Motivation: Diffusion-time-dependent diffusion MRI (td-dMRI) has potential in noninvasive mapping of breast tumor microstructure. However, its diagnostic value in differentiating benign and malignant tumors remains unclear, especially including transcytolemmal water exchange. Goal(s): To investigate the clinical value of td-dMRI-based microstructural mapping for discriminating benign and malignant breast tumors. Approach: Time-dependent dMRI data acquired with OGSE and PGSE sequences were estimated with the JOINT models. Results: The td-dMRI-based fin, cellularity and τin showed significant group differences between benign and malignant breast tumors. The combination of cellularity and τin indices achieved the highest diagnostic performance, with an accuracy of 94% and AUC of 0.958. Impact: The diagnostic performance of cellularity-τin obtained from td-dMRI was comparable with or superior to previous studies. The 7.5-minute protocol is translatable to clinical diagnostics.

Distributed power supply has seen a significant rise because of the increasing demand for renewable energy. This rise has also presented various challenges, including independent operation and a lack of coordination among the sources. As a result of these challenges, these distributed power supplies are combined into a virtual power plant (VPP). This paper addresses these issues of interaction and coordination with a proposal for multitype VPP and modeling technology. First, it recommends establishing a peer‐to‐peer (P2P) transaction framework. Second, Nash bargaining cooperative game theory comes into play, which involves multiple stakeholders in establishing a P2P transaction framework among stakeholders. After that, this proposed model is solved using the alternating direction multipliers method (ADMM). In the end, the verification of this proposed model is achieved by the numerical example that ensures that the VPP alliance operates stably.

Motivation: A simple, objective, and noninvasive approach is required to improve the diagnostic accuracy of MRI-only suspicious lesions. Goal(s): We aimed to assess whether using standard DWI sequences could increase the diagnostic performance of MRI for MRI-only breast lesions and reduce unnecessary MRI-guided biopsies. Approach: In our current work, we intend to use the quantitative assessment of the heterogeneity of the ADC value to explore the diagnostic value of conventional DWI sequences for MRI-only lesions. Results: Our results showed that quantitative ADC metrics based on large 2D-ROI measurements, particularly mean ADC values, exhibited superior performance over BI-RADS features in distinguishing MRI-only suspicious lesions. Impact: DWI quantitative parameters may significantly improve diagnostic ability of BI-RADS-based features of breast MRI and provide additional value for the discrimination of MRI-only suspicious lesions.