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我们还鼓励学生参加学生海报会议，并在特别的博士学位会议上提交论文以供考虑。学生可以询问有关会议注册费的奖学金。教授凯瑟琳·沃尔夫拉姆（MIT斯隆学校）教授安娜·阿尔贝里尼教授（马里兰大学）Carolyn Fisher教授Carolyn Fisher（世界银行）凯瑟琳·沃尔夫拉姆教授（麻省理工学院斯隆学校）教授克里斯蒂安·戈利尔（Tualouse of Chielding of Christian of Christian von Hirschausen（Tu hirschausen）（Tu hirschausen（tuih berlin）Faltih berol（Tuih berol a）法哈德·阿拉伊兰（Kapsarc）凯瑟琳·舒伯特教授（巴黎经济学院）迈克尔·卡拉马里斯（Michael Caramaris）教授（波士顿大学）教授马克·贾卡德（Simon Fraser大学）Ricardo Raineri教授RiCardo Raineri教授（UC Chile）（UC Chile）教授Roula Inglesi-lotz（ujjayant of Pripors.ujjayant ujjayant
调查迅速变化的欧洲北极地区的上层生物多样性和胶状浮游生物社区：EDNA METABARCODING调查
fi g u r e 2上升后生阿尔法和β多样性模式。（a）在每个深度区域和采样位置，海洋后生动物门的相对读取丰度。（b）香农多样性指数（H'）和（c）在所有四个深站组合的每个深度区域的SRS的物种丰富度标准化的Motus数据。Tukey的HSD成对比较与Tukey调整后的P值进行了比较。*表示<0.05的显着差异，****表示显着差异<0.001。（d）基于jaccard距离的Motus社区结构（K = 2）的非线性多维标度。颜色表示海洋区，点形表示站点，地块上显示的应力值。深度区域被定义为上皮（0-99 m），下层（100-200 m），中质质量（201-1000 m）和浴类质（> 1000 m）。
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
对比度，直方图和混合方法
摘要。这项研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络（CNN）基于脑肿瘤分离的影响，重点是直方图均衡（HE），对比度有限的适应性直方图均衡（CLAHE）及其杂化变量。在3064个大脑MRI图像的数据集中采用U-NET体系结构，研究深入研究了预处理步骤，包括调整和增强大小，以优化细分精度。提供了基于CNN的U-NET体系结构，培训和验证过程的详细分析。利用诸如准确性，损失，MSE，IOU和DSC等指标的比较分析表明，混合方法Clahe始终优于其他方法。结果强调了其优异的准确性（分别用于培训，测试和验证的0.9982、0.9939、0.9936）和鲁棒分割重叠，JACCARD值为0.9862、0.9847和0.9864，以及0.9864，以及0.993，0.993，0.9923，0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999993.9999999999999999999999993号。申请。该研究以分割方法进行完善，以进一步增强神经肿瘤学中的诊断精度和治疗计划。
主动轮廓和OTSU阈值分割算法之间的比较分析
尽管已经提出了许多分割方法，但可以进一步提高分割结果的准确性。随后，本研究试图提供有关称为感兴趣区域（ROI）的大小，初始位置和形状（ROI）的非常重要的特性，以启动分割过程。MRI由特定人而不是一个图像的一系列图像（MRI切片）组成。我们的方法根据肿瘤大小，初始位置和形状选择其中的最佳图像，以避免部分体积效应。测试我们方法的所选算法是主动轮廓和OTSU阈值算法。在本研究中使用Brats标准数据集进行了几项实验，该数据集由100个样本组成。这些实验由65名患者的MRI切片组成。使用骰子，jaccard和BF分数通过相似系数作为标准度量来评估所提出的方法。结果表明，当在三个不同的相似性系数中测试时，主动轮廓算法具有较高的分割精度。此外，两种算法的实现结果验证了建议的方法选择MRI样品最佳ROI的能力。
人类大脑的解剖分割
磁共振成像 (MRI) 是一种强大且多功能的成像方式，是许多研究不可或缺的组成部分，尤其是在进行定量分析时。MRI 是成像大脑的首选方法，因为它具有出色的软组织对比度。将大脑准确分割成解剖区域可以对大脑进行准确的定量分析。三个可以自动对人脑进行解剖分割的软件程序是 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER。本研究的目的是使用 FreeSurfer 作为基线，并调查 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 在同一数据集上的输出的一致性。使用 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER 对来自 IXI 数据集的 185 个 T1 加权 3D MR 图像进行分割。使用默认训练检查点对 IXI 数据集的 FastSurfer 和 FreeSurfer 输出以及相应的大脑 MR 图像作为 MAPER 的源图谱。然后使用 Jaccard 相似系数将 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 分割进行比较。MAPER 在复制符合 FreeSurfer 的皮层下区域输出方面表现优于 FastSurfer。MAPER 和 FastSurfer 在皮层区域的表现类似。
使用模糊模型自动分割 MR 脑图像中的肿瘤...
