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在整个鼠标脑图像数据集中用于3D细胞检测的深度学习算法
了解神经系统的功能需要绘制其由功能，解剖或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近，组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞弹出。但是，手动映射这些神经元很容易出现偏见，并且通常不切实际地消耗。在这里，我们提出了一种使用stan-dard台式计算机硬件的鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata的开放源算法。我们通过绘制大脑范围的位置来证明方法的应用和力量，这些位置的大脑种群用逆行跨突触性VI-RAL感染表达的细胞质泛流蛋白标记。
使用 iDISCO+ 和光片荧光显微镜自动绘制和量化神经元活动的优化小鼠大脑图谱
摘要 近年来，全脑免疫标记、光片荧光显微镜 (LSFM) 以及随后的数据与通用参考图谱的配准相结合，已经能够对成年小鼠大脑中的荧光标记或示踪剂进行 3D 可视化和量化。如今，由艾伦脑科学研究所 (AIBS CCFv3) 开发的通用坐标框架版本 3 被广泛用作配准 LSFM 数据的标准大脑图谱。然而，AIBS CCFv3 基于与用于 LSFM 成像的不同组织学处理和成像模式，因此，数据在组织对比度和形态上都不同。为了提高 LSFM 成像全脑数据的配准和量化的准确性和速度，我们基于免疫标记和溶剂透明化的大脑创建了一个优化的数字小鼠大脑图谱。与 AIBS CCFv3 图谱相比，我们的图谱可以更快、更准确地绘制神经元活动图谱，这些神经元活动以 c-Fos 表达为衡量标准，尤其是在后脑中。我们通过比较在瘦小鼠和饮食诱导的肥胖小鼠中急性给予索马鲁肽后 c-Fos 表达的全脑定量变化，进一步证明了 LSFM 图谱的实用性。结合改进的 c-Fos 检测算法，LSFM 图谱能够无偏且计算高效地表征药物对全脑神经元活动模式的影响。总之，我们建立了一个优化的参考图谱，以便更精确地绘制用于 LSFM 处理的小鼠大脑中的荧光标记物（包括 c-Fos）。
将二维脑图像重建为三维
引言：对受影响的特定解剖结构进行三维（3-D）重建可以帮助临床医生更好地可视化和利用来自三维成像方式（包括计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）[1]）的体积事实。从临床图像中获取大脑解剖结构已被证实对术前计划和计算机辅助手术非常有用。从 CT 或 MRI 图像重建 3-D 模型的传统方法主要涉及图像处理和可视化技术，并且图像中已经存在三维数据。使用关于大脑形状和形状模型的一些预先记录从大脑图像进行三维建模已经成为一个研究感兴趣的话题[2]。根据用于重建的信息，可以从图像进行 3D 重建的方法可分为以下几种。
多重连通区域的圆形狭缝图及其在脑图像处理中的应用
摘要 本文提出了一种快速边界积分方程方法，用于求解有界多重连通区域到具有圆形狭缝区域的圆盘和环面上的数值保角映射及其逆。该方法基于两个具有 Neumann 型核和广义 Neumann 核的唯一可解边界积分方程。利用 Nyström 方法、GMRES 方法和快速多极子方法相结合，对与映射相关的积分方程进行数值求解。新算法的复杂度为 O(( M + 1 ) n ) ，其中 M + 1 代表多重连通区域的重数，n 表示每个边界组件上的节点数。先前的算法需要 O(( M + 1 ) 3 n 3 ) 运算。一些试验计算的数值结果表明我们的方法能够处理具有复杂几何形状和非常高连通性的区域。本文还给出了该方法在医学人脑图像处理中的应用。
功能脑图分析与计算机测试有效鉴别轻度认知障碍
社区居住的非裔美国老人患轻度认知障碍 (MCI) 或阿尔茨海默病及相关痴呆症的可能性是老年白人的两倍，因此他们是需要早期监测的重要高危群体。由于成本和负担，更广泛的影像学或脑脊液研究存在重大障碍。我们将功能连接和图论测量（源自静息态脑电图 (EEG) 记录）与计算机化认知测试相结合，以基于社区居住的非裔美国老人样本识别 MCI 患者与健康对照者之间的差异。我们发现 MCI 患者的功能连接显著下降，图拓扑结构整合度较低。功能连接、拓扑和认知测量相结合对于预测 MCI 非常有效，而且综合测量方法比单一方法更有效。具体而言，通过将认知特征与功能连接和拓扑特征相结合，与使用单一认知或 EEG 域特征进行分类相比，预测结果有所改善，准确率为 86.5%，而最佳单一方法的准确率为 77.5%。居住在社区的非裔美国老年人认为 EEG 和计算机化测试可以接受，并且在区分健康对照者和居住在社区的 MCI 患者方面，结果很有希望。
具有空间自相关的脑图生成模型
