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医疗政策 6.01.24 磁共振波谱学...
• 用于评估阿尔茨海默病福利申请的选定正电子发射断层扫描技术福利确定在所有情况下都应基于适用的合同语言。如果这些指南和合同语言之间存在任何冲突，则以合同语言为准。请参阅会员在服务时有效的合同福利，以确定这些服务是否适用于个人会员。一些州或联邦法令（例如联邦雇员计划 [FEP]）禁止计划拒绝将食品和药物管理局 (FDA) 批准的技术作为研究性技术。在这些情况下，计划可能必须仅根据医疗必要性来考虑 FDA 批准技术的覆盖资格。监管状态自 1993 年以来，美国食品和药物管理局 (FDA) 通过 510(k) 流程批准了多个用于执行质子 MRS 的软件包。所有现代 MRI 扫描仪上都提供单元素 MRS。FDA 产品代码：LNH。原理背景磁共振波谱 (MRS) 是一种非侵入性技术，可用于测量组织内化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像 (MRI) 相同的物理原理，以及检测外部磁场与原子内特定核之间的能量交换。使用 MRI，可以测量这种能量交换
标题人脑的功能干涉扩散波谱
脑血流（CBF）对于大脑功能至关重要，与CBF相关的信号可以告知我们大脑活动。目前，需要高端医学仪器来对成年人进行CBF测量。在这里，我们使用廉价的检测器阵列来介绍并通过头皮引入并收集近红外光，以快速监测编码脑血流索引（BFI）的相干光波动（BFI），CBF的替代物来迅速监测相干的光波动，从而引入并收集了近红外光。与其他功能性光学方法相比，FIDWS测量BFI更快，更深，同时还提供连续的波吸收信号。在3.5 cm的源组合分离处实现明显的脉冲BFI波形，我们证实，光学BFI（而不是吸收）显示出与人脑脑血管生理学一致的分级超碳酸反应，并且BFI比在脑部激活过程中具有更好的对比度。通过低成本提供光学BFI的高通量测量，FIDW将扩大对CBF的访问。
卷积神经网络利用 MR 波谱成像数据预测脑肿瘤等级和阿尔茨海默病
脑部疾病通常通过磁共振成像（MRI）来诊断，以识别解剖偏差，在某些情况下，通过磁共振波谱（MRS）来评估代谢异常[1，2]。磁共振波谱成像（MRSI）以覆盖大脑的二维或三维网格中体素的光谱形式提供代谢信息。MRS 可帮助确定脑部疾病的类型和严重程度，在局部或异质性病变的情况下，可将体素分为健康、非健康或疾病严重程度，例如脑肿瘤[3-12]。在通过 MRI 诊断脑部疾病时，正确的图像分割对于可视化解剖结构和识别病理区域非常重要。相反，在通过 MRSI 进行诊断时，重点更多地放在特征选择算法上，以识别代谢异常[13，14]。在大多数 MRSI 研究中，MRI 用于解剖指导，但事实已证明，将其与 MRI 信息相结合可提高诊断水平[4、10、13、15–18]。卷积神经网络（CNN）[19] 在医学图像分割方面取得了成功[20–23]。CNN 是一种人工神经网络[24]，是目前图像分类的最新技术[25–27]。它们通过卷积充当特征提取器。输入与一个或多个核进行卷积，并使用新的表示来预测输入属于哪个类。因此，经过训练后，核会生成原始输入的表示，该表示更适合区分分配给不同类别的样本。最近，CNN 已应用于 MRS(I) 数据，以估算代谢物的组织浓度 [ 28 – 30 ]、提高 MRSI 的空间分辨率 [ 31 ] 以及评估 MRSI 光谱质量和过滤伪影 [ 32 , 33 ]，但它们尚未用于通过 MRSI 对疾病进行分类。使用 MRSI 数据开发分类模型的一个挑战是可用的案例数量有限。MRSI 数据通常很稀缺，阻碍了使用具有许多参数需要学习的深度神经网络架构。因此，在本文中，我们研究了使用只有一个隐藏层的浅层 CNN 对 MRSI 疾病进行分类。