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使用空气弹簧和 MLRB 的主动移动器
下一代直线对撞机应具有极小的发射度，以实现足够高的亮度。由于相互作用点处的光束尺寸非常小，高度约为十纳米，这些机器对地面运动非常敏感，从而导致不相关的机器组件紊乱。精确对准机器组件对于防止发射度稀释至关重要。1996 年，KEK 开始对电子/正电子直线对撞机的 C 波段（5712 MHz）射频系统的硬件研发。相关进展已在国际会议上报告 [1]。在本文中，我们将报告加速结构的大梁和支撑大梁的主动动子的设计。扩散性地面运动会破坏加速器元件的对准。为了补偿缓慢的地面运动，采用新理念开发了一种主动支撑动子。我们正在对动子进行长期使用质量测试。我们的新型移动器由空气弹簧和多层橡胶轴承 (MLRB) 组成，如图 2 所示。与机械千斤顶相比，空气弹簧的控制更平稳、更精细。我们使用 MLRB 来防止地震引起的支撑台快速弹出运动。移动器的详细设计和特性通过 LON 控制系统展示 [2, 3]。
J-PET检测器方法用于测试在正式硝基歼灭中的CP对称性∗
正电子是一个合适的Leptonic系统，用于测试电荷 - 比值（CP）离散对称性，涉及来自正质稳定（O-PS）灭绝的光子矩相关的相关性。由于真空极化而导致的最终状态中的光子 - 光子相互作用可能模仿CP对称违反10-9的顺序，而根据标准模型预测，弱相互作用效应导致违反10-14的顺序。到目前为止，O-PS衰减中CP对称违规的实验限制设置为10-4的水平。J-PET检测器的独特特征之一是它可以在没有磁场的情况下测量an灭光子的极化方向。J-PET检测器可通过寻找可能的非零期望值值来探索离散的对称性，该对称性ODD操作员是由Ortho-positronium and Mommentum和Mommentum的旋转以及γ（γ）量子的极化向量构建的，这是由O-PS ennihilation产生的。In this work, the J-PET de- tector experimental and analysis method to improve the sensitivity level at least by one order for CP discrete symmetry studies in the o-Ps decay via symmetry odd operator ( ⃗ϵ i · ⃗ k j ) , where ⃗ϵ i and ⃗ k j are reconstructed polariza- tion and momentum vectors of photons from the o-Ps decays, respectively, will be presented.
使用PET的心肌缺血的定量评估
宠物技术和重建技术的最新进展现已使用心脏正电子发射断层扫描（PET）进行定量评估，在大多数心脏宠物成像中心都很容易获得。多个PET心肌灌注成像（MPI）放射性药物可用于定量检查心肌缺血，每种都具有明显的便利性和准确性。这些放射性药物的重要特性（包括放射性核素半寿命，组织中的平均正电子范围，以及动力学参数和心脏血流（MBF）之间的关系。绝对对心肌血流（MBF）的绝对定量要求使用PET MPI使用协议，以生成重建数据的动态多帧。使用组织室模型，计算了从血浆到心肌组织的PET MPI放射性药物萃取速率的速率常数。然后，使用已建立的提取公式为每种放射性药物转换为MBF，此速率常数（k 1）被转换为MBF。由于大多数现代PET扫描仪仅在列表模式中获取数据，因此还审查了将列表模式数据处理为动态多帧的技术。最后，在本综述中简要描述了现代宠物技术，例如PET/CT，PET/MR，Total-Body PET，机器学习/深度学习对心肌缺血的全面和定量评估的影响。
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定量方法核心主任：Bruce Barton 电话：508-856-8525 bruce.barton@umassmed.edu 生物统计学、实验设计和数据管理方面的临床研究支持 研究信息学核心主任：Adrian Zai 电话：508-856-8994 adrian.zai@umassmed.edu 提供合规数据访问、数据创新研究和先锋数据协作等服务 RLASTIC 核心主任：Mary Rusckowski 电话：508-856-6972 mary.rusckowski@umassmed.edu 用于对小动物进行成像的最先进的单光子计算机断层扫描 (SPECT)、正电子发射计算机断层扫描 (PET) 和 X 射线计算机断层扫描 (CT) 相机 RNAi 核心主任：Judy Mondor 电话：508-856-5621 judy.mondor@umassmed.edu来自哺乳动物基因集合的 Open Biosystems 人类和小鼠 shRNA 慢病毒文库、cDNA 文库 SCOPE 设施主管：Christina Baer 电话：508-856-6024 christina.baer@umassmed.edu 先进的定量光学显微镜，包括超分辨率 (SIM/PALM)、多光子、TIRF、共聚焦和活细胞成像 Seahorse 分析仪设施主管：David Guertin 电话：508-856-8064 david.guertin@umassmed.edu Seahorse Cytations 皮肤病研究核心主管：John Harris 电话：508-856-3688 john.harris@umassmed.edu 小鼠和人类皮肤的基础和转化研究，包括获取人类皮肤、皮肤液或皮肤细胞用于流式细胞术、ELISA 或单细胞 RNA 测序等转化分析
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
基于直方图特征提取和Canny边缘
阿尔茨海默病 (AD) 越来越影响老年人，是 65 岁以上人群的主要杀手。不同的深度学习方法用于自动诊断，但它们也存在一些局限性。深度学习是用于检测和分类医学图像的现代方法之一，因为深度学习能够自动提取图像的特征。然而，使用深度学习准确分类医学图像仍然存在局限性，因为提取医学图像的精细边缘有时被认为是困难的，并且图像中存在一些失真。因此，本研究旨在开发一种计算机辅助脑部诊断 (CABD) 系统，该系统可以判断脑部扫描是否显示出阿尔茨海默病的迹象。该系统采用 MRI 和特征提取方法对图像进行分类。本文采用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据集，包括用于阿尔茨海默病患者识别的功能性 MRI 和正电子版本断层扫描，这些扫描是为阿尔茨海默病患者和典型个体制作的。所提出的技术利用 MRI 脑部扫描来发现和分类特征，利用直方图特征提取 (HFE) 技术与 Canny 边缘相结合来表示卷积神经网络 (CNN) 分类的输入图像。此策略跟踪图像中梯度方向的实例。实验结果为 ADNI 图像分类提供了 97.7% 的准确率。
用于成像poly（ADP-ribose）的PET radiotracer ...
