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World File Search System移位
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
中线移位程度之间的相关性
结果本研究表明，属于51-60岁（32％）和61-70岁（40％）的年龄组的患者人数几乎相等，随后是70岁以上的患者（12％），该组患有质量效应，在对照组中几乎相同。在100个临床诊断出的出血性中风50中有自发的脑出血，质量效应，男性为38（76％），女性为12（24％）。其他50例自发性脑出血，无目的地将质量效应视为对照，而男性为34（68％），女性为16（32％）（表1）。在100个受试者中（案例加对照）以下站点中有CT扫描中出血：supertentorial（85％）和infratentorial（15％）（表II）。很明显，由于MCA分支的破裂，其后大部分（76％）发生，然后是前和后大脑动脉（病例加对照）（表III）。格拉斯哥昏迷量表得分为13-15，有06名（12％）的ISCH患者具有质量效应，9-12的患者有17（34％），而低GCS得分分别为3-5例，同一组的患者分别为27（54％）。另一方面，在没有质量效应的组中，有24％的得分为13-15，而60％的得分为9-12，而8（16％）的得分为3-5（表IV）。将CT扫描中的隔膜移位分为两组：在20（40％）中观察到10毫米或更少30毫米（60％）的患者（60％）患者的转移大于10 mm。
自动中线移位检测和量化...
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS)，这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中，使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注，并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状，确定所采用的方法，评估算法的性能，并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索，确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析，重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化，包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面，采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异，灵敏度范围为 70% 到 100%，特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而，不同的研究人员使用了不同的技术；因此，很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化，以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。
神经外科手术中脑移位的生物力学建模
1) Lesage 等人，2020 年，IPEM，“使用公共基准数据预测内向脑移位的粘弹性生物力学模型” 2) Sun 等人，2013 年，Journal of Translational Engineering in Health and Medicine，“使用生物力学模型进行近实时计算机辅助手术矫正脑移位” 3) Xiao 等人，2017 年，AAPM，“脑肿瘤的回顾性评估 (RESECT)：低级别胶质瘤手术前 MRI 和术中超声临床数据库” 4) Poulios 等人，2022 年，开源软件，GetFEM 5) Chen 等人，2017 年，IEEE Xplore，“基于有限元法和静水力学的神经导航简单脑移位估计” 6) Bom 等人，2018 年，Acustica e Vibracoes， “基于 Arduino 的头部跟踪设备：组装和在声学中的应用” 7) Dreamstime，免版税，https://www.dreamstime.com/measuring-cups-different-fluid-levels-measuring-cups-scale-different-fluid-levels-flat-design-simple-image189837634 8) Cohen-Gadol，2022 年，《神经图谱》，“脑肿瘤：患者需要知道什么”
使用 DCT、增量调制和双移位的比较研究
摘要 存储、传输和处理高维脑电图 (EGG) 信号是一项关键挑战。EEG 压缩的目标是去除 EEG 信号中的冗余数据。EEG 等医学信号必须具有高质量才能用于医学诊断。本文使用基于离散余弦变换 (DCT) 和双移位编码的接近零均方误差 (MSE) 的压缩系统来实现快速高效的 EEG 数据压缩。本文研究并比较了对变换和量化的输入信号应用或不使用增量调制的情况。在将输出映射到正值后应用双移位编码作为最后一步。使用来自 CHB-MIT 头皮 EEG 数据库的 EEG 数据文件测试系统性能。压缩比 (CR) 用于评估压缩系统性能。与以前对相同数据样本的研究相比，结果令人鼓舞。关键词：EEG、压缩、DCT、双移位编码、增量调制、映射到正值、直方图、压缩比。巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 阿尔莫尔 莫尔
s2-MLP：视觉的空间移位MLP体系结构
最近，Visual Transformer（VIT）及其以下作品放弃了卷积，并利用了自我发项操作，比CNN获得了可比甚至更高的精度。最近，MLP-Mixer放弃了卷积和自我发项操作，提出了仅包含MLP层的体系结构。为了实现交叉补丁通信，除了通道混合MLP外，它还设计了其他令牌MLP。在诸如JFT-300M之类的极限数据集上进行训练时，它会取得令人鼓舞的结果。，但是当在ImagEnet-1k等中等规模的数据集上训练时，它的表现不如其CNN和VIT对应。MLP混合使用的性能下降激励我们重新考虑令牌混合MLP。我们发现，MLP混合中的令牌混合操作是深度卷积的变体，具有全局接收场和空间特异性配置。在本文中，我们提出了一种新颖的纯MLP体系结构，即空间移位MLP（S 2 -MLP）。不同于MLP混合器，我们的S 2 -MLP仅包含通道混合MLP。我们设计了一个空间换档操作，以实现通过补丁之间的通信。它具有局部接收场，是空间的 - 不可知论。同时，它无参数且有效地计算。在Imagenet-1K数据集训练时，提出的S 2 -MLP比MLP混合剂具有更高的识别精度。同时，S 2 -MLP在ImageNet-1k数据集上具有出色的性能，具有更简单的架构，较少的失败和参数。
体内位置大脑移位的全部MRI测量...
