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摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性,例如声音(SOS)和声学衰减,或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性(DEAC)。我们的定量光声断层扫描(QPAT)方法使用迭代完善的波场重建内部(IR-WRI)估算DEAC,该局部结合了乘数的交替方向方法,以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性,衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
伯基特淋巴瘤(BL),弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)和原发性纵隔B细胞淋巴瘤(PMBCL)是儿童和年轻人的常见肿瘤(1)。尽管化学疗法可以显着提高生存率,而无事件的生存率为5年,但对于那些对前线化学疗法复发或反应不佳的患者的预后较差[总生存率(OS)率≤25%](2)。高剂量化疗可能会诱导延迟作用,包括继发性恶性肿瘤,慢性健康状况和不育(3,4)。作为一种新型的免疫治疗,嵌合抗原受体(CAR)T细胞治疗在许多类型的恶性肿瘤中取得了显着的效果,尤其是在复发或难治性的大B细胞淋巴瘤(LBCL)中,并且治疗效应可以持续使用(5-7)。但是,大多数患者确实会经历复发(8,9)。细胞因子释放综合征(CRS)和免疫效应物细胞相关的神经毒性综合征(ICAN)是常见的与免疫相关的不良事件,必须密切监测,因为它们可能是致命的(10)。因此,重要的是要鉴定预后较差的患者,并且在服用T细胞治疗之前有严重不良反应的风险。作为形态和功能成像的组合,
kleine – Levin综合征是一种罕见的疾病,其特征是重新呼吸症的复发性发作,认知障碍,伴奏,脱离和行为扰动。在发作之间,大多数患者的睡眠,情绪和行为正常,但在脑功能成像中可能存在一些残留异常。 however, the frequency, localization and significance of abnor- mal imaging are unknown, as brain functional imaging have been scarce and heterogenous [including scintigraphy 18F-fluorodeoxyglu- cose positron emission tomography/computerized tomography (FDG-PET/CT) and functional MRI during resting state and cognitive ef- fort] and based on case reports or on group analysis in small groups.使用在克莱恩 - 列文综合征诊断时的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描术的视觉分析,我们检查了一项横截面研究中虚弱和超级代谢的频率,定位和临床决定因素。在179例Kleine-Levin综合征患者中,接受了18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描,视觉分析仅限于在无症状期间研究的138名未经治疗的患者。多达70%的患者患有缺失代谢,主要影响后缔合皮质和海马。缺乏代谢与年龄较小,最近(<3年)的病程和上一年中较高的发作有关。在该疾病开始时,低代谢率更广泛(从左边的枕骨连接到整个同型外侧,然后是双侧后缔合性皮层)。相比之下,前额叶背侧皮层有多代谢,其中一半的患者(几乎所有患者在后部地区都有伴随性的低甲状酸酯),这也与年龄较小和较短的疾病病程有关。认知表现(包括情景记忆)在患有海马低代谢的患者中相似。总而言之,在无症状kleine – levin综合征期间,对18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机化的tomog-raphy的个人视觉分析经常观察到低代谢。它主要影响后缔合皮质和海马,主要是在最近发病的年轻患者中。低代谢在克莱恩 - levin综合征的第一年期间提供了特征标记,这可以在诊断过程中帮助临床医生。
1纳米工程系,加利福尼亚州圣地亚哥分校,加利福尼亚州拉霍亚,美国92093,美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes(LRCS) Electrochimique de l'Energie(RS2E),CNRS 3459,Hub de l'Energie,80039,法国Amiens,Amiens,4个国家可再生能源实验室,15013年,丹佛West Parkway,Golden,Golden,Golden,Golden,Golden,Colorado 80401,美国,美国,美国50401年,美国50401年,美国综合大学。和工程,加利福尼亚大学圣地亚哥分校,加利福尼亚州,美国92093,美国7 Alistore-Eri欧洲研究所,CNRS FR 3104,Hub de l'Energie,80039法国阿米恩斯,法国80039,法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France,75005 Paris,France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093,美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心(SPEC) *相应的作者:jdoux@eng.ucsd.edu),shmeng@ucsd.edu(Y。S. M.)关键字:特征,断层扫描,建模,机器学习,人工智能,内部内实验,相关显微镜
