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World File Search System死斑
改进的 Fisher MAP 滤波器用于高分辨率图像去斑...
Fisher分布由于其尖峰厚尾的特点以及理论合理性和数学易处理性而成为高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像的流行模型。基于SAR图像的Fisher建模，提出了最大后验(MAP)滤波器。在Fisher模型中，图像外观参数被认为是固定的以对应于多视强度图像的形成机制，而其他两个参数则基于第二类统计数据从SAR图像中准确估计出来。为了改进Fisher MAP滤波器特别是在斑点抑制方面，利用点目标检测、自适应加窗方法、均质区域检测和最均匀子窗口选择，提出了基于结构信息识别的Fisher MAP滤波器。高分辨率SAR图像去斑点实验表明，基于结构信息检测的改进Fisher MAP滤波器能够抑制均质区域和边缘区域的斑点，有效保留细节、边缘和点目标。
存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
60尺寸菌斑中的尿素酶活性...
Lamichhane S，Thapa S，Rijal AH，Marattha P，Rupakhety P，Humagain M等。在尼泊尔中部三级护理中心的牙周炎患者牙块样本中尿素酶活性的演示。J尼泊尔Soc Perio口服抗议。2023 Jul- dec; 7（14）：60-5。
鲤鱼皮肤和鱼斑水的宏基因组研究
5。Results .................................................................................................................................. 18
近死和迷幻经历的受试者内部比较：急性和持久效果
神秘的意识状态可能是通过迷幻物质等手段出现的，但也可能出乎意料地发生在近死亡的经历（NDES）中。到目前为止，比较血清素能迷幻和NDE引起的经验的研究以及其持久的效果，采用了受试者之间的设计，限制了直接比较。我们提出了一项在线调查的结果，该调查探讨了NDES和迷幻经历（PES）的现象学，心理学见解以及对他们一生中某个时候经历过的个人的持久影响（PES）。，我们使用了常见主义者和贝叶斯分析来确定两者之间的显着差异和重叠（无效假设的证据）。三十一个成年人报告既有NDE（即nde-c量表总评分≥27/80）和PE（脂肪酸二乙酰胺的摄入，psilocy-bin/蘑菇，ayahuasca，n，n，N-二甲基甲氨酰胺或甲麦氨酸）。结果揭示了两种经验的现象学，现实归因，心理见解和持久影响之间的重叠领域。对现象学的细粒度分析表明，神秘的效应有显着的重叠，而低级现象（感觉效应）显着差异，NDES表现出更高的不体面的分数，并且PES较高的视觉图像得分较高。这表明迷幻药是研究NDE引起的神秘效应的有用模型，同时强调了感觉体验的区别。
血斑卡上动物粪便物质的 DNA 提取方案
159 图 2. 实验设置以确定适用于 DBS 的 DNA 提取和纯化方案 160。测试的不同方法是 DNA_P1) QIAsymphony® PowerFecal® Pro DNA 161 试剂盒（目录号 938036，Qiagen），包括在 FastPrep-24™ Classic 162 上以 6 m/s 的速度进行 6 轮均质化 162 60 秒，中间休息 5 分钟，然后用 163 蛋白酶 K 600 mAU/ml（Qiagen）消化，然后在 QIAsymphony® SP 164 机器人（Qiagen）上进行自动纯化。DNA_P2) 执行与 DNA_P1 相同，但不进行蛋白酶 K 处理。 DNA_P3) ZymoBIOMICS™ DNA Miniprep Kit (Zymo Research Corp., Irvine, CA, USA) 经 FastPrep-24™ Classic 匀浆化后，以 6m/s 的速度匀浆 60 秒，共 6 轮，中间间隔 5 分钟。DNA_P4) MagNA Pure 96 DNA 和 Viral NA 小容量试剂盒在 MagNA Pure 96 仪器 (Roche, Basel, Switzerland) 上进行，采用蛋白酶 K 预处理步骤和标准缓冲液，使用针对双链 DNA 和下一代测序优化的 DNA Blood ds SV 方案。其中，DNA_P1、DNA_P2、DNA_P3 和 DNA_P4 用于从模拟物、空白和猪粪便中提取 DNA，DNA_P1 在所有研究动物的粪便上进行性能测试，此外还对阳性和空白对照进行了三份重复测试。使用 DNA_P1 从牛、马、犬、羊和猪的粪便中提取 DNA，并在 Illumina NovaSeq 上进行测序，从每个样本中生成 >2000 万个 PE 读数。这些数据集用于告知所需的测序工作量。
成像生物和死鼠的超视光子发射以及压力下的植物
在200-1000 nm的光谱范围内，在所有已检查的生物系统中都观察到了在200-1000 nm的频谱范围内的极低强度发射（10-10-10 3光子 /cm 2 /sec）的现象。在这里，我们报告了实验，这些实验体现了新型成像系统检测一组生理上重要方案的UPE变化的能力。我们使用EMCCD和CCD摄像机来捕获低噪声和量子效率低于90％的单个可见波长光子。我们的调查揭示了Live与死鼠的UPE之间的显着对比。在植物中，我们观察到温度和伤害的升高都会引起UPE强度的增加。此外，化学处理修饰了植物的UPE发射特性，尤其是麻醉剂（苯佐卡因）在损伤中的应用，这在测试的化合物中显示出最高的发射。因此，UPE成像提供了对动物活力的无创成像以及植物对压力的反应的可能性。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水是亚马逊植物的混合物，数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现，特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里，我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次：(A) 原始脑电图时间序列，(B) 脑电图时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外，在 (C) 的抽象层次上，我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接，这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。此外，这些新指标对预测模型至关重要，表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明，当这种药物存在时，功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言，我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化，并解释这些迷幻药如何改变大脑网络，以及深入了解它们的作用机制。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水由亚马逊草药混合物制成，几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现，由于死藤水，特定大脑区域发生了显著变化。在这里，我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别：(A) 原始 EEG 时间序列，(B) EEG 时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。在大脑连接方面，F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明，在死藤水介导的视觉幻觉中，个体的认知过程类似于面部识别。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。总体而言，我们的结果表明，机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明，机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。