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利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
评论文章胚泡和肠易激综合症
肠易激综合征（IBS）被分类为功能性胃肠道疾病的类别，这些功能性胃肠道疾病的特征是腹部不适或疼痛，并以腹泻或便秘的形式不规则肠运动，没有已知的有机原因。感染后的IBS（PI-IBS）是指肠道感染后发展IBS。包括胚泡在内的各种寄生虫被认为是PI-IBS的潜在原因。胚泡属。是一种单细胞寄生虫，在包括人在内的不同哺乳动物的肠道定植。几个因素，例如亚型，寄生虫负荷和与宿主相关的因素可能影响胚泡感染的结果。几项研究表明，胚泡属的存在之间存在关系。和IBS，因为它在IBS患者中经常发现。一些研究将胚泡的某些亚型（如胚泡ST-1和胚泡ST-3）与IBS联系起来，但大多数研究无法在IBS和特定亚型之间建立明显的关联。炎症，营养不良和肠道稳态的破坏是胚泡SPP的主要建议机制。可能导致IBS。
1离子交换膜的概述
离子交换膜（IEM）通常由疏水聚合物基质和离子基组组成，可以根据移植到膜矩阵中的离子基团的类型分类为阴离子交换膜（AEM）和阳离子交换膜（CEMS）。cems用负电荷的组固定（–so 3 - ，–coo-等）进行阳离子但排斥阴离子，而AEM含有带正电荷的组（–NH 3 +，–NRH 2 +，–NR 2 H +，–NR 3 +，PR 3 +，–sr 2 +等。），允许阴离子的渗透，但延迟阳离子[1，2]。IEM的典型聚合物体系结构如图1.1a所示，而典型组如图1.1b所示[3]。根据离子基与聚合物基质的联系，IEM也可以归类为均质和异质膜。在均匀的膜中，带电的组化学键合膜基质，在异质膜中，它们与膜基质物理混合[4]。还有许多其他分类方法，总而言，我们提供了表1.1，列出了IEM的主要类别[5]。
Reliadisc™膜过滤器
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农业覆盖膜
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