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磁脑摄影（MEG）及其临床应用简要介绍
1 Mar Ephraem工程技术学院CSE系，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； leninfred@marephraem.edu.in（a.l.f. ）; fredin.givo@yahoo.in（F.A.S.G。） 2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B. ）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S. ）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V. ）; veikko.jousmaki@aalto 6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）1 Mar Ephraem工程技术学院CSE系，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； leninfred@marephraem.edu.in（a.l.f.）; fredin.givo@yahoo.in（F.A.S.G。）2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B. ）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S. ）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V. ）; veikko.jousmaki@aalto 6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B.）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S.）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V.）; veikko.jousmaki@aalto6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P.）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）
放牧的质地断层扫描和有机半导体设备阵列的弥散反射层摄影
有机半导体（OSC）的薄膜已通过放牧的宽角X射线散射（GIWAXS）进行了广泛的研究，这是一种有效且高度敏感的方法，此外，它避免了过度的辐射损害。[1,2]放牧 - 赋形散射通过将X射线束的穿透力限制在命令角度低于基板临界角度时，通过将X射线束的穿透限制在底物中，从而降低了底物的背景信号。然而，放牧的含量地理 - 试验对空间分辨的测量构成了挑战，因为梁足迹沿着样品沿平行于光束的方向沿样品延伸。即使使用20μm的X射线微束宽度限制扫描μ吉瓦克斯来探测20μmx6000μm的散射面积，也就是说，与
半导体材料的摄影
半导体是在照明下与光发射二极管（LED）或其他光源产生的人造光合成的精细有机分子合成的。[3-5]无论尺度及其介导的反应如何，从非常一般的角度来看，光催化剂都可以通过光诱导的电子转移（PET）从一种试剂流动到另一种试剂，如图1所示。Assuming that a reaction mixture is composed of an n-type semiconductor that has a potential of the valence band ( E VB , V vs reference electrode (RE)) more positive than the oxidation potential of the electron donor ( E (D • + /D), V vs RE) and a potential of the conduction band ( E CB , V vs RE) more negative than the reduction potential of the electron acceptor ( E (A/A • − ），v vs re），相应PET的驱动力（δg0，eV）可以通过公式表示[6,7]
开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
ISPRS 技术委员会 II“摄影测量... ”提案
Jan Dirk Wegner 担任苏黎世大学计算科学研究所“科学数据科学”主席，担任副教授，并担任苏黎世联邦理工学院 EcoVision 实验室负责人。Jan 于 2011 年在汉诺威莱布尼茨大学获得博士学位（优异），后在苏黎世联邦理工学院摄影测量与遥感小组担任博士后（2012-2016 年）和高级科学家（2017-2020 年）。他的主要研究兴趣是机器学习、计算机视觉和遥感的前沿，以解决环境科学和地球科学中的科学问题。Jan 获得了多项奖项，其中包括苏黎世联邦理工学院博士后奖学金和德国大地测量委员会的科学奖。他被选为 2020 年 WEF 青年科学家班的 25 位 40 岁以下全球最佳研究人员之一，致力于将科学知识融入社会，造福公众。 Jan 是 ISPRS 技术委员会 II 的临时副主席、ISPRS II/WG 6“地理空间数据分析的大规模机器学习”主席、苏黎世大学“数据科学”博士研究生院院长，他的教授职位是苏黎世大学数字社会计划的一部分。Jan 与同事一起主持 CVPR EarthVision 研讨会。
ISPRS 第二技术委员会“摄影测量”提案...
