远距离学习计划人脑/绵羊脑解剖的解剖学本指南适用于参与人脑和绵羊脑解剖的AIMS解剖结构的中学生。计划将由目标解剖专家提出。在这项活动中,学生将通过观察,研究和检查人类标本来更加熟悉人脑的解剖结构。主要重点是解剖学,功能和病理学。那些参加绵羊大脑解剖的学生将有机会剖析和比较解剖结构。在本文档的末尾,您将为您的学生找到解剖图,词汇评论和预/后测试。将涵盖以下主题:1。神经系统的神经元和支撑细胞2。神经系统的组织(中央和周围神经系统)4。大脑的保护覆盖物5。大脑解剖学,包括脑半球,小脑和脑干6。脊髓解剖7。颅神经和脊神经目标:学生将能够:1。定义与人脑和脊髓相关的选定项; 2。确定大脑的保护结构; 3。识别大脑的四个叶; 4。解释大脑表面积,结构和大脑功能之间的相关性。5。讨论常见的神经系统疾病和治疗。6。描述药物和酒精对大脑的影响。7。正确标记了人脑的图
正常血细胞的寿命有限;必须通过不断更新的后代细胞种群来精确地补充它们。血液的稳态要求这些细胞的增殖有效而严格受到约束。许多独特的成熟血细胞必须由这些祖细胞产生,这是通过对复杂的分化程序的受控过程和执行的受控过程。因此,发展红细胞必须产生大量的血红蛋白,但不能产生粒细胞的骨髓过氧化物酶特征,淋巴细胞的免疫球蛋白特征或纤维蛋白原受体的特征。同样,在循环中维持正常量的凝聚剂和抗凝蛋白需要精心调节的成分产生,破坏和相互作用。了解细胞生长,分化,死亡和关键蛋白质的稳态的基本生物学原理需要对基因的结构和调节表达有透彻的了解,因为现在已知基因是以这种调节的方式存储,传播和表达生物学信息的基本单位。
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是,在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer,这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架,该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征,而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外,TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中,TractGraphFormer在大的儿童数据集(n = 9345)和年轻人(n = 1065)中表现出强烈的表现。总的来说,我们的方法表明,WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别,并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力,以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
我们引入了一种称为“ SpaceCog”的空间认知的大规模神经计算模型,该模型从视觉和空间感知的机械模型中整合了最新发现。作为高级认知能力,空间认知要求在复杂环境中处理行为相关的特征,并且重要的是,在眼睛和身体运动过程中,该信息更新。SPACECOG模型通过将空间记忆和图像与物体定位,扫视执行和注意力通过在大脑顶壁区域的坐标转换相结合来实现这一目标。我们在现实的虚拟环境中评估了该模型,在该环境中,我们的神经认知模型引导代理执行复杂的视觉空间任务。我们的建模方法在评估神经心理学数据和人类空间认知方面开辟了新的可能性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物,也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外,还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准,尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法,以进行这种形态计量分析。从本质上讲,当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此,肌肉分割算法不能依靠外观,而只能依靠参观提示。然而,这种轮廓很难检测到,它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战,我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法,结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型,我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验,这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
