MRQA：解决 MRI 协议不合规的广泛问题 背景介绍 近年来，大规模神经影像数据集在研究脑-行为关系中发挥了至关重要的作用，例如阿尔茨海默病神经成像计划（ADNI），人类连接组计划（HCP），少年大脑认知发展（ABCD）研究等。这些数据集通常由多个站点和不同的扫描仪型号采集。然而，跨站点或跨设备的数据收集存在一个重要问题，即成像参数的一致性不足。成像参数的不一致会严重影响数据质量，降低信噪比（SNR）和统计功效，甚至可能使研究结果无效。 传统上，确保MRI扫描协议一致性是一项繁复且手动的任务。这主要是由于DICOM（数字成像和通讯标准）的复杂性和缺乏资源来专门处理这一问题。另外，由于不同站点场所的参数值经常被即兴调整，协议不合规问题通常被忽视。因此，在多个站点进行数据汇总时，一致的成像协议...
基于贝叶斯张量建模的阿尔茨海默病影像分类 引言 神经影像学研究是当代神经科学的重要组成部分，极大地丰富了我们对大脑结构和功能的认识。通过这些非侵入性的视觉化技术，研究人员可以更精确地预测某些神经和精神疾病的风险，进而在早期阶段进行干预和治疗，从而改善患者的健康和生活质量。特别是在阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，以下简称AD）的研究中，神经影像学提供了宝贵的病理机制见解，能跟踪病情进展，识别早期症状并区分其他导致痴呆的原因。 然而，在处理神经影像数据时会面临多个重大挑战，例如数据空间依赖性、高维度及噪声，并且往往难以在异构条件下识别合适的神经生物标志物。为了应对这些复杂的影像数据问题，研究者提出了多种统计和机器学习方法，其中包括基于影像特征的分类模型。 尽管现有的方法有着...
通过PED算法识别自闭症谱系障碍的诊断生物标志物 在神经信息学领域，自闭症谱系障碍（ASD）的研究多集中于脑部区域之间的双向连接关系，而较少涉及脑部区域的高阶相互作用异常。为了探讨脑区的复杂关系，作者团队采用了部分熵分解（Partial Entropy Decomposition, PED）算法，通过计算三脑区（triads）的高阶相互依赖性来捕捉高阶相互作用。本文提出了一种基于PED和替代检验方法的方法，检验单个脑区对三重脑区的影响，发现了关键的三脑区。进一步采用超图模块优化算法揭示了高阶脑结构，在ASD中，右丘脑与左丘脑的连接相比于典型对照（TC）更松散。关键的冗余三脑区（左小脑、左楔前叶和右下枕回）的相互作用表现出显著的衰减，而协同的关键三脑区（右小脑、左中央后回和左舌回）的相互作用明...
大脑组织分割的增强空间模糊C均值算法研究报告 学术背景 磁共振成像（MRI）在神经病学中发挥着重要作用，尤其是在大脑组织的精确分割方面。准确的组织分割对于诊断脑损伤和神经退行性疾病至关重要。MRI数据的分割涉及到将图像分成具有相似强度、纹理和均匀性的不同区域，这是医学图像分析中的一项关键任务。特别是在脑白质（White Matter, WM）、灰质（Gray Matter, GM）和脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）等大脑组织的区分中，精确的组织分割和病灶分离能够显著提高医疗专业人员诊断脑损伤及神经退行性疾病的能力。 然而，MRI图像的固有变化，包括不同的成像模式、信号强度和设备配置，增加了分割问题的复杂性。如何在存在噪声和伪影的情况下实现高精度分割成为了一大挑战。因...
科学研究数据管理教育的多年的多领域努力 研究背景 随着现代神经科学的发展，研究数据管理（Research Data Management, RDM）已经成为科学家们不可或缺的技能。然而，尽管研究数据管理对于科学研究具有重要性，这类技术技能往往在领域特化的研究生教育中被忽视。因此，越来越多的社区努力提供有组织的培训机会和自学材料，以帮助早期科研人员获得这方面的知识和技能。 Massachusetts Institute of Technology（MIT）的“the missing semester of your cs education”正是这种教育缺失的一个例证。此外，现代计算机和应用程序的高可用性极大地降低了用户对计算机的熟悉程度，这使得许多科学家缺乏有效管理研究数据和结果所需的基本技...