et成像具有几种不同的特性，使其成为精密医学时代的强大工具（1-3）。这种无创成像技术可以为整个身体提供有关疾病负担的信息。ad的成像可以为靶向和健康组织中的药物摄取结果提供结果，并可以尽早评估治疗的风险和利益（4）。例如，成像剂与传统的药物或放射疗法（即，疗法对）的组合使医生可以根据个人的反应来量身定制治疗（5-7）。此外，通过使用发射正电子放射性核素标记的药物或类似物的靶向癌症药物的完整药代动力学和药物的完整药代动力学和药物差，可以提供机会。In the past decade, PET radiotracers have shown promise in preclinical models of cancer, including prostate, breast, and many other types, and some have crossed the threshold to clinical translation to obtain regulatory approval from the Food and Drug Admin- istration (FDA), such as the recent examples of fluo- rine 18 ( 18 F) fluoroestradiol (Cerianna) for breast can- cer and 18 F fluciclovine （斧头）前列腺癌。但是，识别新的放射性示意剂所需的步骤是转化宠物成像螺柱的ies，这是一个昂贵且耗时的过程（8）。Hung（9）和Harapanhalli（10）发表了有关PET放射性培养的当前状态和监管考虑的评论。对于通常被认为是安全有效的PET radiotracers，
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
超临界场中的相对论等离子体物理
自从the骨脉搏放大的发明是在2018年被诺贝尔物理学奖所认可的，因此可用的激光强度持续增加。Combined with advances in our understanding of the kinetics of relativistic plasma, studies of laser–plasma interactions are entering a new regime where the physics of relativistic plasmas is strongly affected by strong-field quantum electrodynamics (QED) processes, including hard photon emission and electron–positron ( e – e þ ) pair production.繁殖过程和相对论的集体粒子动力学的这种耦合可能会导致新的等离子体物理现象，例如从近吸真空中产生致密的E – e – e – e – e – e – e – e – e s plasma，完全通过QED过程吸收了完全的激光能量，或通过QED过程来吸收Q，或者通过超相对性电子束的停止，可以渗透过毛孔，这可能会渗透到毛孔上，这是一位毛孔的质量，这是一位毛孔的质量，这是一定的质量，这是一定的质量，这是一位毛孔的质量。 光。除了具有根本的兴趣外，至关重要的是，研究这种新的制度是了解下一代超高强度激光器 - 肌电实验及其所产生的应用，例如高能量离子，电子，电子，正电子和光子源，用于基本物理学，医学放射治疗和下一代放射射线照相术的基础物理学研究，以及用于居家园的下一代安全和居民安全和行业。
通过物理吸附和压汞法表征分级有序多孔材料——教程回顾
有关多孔材料性能的研究仍在进行中（与传统沸石相比）。[1,2] 因此，详细了解孔隙结构尤为重要，但对这种复杂孔隙结构的可靠表征仍然是一项重大挑战。为了对此类分级材料进行全面的结构表征，需要结合多种互补的实验技术，例如气体吸附、X 射线衍射 (XRD)、小角度 X 射线和中子散射 (SAXS 和 SANS)、汞孔隙率测定法、电子显微镜（扫描和透射）、热孔隙率测定法、核磁共振 (NMR) 方法、正电子湮没寿命谱 (PALS) 和电子断层扫描。[3–7] 参考文献 [8] 概述了不同的孔径表征方法及其应用范围。图1说明了这些结构表征方法在孔径分析中的应用范围，也就是说，每种方法在孔径分析中的适用性都有限。气体吸附仍然是最流行的方法，因为它可以评估整个范围的微孔（孔宽<2纳米）、中孔（孔宽：2-50纳米），甚至大孔（孔宽>50纳米）。除了气体吸附之外，汞孔隙率测定法还用于表征更大的纳米孔和最大400微米的大孔。因此，气体吸附和汞孔隙率测定法的结合可以获得从孔宽<4纳米到至少≈400微米的广泛范围内的孔结构信息，凸显了这些技术对于多孔材料表征的重要性。经过一个多世纪的专门研究和开发，使用气体吸附对多孔材料进行物理吸附表征的方法已经很成熟。 20 世纪初的开创性实验和理论工作为我们理解气体吸附现象及其在结构表征中的应用奠定了基础。[10]