简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换

简介：基于功能近红外光谱(fNIRS)的运动想象脑机接口(BCI)在中风患者神经康复训练发挥着不可或缺和日益重要的作用,但分类率较低。以功能核磁共振(fMRI)作为参考金标准,针对运动想象范式,本研究开展了fMRI-BCI与fNIRS-BCI的对照研究,以探究限制fNIRS-BCI分类率的主要因素。实验选取了12名被试,分别获取两种模态下左右手运动想象数据,并利用共空间模式算法提取空间特异性信息进行分类。从血液动力学响应来看,由于受到浅表血流信号干扰,fNIRS获取的运动想象在双侧运动区脑响应的对比度明显低于fMRI。同时,fMRI-BCI的分类准确率显著高于fNIRS-BCI,超过10个百分点,分别为80.3%±16.0%与67.3%±10.2%。这些结果表明,fNIRS及目前常用的拓扑式排布在获取脑皮层响应信息上存在不足,是运动想象fNIRS-BCI分类率较低的主要限制因素。

简介：据WinklerPA2017年12月6日（Nature,2017Dec6.doi：10.1038/nature24674）报道,美国文安德尔研究所（VanAndelResearchInstitute,VARI）的科学家通过研究首次揭示了潜在药物靶点的原子水平结构,有望帮助开发治疗卒中和外伤性脑损伤等疾病的新型疗法。