尽管光谱和图像是不同的数据类型，但它们都以特征局部性为特征：图像在空间上是局部性，而光谱在光谱上是局部性 [ 34 ]。特征局部性意味着相邻特征的值高度相关。这些相邻特征是光谱的相邻频率和图像的附近像素。在本文中，我们基于 [ 35 ] 提出了一种 CNN 方法，利用这种特征局部性对脑体素进行分类。为了实现这一点，我们设计了一种类型融合方法，其中光谱和图像数据被联合用于训练具有单个隐藏卷积层的 CNN，该层考虑了光谱的光谱局部性和图像的空间局部性。此外，我们在损失函数中添加了一个正则化项，以惩罚权重值的较大变化，从而避免过度拟合。具体来说，我们考虑了一个具有两个输入分支的 CNN，每个分支都有一个隐藏的卷积层，以便同时处理脑体素的光谱和图像特征。每个分支都由一个隐藏的卷积层组成。这两个分支的输出是
定量台式19F NMR光谱
反应混合物的仪器分析通常是化学过程优化中的速率控制步骤。传统上，反应分析采用气相色谱 (GC)、高效液相色谱 (HPLC) 或高场波谱仪上的定量核磁共振 (qNMR) 波谱法。然而，色谱法需要复杂的后处理和校准方案，而高场 NMR 波谱仪的购置和操作成本高昂。我们在此公开了一种基于低场台式 NMR 波谱法的廉价高效分析方法。其主要特点是使用氟标记的模型底物，由于 19F 具有宽的化学位移范围和高灵敏度，即使在低场永磁波谱仪上也能对产物和副产物信号进行独立、定量的检测。外部锁定/垫片装置无需使用氘代溶剂，只需极少的后处理即可直接、非侵入性地测量粗反应混合物。低场强可在较宽的化学位移范围内实现均匀激发，从而最大限度地减少系统积分误差。添加适量的非位移弛豫剂 Fe(acac)3 可最大限度地减少全分辨率下的弛豫延迟，将每个样品的分析时间缩短至 32 秒。正确选择处理参数也至关重要。本文提供了分步指南，讨论了所有参数的影响，并重点指出了潜在的陷阱。文中通过三个示例说明了该分析方案在反应优化中的广泛适用性：Buchwald-Hartwig 胺化反应、Suzuki 偶联反应和 C–H 官能化反应。
![使用超极化 [2-13C] 丙酮酸 MR 波谱探测人体心脏 TCA 循环代谢和对葡萄糖负荷的反应](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c26a10e6f7a4b1a6a5f5e727100afae66e5f1535.webp)
使用超极化 [2-13C] 丙酮酸 MR 波谱探测人体心脏 TCA 循环代谢和对葡萄糖负荷的反应
Peder EZ Larson 放射学和生物医学成像系 加利福尼亚大学旧金山分校 1700 Fourth Street Byers Hall Suite 102 旧金山，CA 94158 电子邮件：peder.larson@ucsf.edu 电话：415-514-4876，传真：415-514-4451 总字数（正文）：~3800 简称：超极化[2- 13 C]丙酮酸心脏 MRS 关键词：超极化 13 C MR 波谱、代谢、口服葡萄糖负荷试验、TCA 循环、丙酮酸 缩写：TCA 循环 – 三羧酸循环、FA – 脂肪酸、ALCAR – 乙酰肉碱、CAT – 肉碱乙酰转移酶
具有NV中心的射频信号的量子传感......
碳化硅是量子技术的新兴平台，可提供晶圆级低成本工业制造。该材料还具有高质量缺陷和长相干时间，可用于量子计算和传感应用。利用一组氮空位中心和 XY8- 2 相关光谱方法，我们展示了室温下以 ~900 kHz 为中心的人工交流场的量子传感，光谱分辨率为 10 kHz。通过实施同步读出技术，我们进一步将传感器的频率分辨率扩展到 0.01 kHz。这些结果为碳化硅量子传感器向低成本核磁共振波谱仪迈出了第一步，该波谱仪在医学、化学和生物分析中具有广泛的实际应用。
研究项目 8 部，医学物理与...
