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使用扩散模型生成合成超声心动图
摘要 — 超声心动图是使用超声成像捕获的人体心脏的视频序列。它显示心脏结构和运动，有助于诊断心血管疾病。需要大量训练数据的深度学习方法已成功利用超声心动图检测心脏瓣膜病等心血管疾病。可用于机器学习训练的大型超声心动图数据集很少。解决这个问题的一种方法是使用现代机器学习生成方法来生成可用于机器学习训练的合成超声心动图。在本文中，我们提出了一种用于生成超声心动图的视频扩散方法。我们的方法使用 3D 自注意机制和超分辨率模型。我们证明，与现有的超声心动图生成方法相比，我们提出的方法可以生成分辨率更高、伪影更少的超声心动图。索引词 — 超声心动图、扩散模型、生成式 AI
使用去噪扩散概率模型生成真实的神经生理时间序列
近年来，深度生成模型对工程和科学产生了深远的影响，彻底改变了图像和音频生成等领域，并提高了我们建模科学数据的能力。特别是，去噪扩散概率模型 (DDPM) 已被证明可以准确地将时间序列建模为复杂的高维概率分布。实验和临床神经科学也将受益于这一进步，因为准确建模神经生理时间序列，例如脑电图 (EEG)、皮层电图 (ECoG) 和局部场电位 (LFP) 记录及其合成生成可以实现或改进各种神经科学应用。在这里，我们提出了一种使用 DDPM 建模多通道和密集采样的神经生理记录的方法，该方法可以灵活地应用于不同的记录模式和实验配置。首先，我们表明 DDPM 可以为各种数据集 11 生成逼真的合成数据，包括不同的记录技术（LFP、ECoG、EEG）和物种（大鼠、猕猴、人类）。DDPM 生成的时间序列准确捕获单通道和多通道统计数据，例如频谱和 13 相位幅度耦合，以及细粒度和数据集特定特征，例如尖锐的波纹。14 此外，可以根据实验条件或大脑状态等其他信息生成合成时间序列。我们展示了 DDPM 在几种神经科学特定分析中的实用性和灵活性，例如大脑状态分类和缺失通道的归纳以改进神经解码。总之，DDPM 可以作为神经生理记录的精确生成模型，并且在概率生成合成时间序列以用于神经科学应用方面具有广泛的实用性。20
使用解缠结潜伏扩散模型生成多模态脑肿瘤 MRI
基于深度学习的图像生成方法已被广泛用于克服数据不足。在医疗领域也是如此，数据短缺问题经常发生。在本研究中，我们提出了多模态脑肿瘤磁共振成像（MRI）生成框架，称为解缠结潜在扩散模型（DLDM），以解决医学成像中的数据不足问题。我们训练一个自动编码器，将多模态 MRI 图像的特征解缠结为模态共享和模态特定表示。通过利用从自动编码器学到的特征解缠结，我们能够训练一个可以生成模态共享和模态特定潜在向量的扩散模型。我们用 clean-FID 和改进的准确率和召回率评估了我们的方法。将结果与基于 GAN 的模型 StyleGAN2 进行了比较。关键词：生成、多模态、MRI、特征解缠结、扩散模型。
工程设计中的迭代价值模型生成...
摘要 如今，价值模型越来越多地被讨论，作为在工程设计中预先加载概念设计活动的一种手段，其最终目标是降低与从系统角度做出的次优决策相关的成本和返工。然而，研究界对于价值模型到底是什么、有多少种类型的价值模型、它们的输入输出关系以及它们在工程设计过程时间线上的使用情况并没有达成共识。本文基于在航空航天和建筑设备行业进行的五个案例研究，介绍了如何在工程设计过程中定制价值模型的开发。最初的描述性研究结果以七个经验教训的形式总结出来，在设计用于设计决策支持的价值模型时应予以考虑。从这些经验教训中，本文提出了一个六步框架，该框架考虑了在获得新信息时更新价值模型的性质和定义的必要性，从基于专家判断的初步估计转向详细的定量分析。
基因组编辑技术在动物模型生成中的应用简述
1 中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室，北京 100101 2 中国科学院大学，北京 100049 3 中国科学院干细胞与再生研究所，北京 100101 4 中国农业大学北京食品营养与人类健康高精尖创新中心，北京 100193 5 中国农业大学生物学院农业生物技术国家重点实验室，北京 100193 6 犹他大学医学院人类遗传学系，犹他州盐湖城 84112，美国 7 怀特黑德生物医学研究所，马萨诸塞州剑桥 02142，美国 8 麻省理工学院生物系，马萨诸塞州剑桥 02142，美国
ErCas12a CRISPR-MAD7 用于人类细胞、小鼠和大鼠的模型生成
摘要 MAD7 是从直肠真杆菌中分离出来的一种工程化的 2 类 VA 型 CRISPR-Cas (Cas12a/Cpf1) 系统。与 Cas9 类似，它是一种 RNA 引导的核酸酶，在大肠杆菌和酵母细胞中具有基因编辑活性。本文报告称，MAD7 能够分别在人类 HCT116 和 U2OS 癌细胞系中产生内源基因的插入/缺失和荧光基因标记。此外，MAD7 非常擅长在小鼠和大鼠胚胎中产生插入/缺失、小 DNA 插入（23 个碱基）和 1 至 14 kb 大小的较大整合，从而产生活产转基因动物。由于不同的原间隔区相邻基序要求、小引导 RNA 和高效的靶向基因破坏和插入，MAD7 可以扩展 CRISPR 工具箱，用于跨不同系统和模型生物进行基因组工程。
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差
定制大鼠模型生成与培育
作为一家提供全方位服务的生物科学公司，Taconic 可以帮助您在全球范围内获取、测试、开发、培育、冷冻保存、制备和分发高度相关的研究线。无论您需要定制的基因工程、细胞或组织移植模型还是传统模型，Taconic 的科学家都会与您合作，快速高效地提供最高质量的模型。
历史景观的数字高程模型生成...
关键词 机载 LiDAR；DEM；过滤；地质考古学；微地形；景观可视化；多尺度概念 摘要 本文讨论了基于高密度机载 LiDAR（光检测和测距）数据生成高精度 DEM（数字高程模型），用于跨学科景观考古研究，研究比利时根特北部 Sandy Flanders 地区的定居历史和环境。目标是创建一个没有人工特征和地形伪影的详细地形表面，以 DEM 的形式，仅通过实现真实地面点来可视化自然和当前地形。这些特征和伪影的半自动去除基于地形矢量数据、视觉解释和坡度分析。最终构建了两个 DEM：（1）TIN（不规则三角网）模型，其固有的大文件格式限制了其在大规模上的可用性；（2）网格模型，可用于小规模、中规模和大规模应用。这两个数据集都用作使用历史资料中的辅助数据进行解释的图像。其实用性在田野模式和微田野地形的案例中得到了说明。从这个 DEM 开始，这项景观历史研究的方法主要是倒退性的，即从当代景观中仍然存在并不断移动的景观结构和元素开始