Thermal rectification in nonlinear quantum circuits

We present a theoretical study of radiative heat transport in nonlinear solid-state quantum circuits. We give a detailed account of heat rectification effects, i.e. the asymmetry of heat current with respect to a reversal of the thermal gradient, in a system consisting of two reservoirs at finite temperatures coupled through a nonlinear resonator. We suggest an experimentally feasible superconducting circuit employing the Josephson nonlinearity to realize a controllable low temperature heat rectifier with a maximal asymmetry of the order of 10%. We also discover a parameter regime where the rectification changes sign as a function of temperature.Comment: 5 pages, 5 figures; v2: added discussion on rectification sig

Development and External Validation of a Deep Learning Algorithm to Identify and Localize Subarachnoid Hemorrhage on CT Scans

OBJECTIVE In medical imaging, a limited number of trained deep learning algorithms have been externally validated and released publicly. We hypothesized that a deep learning algorithm can be trained to identify and localize subarachnoid haemorrhage (SAH) on head computed tomography (CT) scans, and that the trained model performs satisfactorily when tested using external and real-world data. METHODS We used non-contrast head CT images of patients admitted Helsinki University Hospital between 2012 and 2017. We manually segmented (i.e. delineated) SAH on 90 head CT scans, and used the segmented CT scans together with 22 negative (no SAH) control CT scans in training an open-source convolutional neural network (U-Net) to identify and localize SAH. We then tested the performance of the trained algorithm by using external datasets (137 SAH and 1242 control cases) collected in two foreign countries, and also by creating a dataset of consecutive emergency head CT scans (8 SAH and 511 control cases) performed during on call hours in 5 different domestic hospitals in September 2021. We assessed the algorithm's capability to identify SAH by calculating patient- and slice-level performance metrics, such as sensitivity and specificity. RESULTS In the external validation set of 1379 cases, the algorithm identified 136 out of 137 SAH cases correctly (sensitivity 99.3%, specificity 63.2%). Of the 49064 axial head CT slices, the algorithm identified and localized SAH in 1845 out of 2110 slices with SAH (sensitivity 87.4%, specificity 95.3%). Of 519 consecutive emergency head CT scans imaged in September 2021, the algorithm identified all 8 SAH cases correctly (sensitivity 100.0%, specificity 75.3%). The slice-level (27167 axial slices in total) sensitivity and specificity were 87.3% and 98.8%, as the algorithm identified and localized SAH in 58 out of 77 slices with SAH. The performance of the algorithm can be tested on through a webservice. CONCLUSIONS We show that the shared algorithm identifies SAH cases with a high sensitivity, and that the slice-level specificity is high. In addition to openly sharing a high-performing deep learning algorithm, our work presents infrequently used approaches in designing, training, testing and reporting deep learning algorithms developed for medical imaging diagnostics. CLASSIFICATION OF EVIDENCE This study provides Class III evidence a deep learning algorithm correctly identifies the presence of subarachnoid hemorrhage on CT scan

Helium-3-supranesteen faasirajapinta mustan aukon analogiamallina

Pinta-aallot helium-3-supranesteen AB-faasirajalla noudattavat yhtälöä, joka on muodoltaan samanlainen kuin massattomien hiukkasten Klein-Gordon-yhtälö kaarevassa aika-avaruudessa, joten hydrodynamiikan ja yleisen suhteellisuusteorian välillä on matemaattinen vastaavuus. Lisäksi sopivalla koejärjestelyllä supranestesysteemiin voidaan muodostaa tapahtumahorisontin vastine, mikä mahdollistaa mustien aukkojen joidenkin ominaisuuksien kokeellisen tutkimisen. Tässä teoreettisessa työssä selvitetään tällaisen mustan aukon analogiamallin toteuttamista. Mallisysteemin keskeinen ominaisuus on se, ettei nykytekniikalla voida suoraan havaita itse pinta-aaltoja vaan ainoastaan niiden aiheuttamia rajapintainstabiliteetteja. Erityisesti tämä tarkoittaa sitä, että Hawkingin säteily, jota mallin horisontti voi emittoida, on liian heikkoa havaittavaksi. Pinta-aaltojen liikeyhtälö sisältää kuitenkin kaksi ylimääräistä termiä tavalliseen Klein-Gordon-yhtälöön verrattuna, ja tässä työssä osoitamme että molemmat termit voivat aiheuttaa kokeellisesti havaittavan instabiliteetin; toisen instabiliteetin takana on ns. musta-aukkolaserina tunnettu ilmiö, ja toinen muistuttaa tavallisten nesteiden Miles-instabiliteettiä. Työssä näitä ilmiöitä tutkitaan sekä analyyttisesti että numeerisesti, ja eritysesti näihin kilpaileviin instabiliteetteihin liittyvät kasvuajat pyritään selvittämään. Tämän työn päätulos on se, että on olemassa parametrialue, jossa Miles-instabiliteetin aikakehitys on niin hidasta, että laserilmiön aikaansaama instabiliteetti voidaan havaita. Tämä on merkittävää siksi, että musta-aukkolaseriin liittyvä aaltojen kasvumekanismi on läheistä sukua Hawkingin säteilylle, joten on mahdollista että tämän tuloksen pohjalta toteutetun koejärjestelyn avulla voidaan ensimmäistä kertaa kokeellisesti todentaa Hawkingin säteilyn kaltaisen ilmiön olemassaolo

