超光谱存储内计算与光频梳和可编程光存储器的应用 导言 近年来，机器学习的突破促进了包括医疗、金融、零售、汽车和制造业在内的多个行业的革命性发展。这些转变导致对广泛的矩阵-向量乘法运算(mvm)需求激增，这对于大规模优化和深度学习算法是至关重要的。然而，这种日益增长的计算需求挑战了传统的冯·诺依曼数字电子计算机架构，该架构将存储器和处理单元分开，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即数据在存储器和处理器之间的传输速度限制了整体系统性能。为了解决这一性能瓶颈，存储内计算作为一种变革性的解决方案浮现出来，它通过将非易失性存储元素直接集成到处理器中，推动更高效的数据移动、降低能耗和实现高度并行计算。 与此同时，光学计算系统因其天生适合并行数学运算而重新引起了关注。这些系统自几十年前首次出现以来，已经取得了显...

波导极化激兆实现蓝-紫外光锁模的研究报道 在现代光电子学领域，激光技术的不断进步极大地推动了信息科技、生物医学及工业加工等多个领域的发展。尤其是锁模激光技术，以其超短脉冲和高重复率的特点，在精密测量、高速通信等方面展现了重要应用价值。然而，传统的基于量子阱或者材料非线性效应的锁模激光器通常存在脉冲宽度和工作温度的限制。因此，研究人员致力于在新型材料体系和器件结构下寻找更高性能激光源的可能性。 最近，法国蒙彼利埃大学(Laboratoire Charles Coulomb, L2C)、巴黎-萨克雷大学(Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies, CNRS)、法国索邦大学(Sorbonne Université)等机构的研究团队发表了一篇题为《波...

在当今的肿瘤学临床实践和药物开发领域，对肿瘤反应的评估方法正处于革新的边缘。自1981年世界卫生组织(WHO)提出用于评估抗癌药物效果的肿瘤反应分类标准以来，这一领域经历了多次改进。最为人们熟知的，是1995年成立的响应评估标准在实体瘤(RECIST)工作组。该工作组通过与加拿大国家癌症研究所、美国国家癌症研究所以及欧洲癌症研究和治疗组织的合作，建立了基于大量病例数据的循证推荐，推动了RECIST 1.0和1.1版本的发布，这些版本在确定客观响应率等影像学终点方面发挥了重要作用。 然而，随着对肿瘤生物学更深入的理解和诊疗策略的不断演进，传统的依赖大小和数量变化的评估方法显示出其局限性，这就需要新的方法来填补这一空缺。为此，RECIST工作组于2022年5月组织了一次多学科工作坊，聚焦于探讨放...

PD-L1肿瘤比例评分在非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂响应预测中的人工智能解读临床验证 在肿瘤治疗和诊断领域，PD-L1（Programmed Death-Ligand 1）肿瘤比例评分（TPS）的评估是一项至关重要的工作，特别是在针对非小细胞肺癌（NSCLC）的免疫检查点抑制剂（ICI）治疗反应预测方面。然而，由病理学家评估PD-L1 TPS受主客观因素的限制，如内观察者/间观察者偏差以及肿瘤内异质性等问题。最近的研究表明，应用人工智能（AI）技术为病理图像提供量化的生物标记物评估能力，预示着AI在病理学诊断中的应用前景。 由首尔国立大学仁川医院的Hyojin Kim博士、Seokhwi Kim博士以及其他作者共同进行的这项研究成果发表在2024年5月9日的《JCO Precision On...

机器学习辅助的定量高光谱成像在脑肿瘤切除中的指导作用研究 背景介绍 恶性胶质瘤的完全切除一直受到肿瘤细胞在浸润区难以区分的挑战。这项研究的背景是：在神经外科手术中，通过使用5-氨基乙酰丙酸（5-aminolevulinic acid，简称5-ALA），可以实现原卟啉IX（protoporphyrin IX，简称PPIX）的荧光引导，从而提高肿瘤的切除率。然而，即使在光谱成像的帮助下，许多低级别胶质瘤和一些高级别肿瘤由于PPIX的低积累，显示出较弱的荧光，这使得肿瘤更难区分。因此，了解不同类别肿瘤组织中的PPIX发射光谱，以及如何利用这些光谱进行分类，具有重要意义。 论文来源 这篇论文发表于《Communications Medicine》期刊（2024年），文章标题为“Towards mac...

深度学习在超声心动图自动化诊断中的新突破：对比自监督学习方法的研究报告 研究背景 随着人工智能和机器学习技术的快速发展，它们在医学影像诊断领域发挥着越来越重要的作用。特别地，自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)在处理标签数据稀缺的问题上展示出了显著的效果，这在获取医学影像标签困难和昂贵的情况下具有重要意义。通常，大多数的自监督学习方法都没有针对包含丰富时间信息的视频影像，如超声心动图，进行特别适配和优化。因此，开发出一种针对超声心动图视频的自监督对比学习方法，以提升在小型标签数据集上的自动化医学影像诊断性能，显得尤为迫切和重要。 研究来源 此研究由Gregory Holste、Evangelos K. Oikonomou、Bobak J. Mortazav...