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无新闻：对医学图像扩散模型的批判性分析
摘要。扩散模型最初是为了产生图像的，最近引起了人们的关注，作为一种有希望的图像降级方法。在这项工作中，我们进行了全面的实验，以调查扩散模型所带来的挑战。在医学成像中，保留原始图像含量以及避免添加或删除潜在的病理细节至关重要。通过经验分析和讨论，我们在基于扩散的denoising背景下高出了图像感知与失真之间的权衡。，我们证明了标准扩散模型采样方案与一步denoising相比，PSNR的降低高达14％。此外，我们提供了视觉表明，表明扩散模型与随机采样相结合，具有在脱氧过程中产生合成结构的趋势，从而损害了被剥离图像的临床有效性。我们的彻底调查提出了有关扩散模型对医学图像denoising的适用性的疑问，强调了潜在的局限性，可以仔细考虑将来的应用。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
单次试验 MEG 数据可通过交叉去噪...
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在，这会阻碍对潜在神经过程的研究，尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而，重复刺激可能是不可取的，因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化，而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是，一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎，这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架，通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途，在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声，并可以更好地发现神经现象。作为概念验证，我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性（文献中已证实的发现）在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度，这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。