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日记牙前线
4肾脏学，高血压和肾脏移植，加利福尼亚大学欧文分校，加利福尼亚州奥兰治5芭芭拉·戴维斯糖尿病中心，科罗拉多州安索斯大学医学校园 Spain 8 Singapore General Hospital, Singapore 9 International Diabetes Center, HealthPartners Institute, Minneapolis, MN 10 Baylor Scott and White Research Institute, Dallas, TX and University of Mississippi, Jackson, MS 11 Kinexum, Harpers Ferry, WV 12 Mills-Peninsula Medical Center, Burlingame, CA 13 Division of Cardiology, Duke University School of Medicine, Durham, NC 14 Saint Luke's Mid密苏里 - 堪萨斯城医学院美国心脏病学院，密苏里州堪萨斯城，密苏里州
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
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1英国伦敦帝国学院的皇家布隆普顿和哈尔菲尔德医院以及国家心脏和肺部。2瑞士苏黎世分子心脏病学中心。 3美国俄亥俄州克利夫兰克利夫兰诊所Lerner Research Institute心血管和代谢科学系。 4瑞士苏黎世大学医院大学心脏中心心脏病学系。 5 Kerckhoff心脏和胸部中心，心脏病学系，德国Bad Nauheim Kerckhoff-Klinik。 6吉森·贾斯图斯·利比格大学的校园； DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴莱茵 - 梅因，德国纳乌海姆。 7心脏病学系，瑞士霍普蒂塔尔大学。 8心脏病学，瑞士心脏中心，瑞士Inselspital Bern。 9心脏病学，中心医院沃杜瓦大学，瑞士洛桑。 10个Zora Biosciences，Espoo，医学院，坦佩雷大学，芬兰坦佩雷。 11芬兰临床生物银行坦佩雷，芬兰坦佩雷大学医院。 12，俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰诊所，心脏和血管研究所心血管医学系。 关键词：急性冠状动脉综合征 - 微生物组 - 糖尿病 - 风险预测 - 主要心血管和脑血管事件 - 死亡率。2瑞士苏黎世分子心脏病学中心。3美国俄亥俄州克利夫兰克利夫兰诊所Lerner Research Institute心血管和代谢科学系。 4瑞士苏黎世大学医院大学心脏中心心脏病学系。 5 Kerckhoff心脏和胸部中心，心脏病学系，德国Bad Nauheim Kerckhoff-Klinik。 6吉森·贾斯图斯·利比格大学的校园； DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴莱茵 - 梅因，德国纳乌海姆。 7心脏病学系，瑞士霍普蒂塔尔大学。 8心脏病学，瑞士心脏中心，瑞士Inselspital Bern。 9心脏病学，中心医院沃杜瓦大学，瑞士洛桑。 10个Zora Biosciences，Espoo，医学院，坦佩雷大学，芬兰坦佩雷。 11芬兰临床生物银行坦佩雷，芬兰坦佩雷大学医院。 12，俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰诊所，心脏和血管研究所心血管医学系。 关键词：急性冠状动脉综合征 - 微生物组 - 糖尿病 - 风险预测 - 主要心血管和脑血管事件 - 死亡率。3美国俄亥俄州克利夫兰克利夫兰诊所Lerner Research Institute心血管和代谢科学系。4瑞士苏黎世大学医院大学心脏中心心脏病学系。5 Kerckhoff心脏和胸部中心，心脏病学系，德国Bad Nauheim Kerckhoff-Klinik。6吉森·贾斯图斯·利比格大学的校园； DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴莱茵 - 梅因，德国纳乌海姆。 7心脏病学系，瑞士霍普蒂塔尔大学。 8心脏病学，瑞士心脏中心，瑞士Inselspital Bern。 9心脏病学，中心医院沃杜瓦大学，瑞士洛桑。 10个Zora Biosciences，Espoo，医学院，坦佩雷大学，芬兰坦佩雷。 11芬兰临床生物银行坦佩雷，芬兰坦佩雷大学医院。 12，俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰诊所，心脏和血管研究所心血管医学系。 关键词：急性冠状动脉综合征 - 微生物组 - 糖尿病 - 风险预测 - 主要心血管和脑血管事件 - 死亡率。6吉森·贾斯图斯·利比格大学的校园； DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴莱茵 - 梅因，德国纳乌海姆。7心脏病学系，瑞士霍普蒂塔尔大学。8心脏病学，瑞士心脏中心，瑞士Inselspital Bern。9心脏病学，中心医院沃杜瓦大学，瑞士洛桑。10个Zora Biosciences，Espoo，医学院，坦佩雷大学，芬兰坦佩雷。11芬兰临床生物银行坦佩雷，芬兰坦佩雷大学医院。12，俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰诊所，心脏和血管研究所心血管医学系。关键词：急性冠状动脉综合征 - 微生物组 - 糖尿病 - 风险预测 - 主要心血管和脑血管事件 - 死亡率。
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较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表以无监督的方式在整个发展过程中获得，并在有机体的寿命中不断保持。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两个通过虚拟经验来组织表示形式的互补学习原则。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦想”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与变异因素无关的因素的不变性是无关的。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
祈祷日记2025年1月
01/20感谢您在俄罗斯的撤退，这是一个分享传教士DNA的机会。（Esther Assis/北非，Abu Yuhana Alves/Brazil-Staff宣教情报，Isabela Costa/Southern Asia）SL 50、74、90
SÉBASTIEN LECORNU 的日记，...
武装部队新闻和通信服务部长办公室 cabinet‐c‐presse‐communication.secretaire.fct@intradef.gouv.fr