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提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
大脑图像清晰度提高 6400 万倍
“美国国家老龄研究所支持的研究发现，适度的饮食和药物干预可以使动物寿命延长 25%”，约翰逊说。“所以，问题是，在延长的寿命中，它们的大脑是否完好无损？它们还能玩填字游戏吗？即使寿命延长了 25%，它们还能玩数独吗？我们现在有能力研究这个问题。当我们这样做时，我们可以将其直接转化为人类的情况。”
FATIMA -GB：海洋雾中的搜索清晰度-AMS期刊
图1：海洋雾过程 - 前流大陆或海洋吸气气溶胶作为FCN。通过蒸气的扩散沉积（插图）在FCN周围生长。Kohler（1936）认为，液滴生长需要超过由表面张力和溶质浓度的相对影响确定的临界半径（分别分别增加/降低了液滴蒸气，分别增加/降低）。最小的湍流（Kolmogorov或K）涡流在ABL中的作用，在该ABL中，FCN被嵌入其中，但尚未了解（插图）。请注意，对于空气，K量表和（Obukhov-Corrsin O-C）温度耗散量表的顺序相同，因此在k涡流或立即周围FCN的温度是同质的。产卵液滴会结合和沉降（插图）。贡献上海的过程/现象包括波浪和破裂，夜间对流，湍流和混合，潮汐和电流。相应的低大气现象包括波边界层以及剪切和对流湍流。在空气界面，湍流，质量，动量和气溶胶交换通过波浪破裂和通过[Molecular]皮肤层的恢复而发生，这会燃烧空气 - 海洋相互作用。短/长波辐射（SWR/LWR）和对流过程也影响海面温度（SST）。MABL的重要贡献来自概要和中尺度[对流]系统，包括前部，高和低点，反转，海面和雾顶的加热/冷却，DIEL循环，云，云，湍流和气溶胶。如果存在，则来自边界混合，上升流，升级的波浪破裂，海洋/海洋[差分]加热和内部边界层（IBL）的沿海贡献对雾生命周期有重大影响。
生物标志物释放：从混乱到基因组数据清晰度的编程管道
生物标志物分析在诊断和临床试验中越来越重要，不仅在肿瘤学，而且在其他领域，随着洞察力获得的见解为个性化疗法铺平了道路。通用术语“生物标志物”包括多种生物分子，这种多样性也适用于其分析方法的类型。一种有希望的情况是使用遗传数据，可以通过下一代测序（NGS）获得。在基因组学领域工作，统计程序员面临着处理大量主要非结构化原始数据的挑战。在这里，我们显示了一个模范管道，该管道详细介绍了NGS数据的处理以创建最终分析集。因此，我们通过使用公共数据库来解决数据标准化，协调和注释基因组数据的问题。分享有关此类工作流程的见解有望提高对生物标志物分析及其解决方案挑战的认识。引言近年来，通过在临床试验中引入大数据应用的彻底改变了患者护理。基因组测序为个体之间的高个体间变异提供了见解，得出的结论是，有可能将疾病定制为个体特征。1因此，个性化医学（也称为精密医学）已进入临床试验领域。通常认为这两个术语是类似的，但“个性化”一词引起了人们的关注，因为可能会误解为每个人的独特开发。精密医学的目标是什么？精确医学旨在使用生物标志物（个体特征）将个体分类为不同的亚群，以量身定制其医疗。分类可能基于对特定疾病的敏感性，疾病的潜在生物学或对特定治疗的反应。因此，个性化医学与常规疗法有所不同，因为它的重点是最有可能受益于这种治疗方法，支付费用和副作用的个人，这些人可能会通过常规疗法而产生。2基于这些分类，可以开发有针对性的方法，这些方法主要具有高度选择性与低级毒性相结合。3一个突出的例子是小分子抑制剂克罗唑替尼，该抑制剂用于NSCLC患者ALK或ROS1基因融合的靶向治疗方法。4–6在这种情况下，两种融合会导致肿瘤发育，因此可以充当基因组生物标志物。通过在诊断中使用它们，可以缩小多达7％4-6个NSCLC患者的小亚种群，这些类型的融合因子对克里佐替尼敏感。