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QRS 环路的 3D 映射：心室电活动的可视化
本文介绍了用于分析和解释三维心动向量图 (VCG) 的创新可视化工具，重点关注心动周期的 QRS 波群。传统心电图 (ECG) 缺乏全面评估心脏所需的空间细节；然而，VCG 提供了心脏电活动的三维表示，让我们能够细致入微地了解心脏动力学。我们提出了五种不同的方法来表示空间 QRS VCG 环：(1) 跟踪心室去极化进展的未修改空间 VCG 环，(2) 便于跨个体和条件进行直接比较的固定比例 VCG 环，(3) QRS 环相对于 3D 空间中三个正交平面的方向。(4) 提供空间分布洞察的八分圆特定图，以及 (5) 强调方向运动同时标准化幅度的单位矢量和单位球体表示。每种方法在阐明正常和心脏病（例如前壁心肌梗死和下壁心肌梗死）中的心室电动力学方面都有独特的优势，突出了环路大小、传播方向、方向和形态的差异。这些方法共同为推进 VCG 研究和增强心脏功能的临床评估提供了一个强大的框架。初步研究结果突出了这些创新工具的潜力。
第 11 届年度深部脑刺激智库会议论文集：通过功能网络映射、自适应深部脑刺激的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展推动神经调节的前沿
引文 Johnson KA, Dosenbach NUF, Gordon EM, Welle CG, Wilkins KB, Bronte-Stewart HM, Voon V, Morishita T, Sakai Y, Merner AR, L´azaro-Mu˜noz G, Williamson T, Horn A, Gilron R, O'Keeeffe J, Gittis AH, Neumann WJ, Little S, Provenza NR, Sheth SA, Fasano A, Holt-Becker AB, Raike RS, Moore L, Pathak YJ, Greene D, Marceglia S, Krinke L, Tan H, Bergman H, P¨otter-Nerger M, Sun B, Cabrera LY, McIntyre CC, Harel N, Mayberg HS, Krystal AD, Pouratian N, Starr PA, Foote KD, Okun MS 和 Wong JK (2024) 第 11 届深部脑刺激智库会议论文集：推动神经调节的前沿，包括功能网络映射、自适应 DBS 的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展。Front. Hum. Neurosci. 18:1320806。doi：10.3389/fnhum.2024.1320806
个性化皮肤病学治疗的3D皮肤映射
从历史上看，皮肤病学诊断和治疗计划依赖于主观观察和基本成像技术。尽管这些方法取得了显着的进步，但在迈向精确医学的世界中，它们的局限性越来越明显（Seck等，2020）。二维成像未能捕获皮肤的复杂地形和深度，通常会导致对多方面条件的一维理解（Xu等，2019； Yew等，2014）。现在通过3D皮肤映射技术的出现来解决这一差距。使用创新的成像技术，3D皮肤映射生成了皮肤的高分辨率，三维模型，提供了表面和地下特征的详细表示（Gevaux等，2019）。这项技术有助于更深入地了解个体皮肤特征，从而制定高度个性化的治疗策略。除了其在医学皮肤病学上的变革性影响之外，3D映射在美学应用中也在显着，而精度和患者满意度同样至关重要。
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
星座映射的阅读技术
1。Ling-Hu T，Rios-Guzman E，Lorenzo-Redondo R，Ozer EA，Hultquist JF。在Covid-19时代，全球基因组监视策略的挑战和机遇。病毒。2022; 14（11）：2532。 doi：10.3390/v14112532。2。世界卫生组织。病原体的优先级：流行病和大流行研究的科学框架。who.int/publications/m/item/pathogens-prioritization-a- scientific-framework-for-eplecementymecip-- pemical-and-pandemic-temaligy-tearkyness-准备。出版于2024年7月30日。2024年8月9日访问。3。世界卫生组织。优先考虑紧急情况下的研发疾病。who.int/activities/优先考虑diseases-for-research-and-development-in-Argry-contexts。2024年8月9日访问。4。Bloom de，CadaretteD。二十一世纪的传染病威胁：加强全球反应。前
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
蛋白质 - 蛋白质相互作用界面的多重映射
*这些作者对这项工作的贡献同样贡献：jingxuan he（juh709@psu.edu），ling-nan zou（lxz7@psu.edu）摘要我们描述了通过sp绘制的肽映射的肽映射，这是一个替代性c（sparc-map），一个方法可以识别两个互动互动的互动蛋白。我们的方法基于细菌宿主内的体内亲和力选择，并使用高吞吐量DNA测序结果来推断蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）接口的位置。SPARC-MAP仅使用常规微生物技术，而不依赖专门的仪器或重新建立蛋白质复合物的体外；它可以调节以检测PPI在广泛的亲和力上。它可以多路复用以并联探测多个PPI。它的非特异性背景可以精确测量，从而使PPI的敏感检测能够检测。使用SPARC-MAP，我们在（p21-PCNA复合物中恢复已知接口。我们还使用SPARC-MAP来探测嘌呤体，这是六种嘌呤生物合成酶的弱结合的复合物，在那里尚无PPI接口。在那里，我们确定满足底物渠道结构要求的接口；我们还确定了参与多种不同相互作用的蛋白质表面，我们使用现场人体细胞中特定于位点的光叠链链接来验证。最后，我们表明SPARC-MAP结果可以对基于机器学习的结构预测对输出施加严格的约束。