肿瘤的自动分割仍然是医学图像处理领域一个相当令人兴奋的研究课题，并且它在形成正确诊断和辅助有效治疗方面发挥着重要作用。在本文中，介绍了一种用于分割 MRI 图像中的脑肿瘤的全自动系统。建议的系统由三部分组成：首先，使用过滤和形态学操作对图像进行预处理以增强对比度、消除噪音并从图像中去除头骨。其次，使用两种技术对图像进行分割，即模糊 c 均值聚类 (FCM) 和应用种子区域增长算法 (SGR)。第三，该方法提出了一个后处理步骤，使用形态学操作平滑分割区域边缘。对所提出的系统的测试涉及 233 名患者，其中包括 287 张 MRI 图像。随后，通过医生对轨迹的人工验证，将结果与传统分割技术（如FCM方法）进行比较，最终证明平均Dice系数为90.13％，平均Jaccard系数为82.60％。分割结果和定量数据分析证明了所提出的系统的有效性。
基于特征表示学习和深度神经网络
抽象背景：药物目标相互作用预测对于缩小候选药物范围的范围至关重要，因此是药物发现中的至关重要的一步。由于生化实验的特殊性，新药的发展不仅昂贵，而且耗时。因此，药物靶标相互作用的计算预测已成为药物发现过程中的重要方法，旨在大大减少实验成本和时间。结果：我们提出了一种基于特征表示学习和名为DTI-CNN的深神经网络的基于学习的方法，以预测药物目标相互作用。我们首先使用Jaccard相似性系数并重新启动随机行走模型，从异质网络中提取药物和蛋白质的相关特征。然后，我们采用deno的自动编码器模型来降低维度并确定基本功能。第三，根据从上一步获得的特征，我们构建了一个卷积神经网络模型，以预测药物与蛋白质之间的相互作用。评估结果表明，DTI-CNN的平均AUROC得分和AUPR得分为0.9416和0.9499，其性能比其他三种现有的最新方法更好。结论：所有实验结果表明，DTI-CNN的性能要比现有方法中的三种方法更好，并且所提出的方法的设计适当设计。
临床环境 - 意识到生物医学文本摘要使用深神经网络：模型开发和验证
背景：自动文本摘要（ATS）使用户能够从生物医学存储库的大数据中检索有意义的证据，以做出复杂的临床决策。深度神经和经常性网络在自然语言处理和计算机视觉领域的传统机器学习技术优于传统的机器学习技术；但是，它们尚未在ATS域中探索，特别是对于医学文本摘要。目的：生物医学文本ATS中的传统方法遭受了基本问题，例如无法捕获临床环境，证据质量和目的驱动的段落选择。我们的目的是通过从可靠的已发表的生物医学资源中提取精确，简洁和连贯的信息来规避这些限制，并构建一个简化的摘要，其中包含最有用的内容，可以为临床需求提供特定的审查。方法：在我们提出的方法中，我们引入了一个新颖的框架，称为生物膜，可提供优质意识的患者/问题，干预，比较和结果（PICO）基于智能和上下文支持生物医学文本的摘要。BioMed-Summarizer将预后质量识别模型与临床环境感知模型相结合，以在生物医学文章的主体中找到文本序列，以在最终摘要中使用。首先，我们开发了一个深度的神经网络分类器，用于质量识别，以获取科学的声音研究并过滤其他研究。最后，我们从研究类型，发布可信度和新鲜度得分汇总的高得分PICO序列中产生了代表性摘要。第二，我们开发了一个双向长期记忆记忆复发性神经网络作为临床环境 - 意识分类器，该分类器是通过使用单词插入令牌制成的语义丰富特征进行培训的，该特征用于识别代表Pico文本序列的有意义的句子。第三，我们使用Jaccard相似性与语义富集计算了查询和PICO文本序列之间的相似性，其中使用医学本体学获得了语义富集。结果：使用与颅内动脉瘤相关的大型生物医学文献数据集评估预后质量识别模型，在识别质量文章方面，准确性为95.41％（2562/2686）。临床环境 - 意识到多类分类器优于传统的机器学习算法，包括支撑矢量机，梯度增强的树木，线性回归，k-neart邻居和天真的贝叶斯，通过实现93％（16127/17341）的准确性，用于分类五个分类：目标，互动，互动，互动，互动，结果，结果，结果。语义相似性算法在语义富集后，在众所周知的Biosses数据集（具有100对句子）上实现了明显的Pearson相关系数（0-1尺度），比基线JACCARD相似性提高了8.9％。最后，我们发现三个领域专家对不同指标进行的评估之间的高度正相关，这表明自动汇总是令人满意的。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。