摘要:啮齿动物脑血管成像是光声学研究大脑活动和病理的热门应用之一。深层脑结构成像常常受到光传输和声学检测系统布置不合理所阻碍。在我们的工作中,我们重新审视了光声信号生成背后的物理原理,以便从理论上评估最佳激光波长,以超越光在高度散射和吸收的脑组织中扩散所造成的穿透障碍,对啮齿动物进行脑血管光声血管造影。我们开发了一个基于扩散近似的综合模型,使用与典型鼠脑非常相似的光学和声学参数来模拟光声信号生成。该模型揭示了可见光和近红外光谱中的三个特征波长范围,最适合对不同大小和深度的脑血管进行成像。数值模拟证实了理论结论,而体内成像实验进一步验证了准确分辨 0.7 至 7 毫米深度范围内脑血管的能力。
2024 年 8 月 21 日 首席,祝贺您入选!您来自首席军士长的传统,他们知道在危机中,情况往往会发生变化,首席必须做好准备。您现在是这一传统的一部分,必须在特殊时期领导我们的海军。作为首席军士长,您的责任是花时间进行水手的技术培训、教育、身心健康以及家人的健康和安全。投资您的水手可以打造出拥有最高标准且不会接受失败的有效战斗团队。您作为领导者的成功取决于您与领导者建立联系的能力。您必须是技术专家……技术信息的最终权威,并应奖励水手的技术掌握。拥抱不断学习的生活,并将这一点灌输给您的水手。您必须了解水手们的希望、梦想和愿望,并帮助他们在海军内外的人生道路上前行。保持相关性 – 如果您的水手们没有向您寻求指导或寻求帮助,您可能与他们无关。酋长培养具有坚强性格、独特视角和绝对韧性的领导者。我们负责对人员进行全面培训。我们必须有效管理我们多元化劳动力的才能,以在任何特定时刻释放他们的全部潜力。酋长们必须在伤亡发生时奋力拼搏,并组建一支对自己的能力充满信心的团队。酋长们挑战他们的水手和团队不仅要合格,而且要熟练和自信。永远不要在不了解标准是什么或应该是什么的情况下接受标准。问题会存在;当你看到问题时,不要忽视它;要采取行动。酋长推动成果,而不是为了活动而活动。你必须始终努力提高标准,永远不要满足于现状。你不是靠自己走到今天的。花点时间感谢你所爱的人的无私牺牲和支持。我的妻子伊芙琳给了我最大的目标感和灵感,她让每个庆祝时刻都变得更加甜蜜!记住,你来这里是有目的的。你被选为我们海军需要的领导者。我知道你们每个人都准备好接受下一个挑战,取得成功,成为酋长。迎接挑战。欢迎来到 Mess。詹姆斯。入会不是你要忍受的事情,而是你要克服的挑战,以便为海军每天对你的要求做好准备。M. Honea 第 16 任海军士官长
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1阿拉伯联合酋长国大学家庭医学系,阿拉伯联合大学,阿布扎比,阿拉伯联合酋长国,阿布扎比,2家家庭护理,老年医疗局和扩展护理,大洛杉矶,退伍军人事务部阿拉伯联合酋长国,伦敦帝国帝国学院,英国帝国工程部4,阿拉伯联合酋长国阿布扎比市艾因·阿因·阿恩医院5号,阿拉伯联合酋长国6号,阿拉伯联合酋长国学院,阿拉伯联合酋长国大学,阿拉伯大学,阿布·杜比阿拉伯联合酋长国达比,洛马·琳达大学8号公共卫生学院,加利福尼亚州洛马·琳达,美国,美国
2023 — S.E.E.舱位通票,私人 S.L.C./ s。时间。时间。并接受开放教育。加琳你。
Michael D. Farwell 1,2 , Raymond F. Gamache 1 , Hasan Babazada 1 , Matthew D. Hellmann 3,4,5 , James J. Harding 4,5 , Ron Korn 6 , Alessandro Mascioni 7 , William Le 7 , Ian Wilson 7 , Michael S. Gordon 8 , Anna M. Wu 7,9 , Gary A. Ulaner 10 , Jedd D. Wolchok 3,4,5,11 , Michael A. Postow 4,5* , 和 Neeta Pandit-Taskar 3,12,13* 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射科,宾夕法尼亚州费城。 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院艾布拉姆森癌症中心,宾夕法尼亚州费城。 3 帕克癌症免疫治疗研究所,纪念斯隆凯特琳癌症中心,纽约,纽约。 4 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心医学系。5 纽约威尔康奈尔医学院医学系。6 亚利桑那州斯科茨代尔 Imaging Endpoints。7 加利福尼亚州英格尔伍德 ImaginAb, Inc.。8 亚利桑那州斯科茨代尔 HonorHealth 研究所。9 加利福尼亚州杜瓦特希望之城贝克曼研究所分子成像与治疗系。10 加利福尼亚州纽波特比奇霍格家族癌症研究所分子成像与治疗系。11 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心人类肿瘤学和发病机制项目。12 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心放射科。13 纽约威尔康奈尔医学院放射科。*作者注:MAP 和 NPT 对本研究贡献相同
差异丰度分析是微生物组数据统计分析的核心。微生物组测序数据的组成性质使假阳性对照具有挑战性。在这里,我们表明,可以通过简单但功能高的方法来解决组成效应。所提出的方法Linda仅需要在中心对数比率转换的数据上拟合线性回归模型,并因组成效应而纠正偏差。我们表明,琳达(Linda)拥有渐近的FDR控制,可以扩展到相关的微生物组数据的混合效应模型。使用模拟和真实示例,我们证明了琳达的效果。
夏琳·沙利文(Charlene Sullivan),研究人员;和伊丽莎白·敏切(Elizabeth Minchew),副行动。它是一系列注释的一部分