MRIO: 磁共振成像获取和分析本体 磁共振成像 (MRI) 是一种生物医学成像技术，用于非侵入性地在三维空间中可视化组织的内部结构。MRI 被广泛应用于研究人体大脑的结构和功能，也是临床和研究设置中诊断神经系统疾病的有力工具。然而，如何有效管理和分析 MRI 数据一直是一个具有挑战性的问题。为了应对这一挑战，Alexander Bartnik 等人在他们的研究中开发了名为 MRIO 的磁共振成像获取和分析本体。 研究背景 MRI 技术因其能够非侵入性地获取人体内部图像，因此在临床和研究中得到了广泛应用。临床上，MRI 可用于诊断神经疾病，通过定位和评估病理程度提供治疗指导。而在研究上，MRI 数据可以作为生物标志物，帮助开发个性化的神经疾病治疗方案，并增加对大脑结构、功能和连通性的理解。然...
Neurohackademy：线上与线下结合的神经信息学教育 背景介绍 近年来，人类神经科学进入了一个大数据时代，由于人类连接组计划（Human Connectome Project）、青少年脑认知发育（ABCD）研究等项目科学家们获取了以前难以想象的规模和范围的数据集。这些数据集对于基础和临床研究都有重要的科学潜力。然而，这些数据集也给研究人员带来了各种新的挑战，包括生成、处理、访问、分析和理解这些数据的挑战。其中一个主要挑战是所谓的“大数据技能差距”：使用这些数据集的研究项目需要不同的知识基础和技能集，以及不同于传统小规模实验研究的技术和概念工具。 研究及文章来源 该研究由Ariel Rokem 和 Noah C. Benson共同完成，均为华盛顿大学 eScience Institut...
专题报道：Pound–Drever–Hall 前馈技术：超越反馈的激光相位噪声抑制 作者: Yu-Xin Chao, Zhen-Xing Hua, Xin-Hui Liang, Zong-Pei Yue, Li You, Meng Khoon Tey 机构: State Key Laboratory of Low-Dimensional Quantum Physics, Department of Physics, Tsinghua University, Beijing, China 期刊: Optica 发表日期: 2024年7月9日 DOI链接: 点击这里 一、研究背景 在过去的几十年中，频率锁定到超稳光学参考腔的窄线宽激光器的出现，开创了引力波探测、光学钟、超低噪声光子微波生成、高保...
超窄线宽混合集成自注锁定780nm激光器研究报告 研究背景 在现代科技中，窄线宽激光器在多种应用中发挥着至关重要的作用，包括经典与量子传感、离子陷阱系统、定位/导航/定时系统、光钟和微波频率合成器等。在可见光及近可见光谱范围内，低噪声激光器尤为重要，特别对于用于量子计算、传感和原子钟的激光束缚与冷却技术。本研究展示了一种在780 nm操作的混合集成窄线宽激光器，实现了105 Hz的自差异线宽。这项研究不仅展示了Hz级窄线宽激光器的技术可行性，还为未来的探索奠定了基础。 论文来源 这篇论文的主要作者是Artem Prokoshin、Michael Gehl、Scott Madaras、Weng W. Chow和Yating Wan，分别来自沙特阿拉伯的King Abdullah Univers...
背景介绍 光子集成电路（PICs）对于实现高速数据传输具有重要意义。然而，由于传统光子集成电路只采用单平面或少数堆叠平面，光学信号路由受限。此外，在实际应用中，耦合损耗需要尽可能低。当前的光子集成电路主要通过平面制备技术构建，包括硅基绝缘体（SOI）、硅氮化物（SiN）和铌酸锂绝缘体（LNOI）等材料。然而，这些方法常常面临光路耦合损耗较高和光路复杂难以实现3D自由路径等问题。 为了克服上述限制，科研团队提出了一种新的制备方法——通过光束曝光调控的折射率（SCRIBE）技术，能够在介孔二氧化硅结构内写入准确的3D梯度折射率（GRIN）分布。本文作者旨在应用SCRIBE技术制备低损耗、宽带、偏振不敏感的光纤耦合单模3D光体互连器件，并实现任意3D路径中的波导。 论文来源 2014年7月，作者A...