。Castellana 261,西班牙。。 Bords-Morreale,CSIC-UAM。Artular Duririer 4 Lemos 9-11,28029,Arturier 4,西班牙
目的:这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习(DL)技术,用于从计算机上进行自动化的脑组织分割(CT)扫描,并与磁共振成像(MRI)分割相比评估其性能。材料和方法:这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集(n = 100)和一个机构的内部测试集(n = 50),其中第二个机构的附加数据集(n = 49)用于外部验证。灰质(GM),白质(WM)和脑脊液(CSF)的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型,并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数(CDICE),联合会(IOU)和第95个百分位数Hausdorff距离(HD95)来评估模型性能。使用定位系数(R 2),类内相关系数(ICC)和Bland-Altman分析,将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果:接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比,表现出色。体积分析表明,在内部/外部测试中,GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87,而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中,评估得分(没有感知损失与感知损失)为:CDICE = 0.717 vs. 0.765,HD95 = 6.641 mm,gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm; CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米,而Wm为5.644 mm; CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米,而CSF中的5.362 mm,分别是分数。结论:提出的DL方法随着感知损失而增强,可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。
在IRL @ umsl的UMSL研究生工作中,将此论文免费提供给您。已被IRL @ umsl的授权管理员纳入论文。有关更多信息,请联系marvinh@umsl.edu。
进行性非综合性感觉性听力损失(PNSHL)是造成感觉障碍的最常见原因,影响了65岁以上的三分之一以上的个体。PNSHL包括噪声引起的听力损失(NIHL)和遗传性耳聋形式,其中包括延迟发作的常染色体显性听力损失(AD PNSHL)。pnshl是基因疗法的主要候选日期,因为已经对PNSHL进行了广泛的研究,并且在疾病的鉴定与听力损失的发作之间存在一个潜在的较宽窗口。存在几种基因治疗策略,显示出靶向PNSHL的潜力,包括病毒和非病毒方法,以及基因编辑与基因调节方法。充分探索这些疗法策略的潜力,这是人类的体外模型
如果您的听力医疗保健提供者确定您有资格,他们将把您或您的孩子转介给知情的遗传咨询师,他们接受了遗传听力损失的高度培训,可用于远程医疗。遗传辅导员将:
基于表1中的数据源以及计算和结果部分中的计算方法,与进口NG相关的总估计的州外温室气体排放量在2018 - 2022年(图3中的蓝线)中有所下降。这种趋势的主要原因是美国EPA在时间序列(顶级灰线)中估计的排放强度降低。此外,从2021 - 2022年开始注意到NG进口体积的少量减少,这也导致排放减少。对于100年和20年的GWP都是如此,尽管图3仅显示了100年GWP的结果。
我们提出了一种基于对准表的纠缠光子对来源的量子网络中光学纠缠分布的方案。通过将示意的光子钟形生成与光谱模式转换为与量子记忆的接口相结合,该方案消除了由于源中的多路复用而导致的开关损耗。我们分析了通过卫星和基于地面的记忆的长基线纠缠分布特别具有挑战性的问题的“零添加逐渐多样化”(ZALM)的钟形来源,在此期间,它可以将其他优势释放出来:(i)与较高的频道效应相关的频率η与现实的频率相关的范围相互作用,并与现实的范围相互访问,并在适应性的范围内(II)进行了适应性的Photics(II),并且(II)的PHOTINCINCTIMS(II),并(II),(ii)的Photics(II),并(II),(并在Photistive)上进行了(II),并((记忆 - 即,爱丽丝和鲍勃接收而不是传输 - 纠缠了纠缠率通过o(√η)缩放。基于数值分析,我们估计我们的协议在10 2个旋转Qpin Qubits的内存多路复用下达到> 10 ebit/s的地面距离> 10 2 km,而自旋旋转钟形铃声则超过99%。我们的体系结构提出了一个蓝图,用于在短期内实现全球尺度量子网络。
NGFS有序场景=高短期过渡风险,身体风险降低;无序=中等过渡和身体风险;热门=低过渡风险,高物理风险。身体风险涵盖了慢性影响(温度变化,海平面上升)以及急性影响(洪水,热浪或干旱)。过渡风险包括与向低碳经济过渡相关的风险。来源:NGFS,EBA,范围评分