QCC730M 是一款业界领先的 1x1 双频 Wi-Fi 4 模块,旨在提供微功耗 Wi-Fi、可扩展性和多功能性,便于设计。可选的电源模式和创新的电源管理可使电池供电或能量收集型物联网设备的电池寿命呈指数级增长。QCC730M 包含一个开源 SDK 和基于 VS Code 的 IDE,可轻松开发,其软件堆栈支持云连接卸载,从而提供全面的解决方案。它提供直接的云连接和全栈卸载,以释放主机处理器资源用于专用的物联网应用。
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志,也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究,为体内分子诊断开辟了途径。然而,很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题,因为它需要 PET 和(免疫)组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大,组织变形会影响配准,而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道,用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子,以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体(AT100、AT8 和 MC1)处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片,这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况,其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图,并将其与 MRI 联合配准,以方便验证 PET 示踪剂。
那么,一个悬而未决的问题涉及两条通路得出的对象表征之间的关系。一种观点认为,这两条通路得出独立的表征,这种说法可以轻松解释报道的腹侧通路和背侧通路之间的功能分离(即感知与行动)(Goodale、Milner、Jakobson & Carey,1991)。鉴于加工的独立性,一条通路的损伤应该不会影响另一条通路得出的表征。然而,这种独立架构既没有得到功能研究(Freud、Rosenthal、Ganel & Avidan,2015;Garcea、Chen、Vargas、Narayan & Mahon,2018;Mahon、Kumar & Almeida,2013)的支持,也没有得到解剖学研究(Yeatman et al., 2014)的支持,这些研究揭示了两条通路之间存在强大的结构和功能联系。另一种解释是,背侧通路表征(特别是对于没有视觉运动成分的任务)仅仅是腹侧通路计算的结果。这种观点预测腹侧通路的损伤会对背侧通路获得的表征产生不利影响,但反之则不然。最近的研究结果挑战了这种观点,因为背侧通路的形状敏感性可能在时间上先于腹侧通路形状敏感性的出现(Collins et al., 2019)。此外,猴子背侧通路(即尾部顶内沟 (CIP))的暂时失活会导致腹侧通路的 fMRI 激活降低,并导致 3D 感知的知觉缺陷(Van Dromme、Premereur、Verhoef、Vanduffel & Janssen, 2016)。最后,第三个可能的观点表明两条通路都获得物体表征。这些表征可能相同,也可能不相同,如果是后者,则可能编码有关物体的不同信息,而这些信息可能服务于不同的功能目标 (Freud, Behrmann, & Snow, 2020)。然而,无论哪种情况,这两条通路都是相互作用的,因此,任何一条通路的损伤都会影响另一条通路得到的表征。在之前的论文中,我们还研究了背侧通路和腹侧通路之间的相互状态,并证明,在腹侧通路受损后患有视觉失认症的患者中,背侧通路仍然对物体的 3D 结构表现出敏感性,即使在双侧腹侧病变非常广泛的情况下也是如此 (Freud, Ganel, et al., 2017)。这一发现可以被视为对第一个解释,即独立物体表征的支持。然而,值得注意的是,这项研究只关注一个高级视觉属性,那就是形状(即 3D 结构)。此外,fMRI 分析只关注背侧通路上的两个 ROI,因此,目前尚不清楚背侧通路上的其他区域是否以及在多大程度上会受到腹侧通路损伤的影响。在本研究中,我们试图对右腹侧通路损伤后患有视觉失认症 SM 的患者的两条视觉通路进行全面检查。通过采用参数置乱操作(Collins 等人,2019 年;Freud、Culham 等人,2017 年;Freud、Plaut 和 Behrmann,2019 年;Grill-Spector 等人,1998 年;Lerner、Hendler、Ben-Bashat、Harel 和 Malach,2001 年;