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theta-gamma相的定向图分析
摘要 - 理解大脑中复杂的神经相互作用对于推进诊断和治疗策略至关重要。帕金森病（PD）是由多巴胺不足引起的神经退行性疾病，会影响大脑大面积的网络水平性能。这项研究介绍了一种新型的脑电图（EEG）数据分析方法，研究了theta-gamma跨频率相位振幅耦合（PAC）的时间动力学（PAC），通过使用有向图网络。该方法是特别开发的，可以将PD患者与健康对照区分开。我们首先测量脑电通道对之间的PAC，以构建一个有向图，该图指示不同大脑区域之间的方向相互作用。然后，通过分析该图的结构特征，例如节点聚类和跨时间的有效路径长度，我们提出了图形特征作为诊断标记，以分类来自健康对照的PD患者。结果表明，PD患者和对照组的有向图有显着差异，路径长度和连通性模式的改变表明神经通信中断。这些发现强调了基于PAC的脑电图数据采用定向图分析的潜力，以发现由PD等神经系统疾病引起的神经机制的变化。
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
CSP Gen3：阳光液相途径CSP Gen3：阳光液相途径
团队受益于多个工业合作伙伴的贡献 - 首先也是最重要的是，Bridgers＆Paxton的Dwight Dorsey努力将不同的研究组件整合到液相系统的功能设计中。Dwight的实践经验和看似无限的耐心对于我们将这项技术的可行综合设计融合在一起的能力至关重要。如图2所示，该项目受益于多个合同合作伙伴。团队负责人和公司包括与JT Thorpe＆Son，Gordon Bigham的Dwight，Joe Rigby，与Job Industrial Services一起，Dereje Shiferaw与Vacuum Process Engineering一起，Glen Bostick，Glen Bostick和David Wait与Nooter/Eriksen和Nathan Tedford一起使用Hatch。Dan Barth具有高温系统设计，汉克价格和Bruce Kelly的太阳能动力学为熔融盐提供了有关泵，阀门和油箱设计的重要细节。与ICL的Reinhard Effenberger博士是研究计划的早期且一致的支持者，领导了工业盐化学的努力。
带相变热储存的热泵
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用48元素的可编程相板
我们提出了一个48个元素的可编程相板，用于通过光刻和聚焦离子束的组合所产生的相干电子波。这将从光光学的波前塑造的非常成功的概念带入了电子光学的领域，并提供了准备电子量子状态的重要新自由度。相板芯片安装在放置在100-300 kV范围内的透射电子显微镜的C2平面上的孔杆上。相板的行为的特征是Gerchberg-Saxton算法，显示在300 kV时的相位灵敏度为0.075 rad / mV，相位分辨率约为3·10 - 3π。此外，我们简要概述了可能的用例，并通过模拟和实验结果进行支持。
