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胎儿大脑的中线矢状视图：从3D移至2D
摘要本研究的目的是通过使用二维（2D）技术来评估胎儿大脑的中线结构并将其与三维（3D）技术进行比较，研究简化方法的有效性。这项研究是在60例颅内解剖结构的60个胎儿和10个胎儿的胎儿中进行的，涉及妊娠19至28周的中线大脑结构。超声检查是在Voluson E8 BT10上进行的。2D平面是通过通过前后方纤维对换能器对准换能器以及通过跨性别的超声图或经阴道超声图（TVS）方法对准换能器的。也通过3D获得了中位平面。访问。2D和3D平面进行了定性比较。3D中线矢状平面可以在48/50个正常胎儿中可视化。总共获得了2D中间平面，通常更容易，更迅速地获得。电视也用于臀位表现的胎儿中。2D图像和3D图像之间有一个很好的相关性。异常组包括10个胎儿。在所有情况下，诊断均可通过2D和3D视图进行，但3D添加了临床上有用的信息，尤其是在两个具有后窝病变的胎儿中。2D中位数观点可很好地显示解剖学以及异常。使用高分辨率探测器，2D中间飞机足够好，可以弥补3D平面景观，尤其是在3D设备和3D技术专业知识的发展中国家中。
青少年矢状面姿势障碍的物理康复及其与神经生理学的关系
1 乌克兰国立高等教育机构“Vasyl Stefanyk Precarpathian 国立大学”，乌克兰，liliavojch2017@gmail.com 2 伊万诺-弗兰科夫斯克国立医科大学，乌克兰，n.golod@ukr.net 3 国立皮罗戈夫纪念医科大学，乌克兰，medredaktor@gmail.com 4 乌克兰国立高等教育机构“Vasyl Stefanyk Precarpathian 国立大学”，乌克兰，zastavnaom@gmail.com 5 国立 Dragomanov 师范大学，chepurnal@gmail.com 6 苏梅马卡连科国立师范大学，乌克兰，petrorybalko13@gmail.com 7 苏梅国立农业大学，乌克兰，homenko.symu@gmail.com 8 Мykhailo Kotsiubynskyi 文尼察国立师范大学，乌克兰，valentina777808@gmail.com 9 国立皮罗戈夫乌克兰纪念医科大学，spkolisnyk@vnmu.edu.ua 10 乌克兰帕夫洛·蒂奇纳乌曼国立师范大学，in77na77@ukr.net
使用多模态 MRI 扫描对多视图 CNN 模型进行集成学习以预测脑肿瘤患者的生存时间
本研究提出的方法的一个关键思想是将 3D MRI 扫描转换为轴向、冠状面和矢状面的 2D 堆叠切片。因此，对于每个患者，都会从第 2.1 节中定义的四种 MRI 模式生成 12 个 2D 堆叠 MRI 切片。此后，我们将这 12 个 2D 堆叠切片分别表示为 FLAIR MRI 模式的轴向、冠状面和矢状面投影的 FLAIR-轴向、FLAIR-冠状面和 FLAIR-矢状面。同样，T1、T1CE 和 T2 模式的轴向、冠状面和矢状面视图分别表示为 T1-轴向、T1-冠状面和 T1-矢状面、T1CE-轴向、T1CE-冠状面和 T1CE-矢状面以及 T2-轴向、T2-冠状面和 T2-矢状面。为避免处理背景和管理 GPU 内存限制，我们排除了每张 MRI 扫描中不包含任何脑组织的一些开始和结束切片。每张切片的强度像素也在 0 到 255 的范围内重新缩放，转换为 PNG 格式，并归一化为零均值和单位方差。MRI 扫描的 3D 到 2D 重建使每张 2D 轴向、冠状面和矢状面投影图像的形状大小分别为 240 × 240、155 × 240 和 155 × 240 像素。这些投影图像
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
基于CT图像的婴儿颅骨缝合线和Fontanelles的定量形态分析框架
fi g u r e 3九部分的缝合线和fontanelles，包括旋风缝合线，前fontanelle，冠状缝合线，冠状缝合力，鳞状缝合，矢状缝线，lambdoidal缝合力，后缝线，后fontanelle，sphenoidal fontanelle和mastainelle and masteroid fontanelle doction inthere forthanelle ways in 3222 22222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222 rection。Metopic缝合线始于nasion，这也是边界1和边界的起点2。矢状缝合线从顶骨的角点开始，这也是边界3和边界的起点和终点4。基于其边界上半标记的宽度差异，确定了Metopic缝合线和矢状缝合线的终点。还通过宽度方差识别位于侧面（蓝色）的其余24个缔约点，该方差确定了其余缝合线的端点。该数字使用了69名受试者的平均PC分数产生的缝合线和Fontanelle的平均形态。
短文 - 矢千绘望 CV