2。词汇测验(约10%)。学生可以错过1个测验而无需处罚。3。实验室(约20%)。实验室可以在学期中的任何时间转动。但是,晚期工作的最高分数为60%。所有实验室测验都必须在课堂上安排的那一天进行。4。在线工作(约20%)。连接在线测验/实验室将伴随每章。学生可以错过1个在线作业而无需罚款(没有提供化妆)。5。期末考试(约10%)。需要和累积。期末考试:4-29-25 @ 8:00 AM在科学室108年级:所有等级都保存在D2L成绩中。使用D2L学生可以在整个学期的任何时间访问成绩。在D2L中,成绩显示为百分比。您的百分比可以使用以下量表将其转换为字母等级。a =大于或等于90%B =大于或等于80%,但小于90%C =大于或等于70%,但小于80%d =大于或等于60%,但小于70%F =小于60%
摘要在本章中,我们概述了神经系统的解剖学,功能和演变。我们的重点将集中在脊椎动物组的大脑上,其脑形态和功能变化最大,即肌动杆菌骨膜。我们首先描述了中心(CNS)和自主神经系统,然后在我们总结了大脑区域及其连接及其连接并高显示不同的虚拟分类单元之间的一些相似之处和差异之前,描述了CNS(脊髓,脊神经,颅神经)的主要远端成分(脊髓,脊神经,颅神经)。本章的第二部分致力于脑部解剖结构的变化,包括讨论比较脑解剖学进化和脑可塑性。我们根据孔雀鱼(Poecilia neticulata)的人工选择的大脑和小脑部的孔雀(Poecilia neticulata)的结果来摘要大脑大小的进化成本和收益。在福利方面,我们得出的结论是,它们的大脑多样性反映了薄膜的多样化认知需求。然而,它们的终生神经发生率也应使个人能够认知能够适应一定范围的环境条件。
细胞多样性证明了生命的多功能性和弹性。从单细胞生物的简单性到多细胞寿命的复杂性,细胞类型和功能的光谱证明了自然世界的非凡能力。随着我们继续揭示细胞多样性的奥秘,我们不仅可以深入了解生活的基本过程,而且还可以利用这种多样性来实现医疗,技术和环境进步。细胞多样性的交响曲会发挥作用,在生物领域提供了不断扩展的可能性。
研究了木制的sm squamata buch.-ham的木材解剖特征。ex。D. Don,来自尼泊尔中部曼尼山区跨山区的高山。我们研究了喜马拉雅杜松的解剖学特征和从平均海平面4600 m收集的30种不同木材样本(MSL)收集的喜马拉雅杜松的解剖参数之间的相互关系。在烤箱中以100ºC煮沸的木材样品,并使用KD-3390半自动微型集团进行切片。然后将切片在用1%safranin和快速绿色溶液染色的酒精中脱水,并在显微镜下制备永久载玻片并观察到永久性载玻片。J. squamata是一种软木物种,其特征是存在独特的狭窄年生长环,逐渐从早期伍德到莱特伍德的突然过渡。早期木材和莱特伍德气管均包含正方形的多边形细胞,圆形边框凹坑和排列在宽松的切向带中的树脂细胞。发现射线完全是单性的和同质的。大多数射线细胞都包含棱柱形晶体,而果皮坑则存在于射线细胞中。年度宽度与早期木材和晚木宽度均呈正相关,但与气管长度有负相关。在杜松等软木物种中,气管长度不仅是木材和纤维质量的重要特征,而且对于树的液压结构而言。此外,这也与该物种在干旱跨性别 - 希马拉亚地区地区恶劣的气候条件下的适应性相结合。矮人的生长环尺寸降低并增加气管长度的个体可确保有效的水运输到射击系统。因此,J。Squamata的木材解剖学特征的这种内部特异性变化是由于微途径类型的变异所致。
我想感谢以下人员以各种形式给予我的帮助。Ray Tedman 博士是一位出色的导师,他付出了额外的时间和精力,帮助我成长为一个会走路、会说话的解剖学家。Greg Bain 博士是一位出色的联合导师,他总是说正确的话。你们对这个项目的热情给了我不可估量的帮助。Wesley Fisk 先生为博士生提供了所有可能需要的技术和社会支持。感谢你们所做的一切,希望你们能给予我更多帮助。Stelios Michas 先生(你该有自己的产品线了!)感谢你的帮助和友谊。每当事情看起来行不通时,你总能找到办法让它成功。医学和兽医学研究所的 Rob Moore 博士和他的技术人员 Greg 和 Beverly 对脱钙标本进行了 x 射线检查。妇女儿童医院的 Nick Zabanias 先生负责做所有的 x 射线和 CT 检查。 Aman Sood 博士完成了四角融合手术,并给出了许多很好的建议。医学和兽医学研究所的 Nicola Fazzalari 博士提供了所有建议并允许我使用您的大冰箱!Tavik Morgenstern 先生是一位好伙伴,不时借给我艺术眼光。我保证不会再弄乱您的扫描仪了!Maciej Henneberg 教授和阿德莱德大学解剖科学系的全体工作人员,激励我(有意或无意地)成为最好的解剖学家,让上班感觉不那么像工作。Ian Gibbins 教授看到了别人没有看到的东西,给了我工作,并时不时地问我“可怕的问题”。Don 是一位很棒的好朋友,尽管写这样的东西会让我感到疯狂,但他总是在我身边。妈妈和爸爸从第一天起就给予我所有的支持和建议。最后,但绝非最不重要的一点,感谢 Kara,她是我生命中最重要的人,我珍惜她。这是献给你的。