理的四个广泛领域。还强调了采用人工智能的主要挑战和风险，以及显示出良好结果的相关案例研究。总而言之，人工智能非常适合增强印度医疗保健行业，该行业迫切需要具有成本效益、高质量和可扩展的解决方案。关键词：人工智能、人工智能、医疗保健、公共医疗保健、印度、印度医疗保健人工智能到 2030 年将为全球经济贡献 15.7 万亿美元；医疗保健是人工智能影响最大的行业。基于人工智能 (AI) 的应用程序已经进入我们生活的许多方面。全球咨询公司普华永道 (PwC) 估计，到 2030 年，人工智能将为全球经济贡献 15.7 万亿美元，而医疗保健将成为受人工智能影响最大的行业（Sizing the Prize，普华永道，2017 年）。预计印度也将成为人工智能应用的主要受益者，到 2025 年，其 GDP 预计将增长 4500-5000 亿美元（人工智能可为 GDP 增加 4500-5000 亿美元，Nasscom，2020 年）。印度的医疗保健支出非常低——整体医疗保健占 GDP 的 3.6%，公共医疗保健占 1.3% 印度传统上对医疗保健投资不足，医疗保健总支出（私人加公共）仅占 GDP 的 3.6%，与经合组织 (OECD) 国家相比表现不佳（美国占 16.9%，日本占 10）。9%）或金砖国家（巴西 9.2%、中国 5%）（印度需要大量医疗支出，Mint，2020 年）。印度在公共医疗（中央政府加各邦）方面的支出占 GDP 的 1.3%，而 OECD 国家为美国 14.3%、日本 9.2%）或金砖国家（巴西 4.7%、中国 3.1%）（孟加拉商会；普华永道，2018 年）。按人均计算，印度的公共医疗支出为 1944 印度卢比（27 美元），远低于预期水平。印度医疗生态系统——复杂且多层次的印度医疗生态系统复杂且具有多个层次（且有大量重叠）。分类的大致依据是：（a）资金或所有权来源（政府/公共或私人/企业），（b）位置（城市或农村），（c）医疗保健提供程度/专科治疗（初级、二级、三级、四级），以及（d）服务类别（医院、