（Yachie N 是 + 第一和/或 * 通讯作者）基因组编辑：在 CRISPR-Cas9 基因组编辑中，向导 RNA 将 Cas9 募集到与原间隔区相邻基序 (PAM) 序列 5'-NGG-3' 相邻的目标基因组区域，然后 Cas9 产生 DNA 双链断裂 (DSB)。该事件通过诱导不同的 DNA 修复途径促进基因缺失或转基因插入，但 DSB 具有细胞毒性，并且基于 DSB 的编辑结果不可预测。我们与 Keiji Nishida 博士合作开发了一种新的基因组编辑工具 Target-AID，它将胞苷脱氨酶 (AID) 融合到切口酶 Cas9 上，并实现了高度精确的靶向 C→T 替换，而无需 DSB [Science 2016]。我们还与 Osamu Nureki 博士合作，成功将 Cas9 的靶向范围从限制性 NGG 扩展到 NG PAM（Cas9-NG），并开发了 Target-AID-NG [ Science 2018] 。此外，我的团队开发了一种新的碱基编辑器 Target-ACEmax，它能够在目标 DNA 分子上同时诱导 C→T 和 A→G 替换，极大地扩展了碱基编辑在治疗和生物技术开发中的潜力 [ Nature Biotechnology 2020*] 。我们还为由 Atsushi Hoshino 博士和 Osamu Nureki 博士领导的基于 Cas12f 的紧凑型基因组编辑工具的开发做出了贡献 [ Cell 2023] 。此外，为了探索除 CRIPSR-Cas9 和其他已表征的基因组编辑工具之外的新基因组编辑工具，我们开发了一种工具，可以从基因组和宏基因组资源中快速捕获周期性和间隔周期性重复序列 [ Nucleic Acids Research 2019*]。细胞谱系追踪：已提出了几种方法来追踪多细胞生物的发育细胞谱系，其中嵌入染色体的 DNA 条形码通过 Cas9 不断突变并从母细胞遗传到子细胞，可以根据观察时的突变模式重建谱系。然而，这些技术都没有实现高分辨率的谱系追踪。为了在单细胞分辨率下破译哺乳动物（小鼠）全身发育过程的图谱，我的团队概述了该领域的关键问题和观点 [Science 2022*]，并正在开发新的基因回路、小鼠工程和高性能计算技术。上述 Target-AID 和 Target-ACEmax 主要用于高分辨率细胞谱系追踪。我们还开发了一种新的深度分布式计算平台，并成功对模拟器生成的超过 2.35 亿个突变序列进行了精确的谱系重建 [Nature Biotechnology 2022*]。回顾性克隆分离：“化疗抗性克隆是否从一开始就存在于具有独特细胞状态的初始细胞群中？”或“观察到的干细胞分化命运背后是否有任何分子因素？”等问题突出了许多尚未解决的生物学问题。如果可以从初始细胞群中分离出在细胞进展后期表现出特定表型的克隆，则可以解决这些问题。最近出现了“回顾性克隆分离”这一新概念来解决上述问题。首先在这样的系统中繁殖条形码细胞群，然后对其亚群进行给定的测定。在识别出感兴趣的条形码克隆后，以条形码特定的方式从初始或实验期间存储的任何其他亚群中分离出相同的克隆（或其近亲）。然后可以对分离的活克隆进行任何后续实验，包括组学测量和用分离物重建合成细胞群。我们最近建立了一种使用 CRISPR 碱基编辑的高性能回顾性分离技术 CloneSelect [ bioRxiv 2022*]。我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，涉及破坏蛋白质相互作用的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015]。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*]。使用我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，与破坏蛋白质相互作用有关的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015] 。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*] 。使用我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，与破坏蛋白质相互作用有关的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015] 。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*] 。使用
日本人工智能技术：现状与前景
• 充分利用AI，无需工人调整设备，提高制造工序的生产效率。特点1：高速推理：开发了AI控制技术，可与FA设备控制并行进行高速推理。特点2 ：环境适应：学习运转过程中的状态量，适应不断变化的加工环境。特点三：高可靠性：对推理结果的可靠性进行指标化，实现高可靠的AI控制技术。
国际人工智能政策辩论现状
感谢联合国教科文组织世界科学知识与技术伦理委员会（COMEST）成员编写的《关于人工智能伦理可能的标准制定文书的初步研究》，以及特设专家组成员编写的《人工智能伦理建议书》初稿，3
多视角脑肿瘤分割（MVBTS）
图 2. 平面和三平面网络的概念。（a）轴向平面网络，其中在轴向图像上训练的 CA、CCSA 和 SCSA 网络的分割结果被组合以生成结果。同样，我们可以创建一个冠状集合和一个矢状集合。（b）三平面网络的概述，其中在轴向、冠状和矢状图像上训练的单个注意网络（例如 CA 网络）生成的分割结果被组合以生成结果。在三个正交平面上训练的 CCSA 和 SCSA 注意网络会生成类似的分割结果。