其中，k 是用于执行平滑的最近相邻区域的数量，K 是与距离相关的平滑核，d ij 是区域 i 和 j 之间的距离。我们使用一个指数衰减的平滑核，其特征长度尺度等于第 k 个最近邻居的距离。根据 Viladomat 等人（2014）的研究，我们的平滑核被截断，这里的特征长度尺度为 e − 1 。因此，在脑图采样较为稀疏的区域中，核截断的距离会更大。参数 k 决定了重新引入替代图中的 SA 的空间尺度，它是从一组用户定义的 80 个值中选择的，以使替代图与目标图的拟合度最大化（我们将在下面讨论这一点）。
半径优化的高效模板匹配用于脑图像病变检测
摘要 — 为了快速自动诊断神经疾病，需要从体积磁共振成像 (MRI) 中计算机辅助检测脑损伤。模板匹配技术可以为脑损伤的自动定位提供满意的结果；然而，找到使模板和损伤相似度最大化的最佳模板大小仍然具有挑战性。这增加了算法的复杂性和对计算资源的要求，同时使用了三维 (3D) 模板处理大型 MRI 体积。因此，需要降低模板匹配的计算复杂度。在本文中，我们首先提出了一个数学框架，用于计算归一化互相关系数 (NCCC) 作为 MRI 体积和近似 3D 高斯模板之间的相似性度量，具有线性时间复杂度，而不是传统的基于快速傅里叶变换 (FFT) 的方法，其复杂度为，其中是图像中的体素数，是尝试的模板半径的数量。然后，我们提出一个数学公式来分析估计图像中每个体素的最佳模板半径，并计算具有位置相关最佳半径的 NCCC，从而将复杂度降低到。我们在一个合成和两个真实的多发性硬化症数据库上测试了我们的方法，并将其在病变检测中的性能与 FFT 和最先进的病变预测算法进行了比较。我们通过实验证明了所提出的方法在脑病变检测中的效率及其与现有技术相当的性能。索引术语 – 脑病变检测、计算复杂度、FFT、MRI、NCCC、模板匹配。
半径优化的高效模板匹配用于脑图像病变检测
摘要 — 为了快速自动诊断神经疾病，需要从体积磁共振成像 (MRI) 中计算机辅助检测脑损伤。模板匹配技术可以为脑损伤的自动定位提供满意的结果；然而，找到使模板和损伤相似度最大化的最佳模板大小仍然具有挑战性。这增加了算法的复杂性和对计算资源的要求，同时使用了三维 (3D) 模板处理大型 MRI 体积。因此，需要降低模板匹配的计算复杂度。在本文中，我们首先提出了一个数学框架，用于计算归一化互相关系数 (NCCC) 作为 MRI 体积和近似 3D 高斯模板之间的相似性度量，具有线性时间复杂度，而不是传统的基于快速傅里叶变换 (FFT) 的方法，其复杂度为，其中是图像中的体素数，是尝试的模板半径的数量。然后，我们提出一个数学公式来分析估计图像中每个体素的最佳模板半径，并计算具有位置相关最佳半径的 NCCC，从而将复杂度降低到。我们在一个合成和两个真实的多发性硬化症数据库上测试了我们的方法，并将其在病变检测中的性能与 FFT 和最先进的病变预测算法进行了比较。我们通过实验证明了所提出的方法在脑病变检测中的效率及其与现有技术相当的性能。索引术语 – 脑病变检测、计算复杂度、FFT、MRI、NCCC、模板匹配。
NIH推动妇女健康 对接Cas9中的对接站点，用于腺嘌呤基础编辑多样化和RNA脱离目标消除 通过以参与者为中心的心理教育程序缓解安慰剂响应：一项随机，单盲，全安慰剂研究主要抑郁症和精神病 表面处理对通量可调的transmon Qubits 的影响 S41598-023-32902-Z.pdf 人类寿命的大脑图表
一年来，美国国立卫生研究院（NIH）拥有妇女健康研究办公室。当Car-Diosist Bernadine Healy成为今年早些时候的第一位女性NIH负责人时，她很快就宣布了一项有关妇女健康的重大研究计划。无论她在国会议员约翰·丁格尔（John Dingell）在NIH的欺诈办公室方面的困难如何，希利（Healy）将因对妇女的这种政治正确立场而获得国会的普遍赞美。这是一个有趣的发展。该倡议的基石将是一项5亿美元的十年研究，对60,000至70,000名绝经后妇女的研究，这些妇女因年龄而有患心脏病发作，死于癌症或死于老年和脆性骨头的风险。该研究旨在评估对妇女饮食健康，激素替代疗法，钙和维生素D补充剂的影响。这项研究可能还将涵盖抗氧化剂的使用，早期疾病的相对价值以及预防吸烟。这将是对美国有史以来对同类的最大表演分析。healy说，这项对全日制后妇女的研究将是通过妇女健康研究办公室协调的几项举措之一，在她成为董事之前创建的是国会的妇女健康核心会议，这是由一组妇女敦促的妇女敦促的，这些妇女从那以后就成立了妇女健康研究协会的科学学会。“因此，研究必须考虑到非洲裔美国人，西班牙裔，美洲原住民和亚洲妇女等各种群体之间发生的文化差异。”这一运动的前提是，对男性健康的研究不能轻易扩展到妇女，并且对一个族裔的妇女的重新搜索不一定适用于另一个族裔。妇女运动还对信念可以通过适当的行为来预防疾病的信念，这意味着行为和社会科学在创建新的研究议程中与传统的生物医学科学一样重要。在过去的一年中，妇女的健康并没有出现在政治议程上。自1980年代初以来，这个问题一直在势头，当时政府任命了一个工作队，其建议毫不奇怪，听起来很