阳极直流电刺激对反复创伤性脑损伤患者的作用机制 - 使用电生理学、磁共振波谱学和功能性 MRI 的多模态分析” → DFG (Charité)（德国研究基金会 / Charité - Universitätsmedizin Berlin）研究负责人项目：F. Schubert（8.1 医学测量技术）
研究领域 - 化学与物理学院
学院的研究达到国际最高标准，我们的硕士和博士学位得到国际认可。我们的教学和研究设备在非洲名列前茅，与世界顶尖大学的设备相比毫不逊色。这些设备包括四台核磁共振波谱仪（包括带固体探针的 600 MHz 波谱仪）、各种色谱设备，包括 GC-MS 和 LC-MS。我们还拥有广泛的无机分析设备，包括单晶和粉末衍射 X 射线设备以及一系列原子和分子光谱仪器。凝聚态物理实验室设备齐全，可在高达 5 特斯拉的施加磁场中，在宽温度范围（1.5 K 至 700 K）内进行磁和电测量，使用无低温测量系统和穆斯堡尔光谱仪。对量子态的研究采用单光子和纠缠光子源、时间相关的高效量子探测器、纳米光子定位和成像设备以及冷原子 (BEC) 陷阱。该学院还拥有非洲第一台3D扫描激光雷达。
基于1H NMR的人参皂苷Rb1对大鼠血清和皮瓣组织随机皮瓣成活率的代谢组学分析
随机皮瓣受长宽比限制，影响其临床应用。本研究旨在综述人参皂苷Rb1对随机皮瓣成活的影响，并从代谢组学方法分析其作用机制。将Sprague-Dawley大鼠分为对照组、缺血再灌注（I/R）组和人参皂苷Rb1组。采集大鼠血清和中部皮瓣组织进行1H-NMR波谱检测和计算机模式识别分析。术后10 d，Rb1组背部皮瓣成活率（61.06±3.71）％明显高于I/R组（50.46±1.41）％。术后24 h，1H-NMR波谱分析显示I/R组血清中脂质含量增加。与I/R组血清相比，Rb1组血清谷氨酸、肌酸、富马酸含量明显升高，乳酸、胆碱、磷酸胆碱、N-乙酰糖蛋白、尿囊素含量降低。皮瓣组织中谷氨酰胺、柠檬酸、牛磺酸、富马酸的ATP/ADP/AMP含量升高，乳酸、乙酸、乙酰乙酸的ATP/ADP/AMP含量明显降低。提示人参皂苷Rb1可能具有提高背部随意皮瓣成活率和保护作用。
用于 NMR 模型推断的量子近似贝叶斯计算
过去几年中，量子技术面临的核心挑战之一是寻找近期量子机器的有用应用 1 。尽管在增加量子比特数量和提高其质量 2、3 方面已经取得了长足的进步，但在不久的将来，我们预计可靠门的数量将受到噪声和退相干的限制——即所谓的嘈杂中尺度量子时代。因此，提出了混合量子-经典方法，以充分利用现有的量子硬件并用经典计算对其进行补充。最值得注意的是，量子近似优化算法（QAOA） 4 和变分量子特征求解器（VQE） 5 的发展。这两种算法都使用量子计算机来准备变分状态，其中一些变分状态可能无法通过经典计算获得，但使用经典计算机来更新变分参数。已经进行了大量实验，证明了这些算法的可行性 6 – 8 ，但它们对现实问题的影响仍不清楚。在基于模型的统计推断中，人们经常面临类似的问题。对于简单模型，可以找到似然值并使其最大化，但对于复杂模型，似然值通常是难以处理的 9,10。NMR 波谱就是一个很好的例子。对于应该使用的模型类型有很好的理解（公式 (1)），人们只需要确定适当的参数。然而，计算特定模型的 NMR 波谱需要在指数级大的希尔伯特空间中执行计算，这对经典计算机来说极具挑战性。这一特性是提出将 NMR 作为量子计算平台的最初动机之一。尽管已经证明 NMR 实验中不存在纠缠 12,13，但强相关性使其在经典上难以处理；也就是说，算子 Schmidt 秩呈指数增长，例如，这禁止有效的表示