然而，这种目标方法也可能有一些陷阱，因为可能有一定数量的子人群中对该疗法没有反应，或者在一段时间后停止反应，这会导致疾病的进一步发展或复发。这是基于耐药性的共同现象，耐药性是精密医学中的另一个热门话题。虽然先前存在的抗性被称为“主要抗性” 7，但仅在治疗期间或由于治疗而形成的机制被称为“获得的抗药性”。8种耐药性的原因可以是多种原因，但是主要的机制是靶基因3中的突变，也称为靶标突变9，其中癌细胞试图逃避给定的疗法。除了其他机制（例如表观遗传变化）外，耐药性的另一个常见原因是肿瘤细胞用于提供持续信号传导的下游信号传导基因突变。这些类型的遗传改变通常称为脱靶突变9，并且可以发生在不同的基因亚型中，这些基因类型通常分为三类：癌基因，肿瘤抑制基因（TSG）和具有模棱两可作用的基因。致癌基因通常介导信号传导以用于细胞的生长和细胞分裂，而TSG速度减慢甚至抑制了这种信号并介导凋亡。这些亚型的突变变化会导致癌基因的激活增加或TSG抑制，这可能导致大规模和不受控制的细胞生长，例如肿瘤细胞。模棱两可的基因可以用作癌基因或TSG，具体取决于各自的细胞信号传导。可以使用遗传数据来分析提到的各种遗传异常，在该数据中，这种抗性突变（无论是靶向）被视为生物标志物。
第二个清晰度预测挑战：助听器可理解性预测的机器学习挑战
本文报告了第二个清晰性词典挑战（CPC2）的设计和结果，以预测听力障碍的人听到的助听器处理信号的清晰度。挑战旨在促进新方法，以估算可用于未来助听器算法开发的助听器信号的清晰度。它在许多关键方向上扩展了较早的一轮（CPC1，2022），包括来自新的语音清晰度聆听的较大数据集，测试材料的可变性更大，以及一个需要预测系统才能推广到不看见的Al-Gorithms和听众的设计。本文提供了有关新公开可用的CPC2数据集，CPC2挑战设计和基线系统的完整描述。挑战吸引了9个研究团队的12个系统。审查了系统，其性能是分析的，并提出了结论，参考了自早期CPC1挑战以来所取得的进展。，可以看到基于预训练的大声学模型的无参考，非侵入性系统如何在这种情况下表现良好。
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。
风险投资资格的更好数据和清晰度
为什么这很重要 小企业一直是美国经济技术发展的主要源泉，但在获得充分开发和商业化其技术所需的资金和投资方面面临挑战。小企业创新研究 (SBIR) 计划根据《小企业创新发展法》于 1982 年设立，旨在增加小型创新公司参与联邦资助的研究和开发 (R&D)，并刺激小企业的技术开发和商业化。1 小企业管理局 (SBA) 负责监督 SBIR 计划、制定政策和提供计划指导。11 个联邦机构通过向小企业提供补助金或其他类型的 SBIR 奖励来参与该计划。根据 SBA 的数据，在 2022 财年 (FY)，各机构向小企业颁发了 5,000 多个 SBIR 奖励，价值近 40 亿美元。要获得 SBIR 奖励，小企业必须满足某些所有权和其他资格标准。
小儿肿瘤学诊所中的终末清晰度
摘要：随着时间的流逝和培养的记录，在死亡前的精神清晰度异常增强，并在患有和没有神经退行性疾病的患者中进行了报道，精神疾病以及其他神经认知缺陷以及非终端和终端状况的患者进行了报道。通过现有的专业网络使用目的抽样方法，请求小儿肿瘤学家和医疗人员目睹的小儿终止清晰度的临床表现。我们记录了暗示儿童终末清晰度的临床表现，这是由他们的两家大三级小儿医院的迎接医生编写的。在观察到小儿患者死亡之前的几天和几个小时内，意外且未经预料的心理清晰度，言语交流和/或身体能力的变化。每个患者的医疗状况不应允许进行此类更改。被称为末端清除率的Phe-nomenon为这些偏差提供了一个概念框架，尽管在得出明确的结论之前，请先对更系统的文档和临床研究进行更严格的差异。
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。