位置脑移位（PBS），在重力作用下大脑的下垂，与立体定向干预成功的误差缘（约1 mm）相当。由于头部方向的轻微差异而引起的这种不均匀的转移可能会导致计划的手术靶标和实际位置之间的显着差异。该复杂变形的准确体内测量对于设计和验证适当的补偿以整合到神经化系统中至关重要。PBS是由易于易于盐的头取向引起的，用11名年轻人的磁共振成像测量了头部方向。通过数字体积相关在体素基础上提取全局部位移，并在标准参考空间中进行分析。结果表明，在手术相关的结构上测量了范围从0.52 mm到0.77 mm的显着位移，需要对手术目标进行特定目标校正。应变分析进一步揭示了可压缩性的局部变异性：前区域显示出膨胀（体积和形状变化），而后区域显示出较小的压缩，主要由形状变化主导。最后，对相关性的分析证明了进一步的患者和干预特异性调整的潜力，因为颅内宽度和头部倾斜与达到统计学意义的PBS相关。
信息几何广义协变量移位自适应
由 { ( x te i , y te i ) } n te i =1 构成的例子，取自测试分布 p te ( x , y ) = p te ( x ) p te ( y | x )。
π相间层间移位和kagome超导体CSV3SB5
堆叠自由度是调整材料特性的关键因素，并且已在分层材料中进行了广泛的研究。最近发现Kagome超导体CSV 3 SB 5在T CDW〜94 K下方显示出三维CDW相位。尽管对内平面调制进行了彻底的研究，但平面外调制仍然模棱两可。在这里，我们的极化和温度依赖性拉曼测量结果揭示了C 6旋转对称性的破坏，并且在大约120°的三个不同域的存在下，彼此之间存在三个不同的域。观察结果表明，CDW相可以自然解释为2C交错阶相，相邻层显示相对π相移。此外，我们在大约65 K处发现了一阶结构相变，这是由于堆叠断层而引起的堆叠顺序diSorder相变，并受到CS相关唱片模式的热磁滞行为的支持。我们的发现突出了CSV 3 SB 5中堆叠自由度的重要性，并提供了结构见解，以理解超导性和CDW之间的纠缠。
广义边界移位积分纵向评估脊髓萎缩
a 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院医学物理与生物工程系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 b 核磁共振研究单位，女王广场 MS 中心，神经炎症系，伦敦大学学院女王广场神经病学研究所，脑科学学院，伦敦，罗素广场，伦敦，WC1B 5EH，英国 c 加泰罗尼亚开放大学电子健康中心，西班牙巴塞罗那 d 多发性硬化症临床护理和研究中心，费德里科二世大学神经科学系，意大利那不勒斯 e 史密斯学院，美国马萨诸塞州北安普敦 f 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院计算机科学系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 g 生物医学工程与成像科学系，伦敦国王学院，英国 h 放射学与核医学系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 i 脑 MRI 3T , UKCenter、IRCCS Mondino 基金会，意大利帕维亚 j 意大利帕维亚大学脑与行为科学系