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4-使用深度学习检测脑肿瘤。......
摘要 脑瘤是一种由脑内异常细胞生长引起的疾病。脑瘤分为两类：癌性脑瘤（恶性）和非癌性脑瘤（良性）。由于脑瘤罕见且类型多样，因此肿瘤易感患者的存活率很难预测。根据英国的一项癌症研究，每 100 名脑癌患者中，有 15 人确诊后有 10 年或更长时间的存活机会。脑瘤患者的治疗取决于多种因素，例如：肿瘤类型、细胞异常和脑内肿瘤位置等。随着人工智能领域的发展，脑瘤的诊断可以通过使用核磁共振成像 (MRI) 扫描的深度学习模型来完成。核磁共振成像 (MRI) 是一种扫描方法，它使用强磁场和无线电波来产生体内的详细图像。该项目使用 VGG-16 架构，这是一种深度学习模型，用于检测扫描的脑图像中的肿瘤。
保护脑数据：评估隐私实践......
人类大脑不同于任何其他器官，因为它会产生我们所有的心理和认知活动。它产生的数据不同于任何其他数据，因为它反映了心理处理。神经数据是指直接反映个人中枢或周围神经系统活动的信息，因此能够揭示有关收集数据的人的极其敏感的信息，包括有关其心理健康、身体健康和认知处理的可识别信息。在未来几年，随着私营部门、政府和类似举措的投资扩大，神经数据的敏感性只会加深。这将导致神经技术的技术能力得到改善，提高脑部扫描的分辨率和收集的脑部数据更大的数据集，而生成人工智能将加速准确解码这些扫描的能力。同时，可植入神经技术已经可以准确解码语言和情绪，而可穿戴设备也开始具备其中一些功能。这些发展对心理隐私具有重要意义，凸显了了解消费者神经技术公司提供的隐私实践和用户保护的迫切重要性。
生物多样性研究中心研究和保护Telangana国家生物多样性
入学申请分子和人类遗传学自我 - 学术会议的财务2024-2026最后日期，以提交填写和扫描的应用程序，向计划协调员，遗传疾病研究所，遗传疾病研究所，奥斯曼尼亚大学，贝格佩特大学，Hyderabad-500016是30.06.06.2024，均为30.06.2024。600/ - 最多10.07.2024。
使用量子态断层扫描重建单量子比特和双量子比特密度矩阵 指导老师：Mayerlin Nu˜nez Portela
我们报告了针对单和双量子比特偏振态的光子集合的量子态断层扫描的实验实现。我们的实现基于 James、Kwiat、Munro 和 White [ 1 ] 的工作，他们基于局部投影测量提供了良好的断层扫描重建。我们描述了从激光源制备的单量子比特态的理论和实验断层扫描测量，并展示了三个正交基的密度矩阵的断层扫描重建。此外，我们还描述了在下转换实验中产生的一对纠缠光子的两个偏振自由度的量子态断层扫描的理论和实验实现。讨论了两种不同的技术：一种是线性重建，其中密度矩阵由巧合测量构建，但可能会产生非物理密度矩阵，另一种是最大似然估计技术，可产生物理密度矩阵。最后，我们还讨论了 II 型 BBO 晶体中下转换光子的时间补偿及其对 2 量子比特态断层重建的影响，并给出了 SPDC 源的密度矩阵的断层重建。
嘈杂环境中的有效量子态跟踪
摘要 量子态断层扫描旨在找到量子态的最佳描述——密度矩阵，是量子计算和通信中必不可少的组成部分。状态断层扫描的标准技术无法跟踪变化的状态，并且在存在环境噪声的情况下通常表现不佳。尽管理论上有不同的方法可以解决这些问题，但迄今为止实验演示很少。我们的方法，矩阵指数梯度 (MEG) 断层扫描，是一种在线断层扫描方法，允许状态跟踪，从第一次测量开始动态更新估计的密度矩阵，计算效率高，即使数据非常嘈杂也能快速收敛到良好的估计值。该算法通过单个参数控制，即其学习率，它决定了性能，并且可以在模拟中根据单个实验进行定制。我们展示了在以光子横向空间模式编码的量子系统上进行 MEG 断层扫描的实验实现。我们研究了我们的方法在静止和演化状态以及显著的环境噪声下的性能，并发现在所有情况下保真度约为 95%。
使用 Dragonfly 3D World 进行阴极悬垂分析
在本应用说明中，我们演示了 Dragonfly 3D World 中可用于分析电池高分辨率 X 射线 CT 扫描的工具。可以检查图像，并对任何感兴趣的特征进行手动测量和注释，例如阴极和阳极之间的悬垂距离。可以通过深度学习实现单个阳极和阴极组件的分割，并演示了对所得分割区域的测量。
在海洋环境室中进行生态毒性的综合测试策略（ITS -ECO）评估
摘要：早期脑肿瘤检测可以增加患者治疗后康复的机会。在过去的十年中，我们注意到医学成像技术的实质性发展，现在它们已成为诊断和治疗过程中不可或缺的一部分。在这项研究中，我们概括了根据Marsaglia公式定义的熵差异概念（通常用于描述两个不同的图，雕像等）使用量子积分。然后，我们采用结果来扩展局部二进制图案（LBP）以获取量子熵LBP（QELBP）。拟议的研究包括两种特征MRI脑扫描提取的方法，即QELBP和深度学习DL特征。通过利用MRI脑扫描中大脑的出色表现，可以提高MRI脑扫描的分类。将所有提取的特征组合起来，将长期记忆网络用作脑肿瘤分类器时，会提高长期记忆网络的分类精度。分类包含154次MRI脑扫描的数据集的最大准确性为98.80％。实验结果表明，将提取的特征组合起来可以提高MRI脑肿瘤分类的性能。
脑肿瘤序列配准挑战：建立弥漫性胶质瘤患者术前和随访 MRI 扫描之间的对应关系
摘要 — 由于组织外观的变化，包含病理的纵向脑磁共振成像 (MRI) 扫描的配准具有挑战性，这仍然是一个未解决的问题。本文介绍了第一个脑肿瘤序列配准 (BraTS-Reg) 挑战，重点是估计同一患者被诊断为脑弥漫性胶质瘤的术前和随访扫描之间的对应关系。BraTS-Reg 挑战旨在为可变形配准算法建立一个公共基准环境。相关数据集包括去识别化的多机构多参数 MRI (mpMRI) 数据，根据通用解剖模板针对每次扫描的大小和分辨率进行整理。临床专家已经对扫描中的标志点生成了大量注释，描述了时间域内不同的解剖位置。训练数据以及这些基本事实注释将发布给参赛者，以设计和开发他们的注册算法，而验证和测试数据的注释将由组织者保留，并用于评估参赛者的容器化算法。每个提交的算法都将使用几个指标进行定量评估，例如中位数绝对误差 (MAE)、稳健性和雅可比行列式。