Jan Dirk Wegner 担任苏黎世大学计算科学研究所“科学数据科学”主席，担任副教授，并担任苏黎世联邦理工学院 EcoVision 实验室负责人。Jan 于 2011 年在汉诺威莱布尼茨大学获得博士学位（优异），之后在苏黎世联邦理工学院摄影测量与遥感小组担任博士后（2012-2016 年）和高级科学家（2017-2020 年）。他的主要研究兴趣是机器学习、计算机视觉和遥感的前沿，以解决环境科学和地球科学中的科学问题。Jan 获得了多项奖项，其中包括苏黎世联邦理工学院博士后奖学金和德国大地测量委员会的科学奖。他被选为 2020 年 WEF 青年科学家班的 25 位 40 岁以下全球最佳研究人员之一，致力于将科学知识融入社会，造福公众。 Jan 是 ISPRS 技术委员会 II 的临时副主席、ISPRS II/WG 6“地理空间数据分析的大规模机器学习”主席、苏黎世大学“数据科学”博士研究生院院长，他的教授职位是苏黎世大学数字社会计划的一部分。Jan 与同事一起主持 CVPR EarthVision 研讨会。
人工智能作为日本队列乳房 X 线摄影筛查第二阅读器的功效
概要 1-1 研究名称：在日本队列中使用人工智能作为第二读取器进行乳房X光检查的有效性验证研究 1-2 此项研究已获得医院院长的许可。 1-3本研究已经我院伦理审查委员会审查并批准。 2-1 研究机构：癌研究所有明医院AI医疗中心 研究主任：大口雅彦 2-2 合作研究机构：Google LLC 3-1 研究目标：调查专科医生的解读对日本女性乳腺癌筛查的影响。我们将研究与诊断相当的“读取乳房X光照片的人工智能”。 3-2研究意义：乳腺癌是日本女性最常见的癌症。自 1990 年以来，日本的乳腺癌死亡率一直在上升，尽管其他发达国家的乳腺癌死亡率有所下降。通过乳房 X 线照相进行大规模筛查可以在早期发现乳腺癌，此时仍有可能进行治愈性治疗。但遗憾的是，日本的筛查率仅为42.3%，与欧美75%以上的筛查率相比较低。在日本，建议由不同的放射科医生进行双重阅读，而放射科医生的短缺阻碍了筛查数量的增加。谷歌有限责任公司 (Google LLC) 的人工智能模型近年来取得了进步，现在其图像阅读能力等于或超过专家。本研究的目的是验证该人工智能在日本筛查乳房X光检查病例中的表现，并与日本放射科医生进行比较。 4-1研究方法：回顾性观察研究。 4-2 以下医疗信息及乳房X光检查图像将被匿名化，以验证人工智能的性能。 ① 乳腺钼靶X线检查 ② 临床信息（年龄、性别、病史、访谈、疾病信息、临床分期） ③ 医学影像诊断报告（乳腺钼靶X线检查、超声、CT、MRI、PET） ④ 组织病理学诊断信息 4-3 研究时间：自研究开始之日起批准截止日期为 2023 年 3 月 31 日 5 被选为研究对象的理由：您是 2006 年 4 月 1 日至 2020 年 3 月 31 日期间在癌症研究机构有明医院健康检查中心和乳房中心工作的患者。这适用于那些已经接受过检查的人。 6 研究对象的负担和预期风险（包括不良事件）：无
英国国家安全委员会证据摘要 - 在乳腺癌筛查中使用人工智能进行乳房 X 线摄影图像分析
乳腺癌是英国女性中最常见的癌症。英国国家医疗服务体系 (NHS) 乳腺癌筛查计划每 3 年邀请 50-70 岁的女性进行一次筛查。筛查包括对每个乳房进行 X 光检查 (乳房 X 光检查)。两名检查员查看每张 X 光片以查看是否有癌症迹象。检查员决定是否为该女性提供额外检查以确认是否存在癌症。2018-2019 年，NHS 乳腺癌筛查计划筛查了英格兰的 182 万名女性，发现 15,285 名女性患有乳腺癌。该计划的目的是通过尽早发现癌症（当癌症更容易治疗时）来减少乳腺癌造成的死亡。乳腺癌筛查计划还会漏掉接受筛查的女性中 15%-35% 的癌症。这要么是由于错误，要么是因为癌症对读者来说是不可见的。计算机图像识别程序或人工智能 (AI) 可以学习发现乳房乳房 X 光检查中的变化，已被开发用于协助人类进行乳腺癌筛查计划。人们对将人工智能用于临床实践的兴趣日益浓厚，因为它可以提供许多优势。例如，在乳腺癌筛查中，由于人工智能程序不会失去注意力或感到疲倦，因此可能会漏掉更少的癌症。人工智能还可以通过减少读取数千张乳房 X 光检查所需的工作量来减少乳房筛查的工作量，例如通过替换其中一个乳房 X 光检查读取器。但也有人担心人工智能可能会检测到永远不会对女性造成任何伤害的变化。目前，英国的乳腺癌筛查计划不使用人工智能。如果要在英国乳腺癌筛查计划中考虑使用 AI，我们需要了解将 AI 添加到当前筛查计划中的益处和危害。当前审查研究了以下方面的证据：