Lämmönkuljetusta mesoskooppisissa laitteissa

New mechanisms for controlling heat flow and for converting heat to work in small-scale solid-state systems are highly desirable, particularly when considering the rapid miniaturization and ever-increasing power densities of electronic devices. Mesoscopic structures, being much larger than individual atoms but still small enough to exhibit some quantum-mechanical features, offer a versatile platform for studying thermal phenomena at reduced length scales. We perform a theoretical study of two types of mesoscopic heat transport devices, namely heat rectifiers and heat engines. A rectifier is a device which allows heat to flow in one direction but flow in the other direction is suppressed. Two different rectifiers are proposed: one is a nonlinear oscillator controlling photonic heat flow in a microwave circuit, the other is a pair Coulomb blockade islands rectifying electronic heat currents. Particularly the latter device offers rectification performance unparallelled in the literature. We also propose a new class of thermoelectric heat engines where electrons are transported between two reservoirs but heat is exchanged between the transport system and a third reservoir by microwave photons. Heat and charge flows are therefore separated, offering much greater flexibility than usual thermoelectrics. Also the two heat baths can be widely separated. With an appropriate setup this device can reach very high efficiencies.Uusien tapojen kehittäminen lämmönkuljetukseen ja lämmön muuntamiseen hyötyenergiaksi hyvin pienissä kiinteän olomuodon rakenteissa on olennainen teknologinen tavoite, etenkin kun huomioidaan elektronisten komponenttien nopea pienentymistrendi ja niiden alati kasvava lämmöntuottotiheys. Mesoskooppiset laitteet, jotka ovat kooltaan yksittäisiä atomeja huomattavasti suurempia mutta silti riittävän pieniä jotta kvanttimekaaniset ilmiöt on huomioitava, ovat monipuolinen alusta pienen mittakaavan lämpöilmiöiden tutkimiselle. Tässä työssä tutkitaan teoreettisesti kahdenlaisia mesoskooppisia lämmönkuljetuslaitteita, lämpödiodeja ja lämpövoimakoneita. Lämpödiodi on laite joka sallii lämpöenergian virtauksen yhteen suuntaan mutta estää sen toiseen suuntaan. Väitös käsittelee kahta erilaista diodia: ensimmäisessä epälineaarinen oskillaattoripiiri kontrolloi fotonien kuljettamaa lämpöä, toisessa lämmön tasasuuntaukseen käytetään Coulombin saartoon perustuvia yksielektronisaarekkeita. Erityisesti jälkimmäinen laite on poikkeuksellisen suorituskykyinen. Työssä käsitellään myös uudentyyppisiä lämpövoimakoneita, joiden toimintaperiaate poikkeaa olennaisesti perinteisistä lämpösähkögeneraattoreista. Ehdotetussa laitetyypissä elektronit tuottavat hyötytehon kulkemalla kahden samanlämpöisen metallin välillä, lämpö puolestaan tuodaan kolmannesta metallista mikroaaltofotonien välityksellä. Lämpö- ja sähkövirtojen erottaminen mahdollistaa monipuoliset rakenteelliset ratkaisut, esimerkiksi lämpölähteet voivat olla hyvinkin kaukana toisistaan. Saavutettavat hyötysuhteet ovat kuitenkin samoja kuin pelkästään elektroneihin perustuvissa laitteissa

Development and External Validation of a Deep Learning Algorithm to Identify and Localize Subarachnoid Hemorrhage on CT Scans

Background and ObjectivesIn medical imaging, a limited number of trained deep learning algorithms have been externally validated and released publicly. We hypothesized that a deep learning algorithm can be trained to identify and localize subarachnoid hemorrhage (SAH) on head computed tomography (CT) scans and that the trained model performs satisfactorily when tested using external and real-world data.MethodsWe used noncontrast head CT images of patients admitted to Helsinki University Hospital between 2012 and 2017. We manually segmented (i.e., delineated) SAH on 90 head CT scans and used the segmented CT scans together with 22 negative (no SAH) control CT scans in training an open-source convolutional neural network (U-Net) to identify and localize SAH. We then tested the performance of the trained algorithm by using external data sets (137 SAH and 1,242 control cases) collected in 2 foreign countries and also by creating a data set of consecutive emergency head CT scans (8 SAH and 511 control cases) performed during on-call hours in 5 different domestic hospitals in September 2021. We assessed the algorithm's capability to identify SAH by calculating patient- and slice-level performance metrics, such as sensitivity and specificity.ResultsIn the external validation set of 1,379 cases, the algorithm identified 136 of 137 SAH cases correctly (sensitivity 99.3% and specificity 63.2%). Of the 49,064 axial head CT slices, the algorithm identified and localized SAH in 1845 of 2,110 slices with SAH (sensitivity 87.4% and specificity 95.3%). Of 519 consecutive emergency head CT scans imaged in September 2021, the algorithm identified all 8 SAH cases correctly (sensitivity 100.0% and specificity 75.3%). The slice-level (27,167 axial slices in total) sensitivity and specificity were 87.3% and 98.8%, respectively, as the algorithm identified and localized SAH in 58 of 77 slices with SAH. The performance of the algorithm can be tested on through a web service.DiscussionWe show that the shared algorithm identifies SAH cases with a high sensitivity and that the slice-level specificity is high. In addition to openly sharing a high-performing deep learning algorithm, our work presents infrequently used approaches in designing, training, testing, and reporting deep learning algorithms developed for medical imaging diagnostics.Classification of EvidenceThis study provides Class III evidence that a deep learning algorithm correctly identifies the presence of subarachnoid hemorrhage on CT scan.Peer reviewe