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用于医疗报告生成和视觉问答的视觉语言模型：综述
医学视觉语言模型 (VLM) 结合了计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP) 来分析视觉和文本医学数据。本文回顾了医疗保健专用 VLM 的最新进展，重点介绍了专为医疗报告生成和视觉问答 (VQA) 设计的模型。我们提供了 NLP 和 CV 的背景知识，解释了如何将这两个领域的技术集成到 VLM 中以实现从多模态数据中学习。我们讨论的关键领域包括医学视觉语言数据集的探索、最近值得关注的医学 VLM 中采用的架构和预训练策略的深入分析，以及对评估 VLM 在医疗报告生成和 VQA 中的表现的评估指标的全面讨论。我们还强调了当前的挑战并提出了未来的方向，包括提高临床有效性和解决患者隐私问题。总体而言，我们的综述总结了开发 VLM 以利用多模态医疗数据来改进医疗保健应用的最新进展。
![arXiv:2501.19024v1 [q-bio.NC] 2025 年 1 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ccb8c04f2f3ed89ffe371a45191d0be8308ff40.webp)
arXiv:2501.19024v1 [q-bio.NC] 2025 年 1 月 31 日
网络科学的最新进展应用于体内脑记录，为更好地理解大脑的结构和功能铺平了道路。然而，尽管它在神经科学中有着明显的用处，但传统的网络科学缺乏同时研究这两个领域之间相互关系的工具——这一点非常重要。在本章中，我将探讨多层网络在构建大脑生成模型中日益重要的作用，以及此类模型揭示大脑复杂时空相互作用的全部信息的能力，这些相互作用跨越多个尺度和模态。首先，我将从大脑网络的理论基础开始，并简要概述传统网络及其在构建多层网络模型中的作用。然后，我将深入研究多层网络在神经科学中的应用，特别是在解释结构-功能关系、建模疾病以及整合多尺度和多模态数据方面。最后，我将展示如何将多层框架纳入网络神经科学，揭示大脑网络以前隐藏的特征，以及多层网络如何提供新的见解和对大脑结构和功能的描述。
三模态同时研究人类大脑功能的概念验证证据
图 1 多模态数据集成。首先，可以提取功能性磁共振成像 (fMRI)、事件相关光信号 (EROS) 和事件相关电位 (ERP) 的信号，并分别分析其与认知过程、行为或个体差异的关系（上图）。请注意 fMRI、EROS 和 ERP 信号在空间和时间尺度上的差异。为了便于显示，EROS 数据以 4 的重采样因子进行了下采样。其次，可以一起分析成对的脑成像模式，以识别脑信号之间的关联（中图），并可以检查与所关注活动相关的组合信息。第三，可以将所有三种脑成像模式集成在一起（下图），方法是链接来自集成模式对的突发信息，和/或通过联合分析所有三种模式的时空特征。fMRI (A)、ERP (C) 和数据集成 (AC、BC 和下图) 的插图包括 Moore 等人的改编。 （2019），经许可。为了在成像模式之间保持一致，此处以较低的阈值显示右半球的整合数据。值得注意的是，显示的右半球区域与 Moore 等人（2019）中确定的 fMRI – ERP 整合结果同源
网络-物理-社会中的协作学习和分布式智能特刊
具体而言，分布式智能利用设备、通信基础设施和边缘计算系统之间的协作，通过并行独立处理分布式数据，可以最佳地支持 CPSS。协作学习集成了不同对等体之间的分布式学习，可以增强 CPSS，进一步充分利用专门从事不同任务和数据模态的实体之间的协作。因此，通过将协作学习与分布式智能相结合，可以有效地管理和处理负载过重的资源和分布式范式中的大数据挖掘，可以显著提高 CPSS 增强型服务和应用程序的质量，从而实现分布式智能应用程序的下一代设计和构建模型。然而，它仍然面临着不少挑战，例如，面对每天大量人类生成的数据，如何实现实时处理，这是 CPSS 通信、计算和存储的基本要求之一；如何处理不同传感器生成的大规模分布式数据以确保低延迟服务；如何解决异构性，并使用高效学习算法从多模态数据中发现深刻的知识。
异步合并对基于
摘要：为了确保服务质量和智能车辆的可靠和强大的操作，必须加深感知，位置和障碍物的阶段至关重要。的确，这些方面至关重要，因为它们提供了决策和预测模块甚至轨迹计划所需的数据。提出的论文涉及从立体电视摄像机，Lidar等不同方式的道路障碍检测系统的设计，而这些摄像机的设计很少或没有同步。在拟议的论文中，应将深度学习方法应用于通过融合多模态数据来构建3D对象检测体系结构。大多数现有的方法基于以下假设：数据完全同步，但是信息的数量和信息来源的增加越多，这些来源的同步约束就越难以尊重和保证，从而产生了对智能车辆安全性产生强大影响的科学锁定。在不同级别的深神经元网络的建筑中（早期，中间和/或迟到）在不确定性和信念的功能中融合，应确保在复杂且不利的条件下（缺乏照明，图像的饱和度），并弹性地在Cameras和Sensors的崩溃中建立强大的系统。
