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World File Search System铁素体
一种可访问的深度学习工具，用于体素分类......
上行用于 PCNSL 与非 PCNSL，下行用于 GBM 与转移分化）。总体而言，TIC 的信号变化越剧烈，即造影剂到达和冲刷期间的陡峭斜率，贡献分数就越高。对于 GBM 尤其如此，因为这些时间点与其他两种肿瘤类型的差异更大（图 3B 中黑色显示的平均 TIC）。对于 PCNSL 和转移，信号的最后部分也被认为很重要，这是可以预料的，因为这些情况下信号幅度总体较高。重要的是，在 TIC 信号上应用 1D CNN 可以分析信号随时间变化的局部变化。在这方面，仅考虑特定时间点的信号幅度（例如 PSR）或派生测量值（如 rCBV）的方法可能会忽略
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
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调查的目标：这项工作旨在评估紫红酮诱导的PD的实验小鼠模型中氧化锌（ZnO）纳米颗粒的神经保护作用，并研究ZnO，钴铁素铁素体纳米颗粒及其组合的治疗作用。方法：在PD小鼠的对照和实验模型中，使用ELISA评估了多巴胺，去甲肾上腺素，肾上腺素和5-羟色胺的水平。通过实时PCR测定了DOPA-二羧化酶表达水平。通过蛋白质印迹分析评估酪氨酸羟化酶（Th）的表达水平。结果：我们的数据表明，与正常情况相比，PD小鼠的多巴胺水平降低。ZnO NP在正常小鼠和PD小鼠中增加了多巴胺水平（分别为37.5％和29.5％；与未经治疗的小鼠相比，分别为37.5％和29.5％）。但是，ZnO NP在正常小鼠或PD小鼠中不会引起去甲肾上腺素和肾上腺素水平的任何变化。5-羟色胺的水平降低了64.0％，在用钴铁氧体和双Zno-钴铁素体NPs处理的PD小鼠中，51.1％的水平降低了51.1％；与未处理的小鼠相比，分别是相比。在用ZnO NP处理的正常和PD小鼠中，DOPA-二羧酸酶的mRNA水平增加。与未处理的PD小鼠相比，使用钴铁素体NP和双ZnO-Cobalt铁氧体NP时，其水平降低。与未经处理的小鼠相比，在用ZnO，钴铁素体和双ZnO-Cobalt铁氧体NP治疗的正常小鼠中观察到了0.25、0.68和0.62倍。主要结论：这项研究表明，ZnO NP可能被用作潜在的干预措施来提高多巴胺水平以帮助PD治疗。在PD小鼠中，ZnO给药导致TH水平的0.15倍降低，而与未经处理的PD小鼠相比，Cobalt铁氧体和双重ZnO-Cobalt铁氧体NP施用分别降低了0.3和0.4倍。
大脑年龄预测：使用基于区域和体素的形态学数据
图1基于区域和体素的SVR，RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型，训练集大小与机会水平相比（7.5岁；黑色虚线）。显示了CV（站点1）和独立测试集（站点2; Blue Line）中的训练（红线）和测试集（绿线）中的性能（绿线）。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间（阴影区域）。请注意，自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别，大小增加，最少有一个男人和一个女性，最多一个男性，最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型，无法评估具有<150个受试者的数据集，因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外，由于有限的时间和计算资源
功能性神经系统疾病的体积变化的体素荟萃分析
揭示了这些症状与公认的神经或医学状况之间的不相容性（2）。与其他神经系统疾病相比，FND与残疾水平相似，身体和心理生活质量受损（3）。FND的预后通常具有挑战性，多达40％的患者报告的结果与最近的7年随访期间相似或比其初始状况更糟糕或更糟糕的结果（4）。传统上，FND的诊断依赖于症状的有机原因。然而，最近的证据为FND的病理生理学提供了新的见解，从而促进了更全面的理解和对潜在生物标志物的识别（5）。在这项研究中，进行了一项素分析以研究FND的结构性大脑变化。我们的目的是确定特定的定量测量是否可以用作区分各种FND的潜在生物标志物。
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
![[氢/超导复合物]](/simg/d\d721527447241a666e5c6564df2d7a0bb0f9a7fd.webp)
体超导铟对一维锌超导纳米线超导电性的抑制效应'
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BP645电池供电铁铁
新的BP645电池供电的焊铁是典型的全家焊接工作的理想工具。无论是修理孩子的玩具上的连接还是将布线固定在船上拖车上，Weller BP645都可以到达工作所在的地方，而无需担心。它加热了全部，它来自五十多年来最受信任的求职产品中最受信任的名称。
SPM 课程 2020 年 10 月：基于体素的形态测量
1. 区分群体（例如阿尔茨海默氏症患者与健康对照组）2. 解释在发育和衰老过程中看到的变化3. 识别塑性，例如在学习新技能时4. 找到结构相关性（即大小与分数、特征、基因型等相关的区域）