许多上述系统可以以颗粒物质的形式存在,其中诸如形态,布置,组成和孔隙率等参数控制其功能特性。颗粒可以表现出内在的内部孔网络。另外,以聚集的形式或填充成颗粒,柱或反应时,会从其填料结构中创建其他颗粒孔隙空间。当将这些不同的孔隙空间组合在一起时,会出现分层孔系统,可以根据运输,反应动力学或动态吸附来量身定制以提供增强的性质。[3,5,14]评估粒子和孔统计的评估,例如粒子和孔径,互连性,折磨或封闭/开放式孔隙率是表征和随后优化此类材料的关键。单个颗粒,它们作为功能结构的团聚形式以及组合的颗粒内和颗粒孔隙空间通常延伸到几个长度尺度上。内部孔的范围从微(<2 nm)到介孔(2 - 50 nm)的状态,直至较大的大孔(> 50 nm),而颗粒间孔通常是较大的大孔。[14]单个颗粒的大小只有几nm到几十µm,它们的团聚和包装结构通常是宏观尺寸的。[5]难度是对所有必要的,函数确定的特征的完整评估,仅使用一种3D表征技术就无法执行。
1 UMR 1107插入/UCA,Chu Clermont Ferrand,Universit和Clermont Auvergne,Neurmont Ferrand,法国; sylvain.lamoine@uca.fr(S.L.); (M.C。); David.A.Barrien.com(D.A.B.); vanexs_63@glass.com(V.P.); (M.F.); laetitia.prival@uc.fr(L.P.); julie.barri@uca.fr(J.B。); funfish-fill.fr(l.b。);大卫。); youussef。); alain.eschanger@uca.fr(A.E。)2 IGRS,CNR,INSERM,FACUL和DESIGN,UNIVERSIT和CLERMONT AUVERGNE,63000 CLEMONT-FERRAND,法国; emilie.big enmity.fr(E.B.); benjamin.bertin@uca.fr(B.B.); yoan.enabled@uca.fr(y.r。)3秋天和法国63000 Clermont Ferrand的Clermont Auvergne的病人陪伴的灾难; Clermont-Ferrand,诊所和创新,63000 Clermont Ferrand,法国6镇痛研究所,Facul and Decine,BP38,63001法国Ferrand *通讯员:繁华Syromes@uca.fr;电话: +33-(0)-4-7317-8235;传真: +4-4-7327-7162
抽象断层区域展示了3D可变厚度,该特征仍然不足,特别是在对流体流动的影响方面。分析分析溶液后,我们通过基准实验检查了3D热氢(Th)动力学模型,该实验结合了一个断层区,其厚度变化对应于逼真的数量级。这些发现强调了一个关注区域,其中剧烈对流驱动流体流动,导致在断层区最厚的部分的浅深度下,温度升高到150°C。此外,通过考虑3D热氢化机械(THM)模型中的各种构造制度(压缩,延伸和滑行)模型,并将其与基准测试实验进行比较,我们观察到在感兴趣的面积内作用于流体流动的流体压力引起的流体压力变化。这些构造引起的压力变化会影响区域的热分布和温度异常的强度。这项研究的结果强调了孔弹性驱动力对转移过程的影响,并强调了将断层几何形状作为关键参数的重要性,这是对破裂系统中流体流量的未来研究。此类研究在地热能,CO 2存储和矿藏中具有相关的应用。
摘要 - 在图形处理单元(GPU)上执行的深神经网络(DNN)的可靠性评估是一个具有挑战性的问题,因为硬件体系结构非常复杂,软件框架由许多抽象层组成。虽然软件级故障注入是评估复杂应用程序可靠性的一种常见且快速的方法,但它可能会产生不切实际的结果,因为它对硬件资源的访问有限,并且采用的故障模型可能太幼稚(即单位和双位翻转)。相反,用中子光束注射物理断层提供了现实的错误率,但缺乏故障传播可见性。本文提出了DNN故障模型的表征,该模型在软件级别结合了中子束实验和故障注入。我们将运行一般矩阵乘法(GEMM)和DNN的GPU暴露于梁中子,以测量其错误率。在DNNS上,我们观察到关键错误的百分比可能高达61%,并表明ECC在减少关键错误方面无效。然后,我们使用RTL模拟得出的故障模型进行了互补的软件级故障注入。我们的结果表明,通过注射复杂的断层模型,Yolov3的误导率被验证为非常接近通过光束实验测得的速率,该速率比仅使用单位倒换的断层注射测量的频率高8.66倍。
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