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用的重点主题之一。个体传感信息通常用于揭示潜在的过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备具有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船上系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。例如线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）[1][2]。研究人员还使用了软计算
用于混合 BCI 中注意力分类的多模态 EEG 和眼动追踪特征融合方法
通常，各种模态会捕捉特定心理状态或活动的不同方面。虽然机器学习算法可以使用单一模态可靠地预测人类认知和行为的许多方面，但它们可以从多种模态的组合中受益。这就是混合 BCI 越来越受欢迎的原因。然而，组合多模态数据集中的特征并不总是那么简单。除了生成特征的方法外，还必须决定在分类过程中何时组合模态。在本研究中，我们将单模态 EEG 和眼动追踪对内部和外部注意力的分类与多模态方法在早期、中期和晚期融合中的应用进行了比较。在机会水平为 0.5 的二元数据集上，数据的后期融合实现了最高的分类准确率 0.609–0.675（95% 置信区间）。总体而言，结果表明，对于这些模态，中期或晚期融合方法比早期融合方法更合适。对观察到的趋势进行额外的验证将需要使用额外的数据集、替代特征生成机制、决策规则和神经网络设计。我们得出了一组在决定多模态注意力状态分类方法时需要考虑的前提。
细胞和分子生物学 人工智能和机器学习在癌症研究中的高维作用
人工智能和机器学习在癌症研究中的作用有几个优势，主要是扩大信息处理规模和提高临床决策的准确性。精准医学、数字医学和转化医学当前使用的关键支持工具，在此称为“智能系统”（IS），利用前所未有的数据量，旨在模拟与患者结果相关的潜在异构影响和变量。由于 IS 的功能和性能与复杂的诊断和治疗决策相关，因此在高维数据中检测到的丰富模式和特征对于推理目的可能至关重要。这样的发现任务也存在许多挑战。首先，可解释模型的生成来自结构化和非结构化输入信息的混合。其次，设计和实施自动化临床决策流程，以绘制疾病轨迹和患者档案。最终，临床影响取决于数据是否有效地经过协调、整合、验证等步骤。这项研究的目的是讨论 IS 应用于通过各种相互关联的癌症领域（高通量基因组学、实验生物学、医学图像处理、放射组学、患者电子记录等）获得的多模态数据的转化价值。
大型语言模型时代的生物医学人工智能
人工智能在生物医学领域的能力范围很广，从原子级（求解量子系统的偏微分方程）到分子级（预测化学或蛋白质结构），再到社会预测（如传染病爆发）。大型语言模型的最新进展（以 ChatGPT 等模型为例）展示了其在自然语言任务（如翻译语言、构建聊天机器人和回答问题）中的强大能力。当我们考虑生物医学数据时，我们会发现其在序列方面与自然语言相似——生物医学文献和健康记录以文本形式呈现，生物序列或按序列排列的测序数据，或传感器数据（如脑信号）以时间序列形式呈现。问题出现了：我们能否利用最近的大型语言模型的潜力来推动生物医学知识的发现？在本教程中，我们将探讨大型语言模型在三个关键类别的生物医学数据中的应用：1) 文本数据、2) 生物序列和 3) 脑信号。此外，我们将深入研究大型语言模型在生物医学研究中面临的挑战，包括确保可信度、实现个性化以及适应多模态数据表示。
时空信息融合在船舶辅助系统故障检测中的应用
传感器融合一直是数据分析及其应用领域的焦点话题之一。个体传感信息通常用于揭示底层过程动态并识别其中的潜在变化。这些系统通常配备有（可能）不同模态的多个传感器。这些问题表明需要融合分布式和异构信息，以便实时准确推断关键系统的状态。为此，本文开发并验证了分布式物理过程（例如，船上辅助系统）中的故障检测和分类方法。文献中提出了几种传感器融合方法来解决故障检测问题，包括线性和非线性滤波器、自适应模型参考方法和基于神经网络的估计方案。然而，据作者所知，这些技术尚未应用于船载系统，因为存在一些固有的困难，包括：（可能）信号的非平稳行为、过程动态的潜在非线性、输入输出和反馈相互作用、多模态数据的缩放和对齐以及乘性过程噪声。上述一些问题可以在一定程度上简化或通过更简单的解决方案来近似。示例包括线性和线性化建模和贝叶斯估计技术（例如扩展卡尔曼滤波和粒子滤波）