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检查genfi队列中跨额颞痴呆的家族形式的移情缺陷
菲比·H·福斯特（Phoebe H. AJ，AK，AL，Johannes Levin Am，The，The，The，Adrian Danek AM，Markus Otto AP，Sorbi Sorbi AQ，Jonathan D. Rohrer A， *，遗传FTD倡议（Genfi）
遗传额颞痴呆症患者的行为障碍和神经精神症状的进展
Alberto Benussi，医学博士；医学博士Enrico Premi； Stefano Gazzina，医学博士； Chiara Brattini，MSC； Elisa Bonomi，MSC；医学博士Antonella Alberici； Lize Jiskoot，博士；约翰·范·斯威滕（John C. Van Swieten）博士； Raquel Sanchez-Valle博士； Fermanin Moreno，医学博士；罗伯特·拉福斯（Robert Laforce），医学博士；医学博士Caroline Graff； MATTHIS SYNOFZIK，医学博士； Daniela Galimberti博士；医学博士Mario Masellis；医学博士Carmela Tartaglia； James B. Rowe，医学博士；医学博士伊丽莎白·费格（Elizabeth Finger）；医学博士Rik Vandenberghe；医学博士Alexandre deMedonça； Fabrizio Tagliavini，医学博士；伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana），医学博士； Simon Ducharme，医学博士；克里斯·R·巴特勒（Chris R. Butler）博士；亚历山大·格哈德（Alexander Gerhard），医学博士；约翰内斯·莱文（Johannes Levin），医学博士；医学博士Adrian Danek；马库斯·奥托（Markus Otto），医学博士； Giovanni Frisoni，医学博士； Roberta Ghidoni博士；医学博士Sandro Sorbi； Isabelle Le Ber，医学博士；佛罗伦萨·帕斯奎尔（Florence Pasquier），医学博士；佐治亚州峰人，理学士；艾米丽·托德（Emily Todd），理学士； Martina Bocchetta博士； Jonathan D. Rohrer博士；芭芭拉·博罗尼（Barbara Borroni），医学博士；对于遗传FTD倡议（genfi）
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
遗传症状中的长期非编码RNA谱...- lirias
玛丽·蛇（Mary Serpent），1岁，五旬节的Chiara，B，1，玛丽娜·阿卡罗（Marina Arcaro），tiziana carandini to，luca sacchi to，b，manula pintus a，b，b，lucy l. ussell c。然后是Pietro Tiraboschi M，Santana的Isabel，O Alexander Gerharder P，Q，Q，Q，，Johannes Levins，U，Sorbi Sorbi，Sorbi Sorbi，Isabelle le ber ah，ai，aj，aj，elizabeth finger ak，Maria Carmia Carmela tartaglia，Maria Carmio
在遗传额颞痴呆中衍生的CSF生物标志物
emma l从末端，1 meifange xiao，2 desheng Xu，2 Jackie M Poos 。 Yans M Papma，1 Carolin Heller ，5 Rhian Convery ，4 Katrina Moore，4 Martina Bocchetta ，4 Georgia Peakman，4 David M Cash，4大坝。 7.8 MATTHIS SONOFSK，9.10 FERMIN MORENO，11 ELIZABETH FINGER ，12RaquelSánchez-Vale，14 Robert LaForce Jr，15 Mario Masellis，15 Mario Masellis，16 Mario Masellis，16 Maria Carmes Carmes Bowe 23.24.25 Yolande Otto , 28 Fabrizo Taglivian, 29 Alexandre the Mendonca, 30 Isabel Santana, 31 Daniyla Galimberti, 32.33 Harro Seeer, 1 Jonathan D Rohrer, 4 Paul F Worley, 2.34 John C of Switch, just Gneetic Frontoporal Dementia Initiatives （genfi）
前沿颞前痴呆的早期神经递质变化：一项Genfi研究
Enrico Premi A，1，Martha Pengo B，C，1，Irene Mattili C，Valentina Canton，Youth Dukart和Robert Gasparotti H，Arababella Bouzigues H，David M St. Robert Laforce Jr P，Fermin Moreno。 R. Butler's Pietro, and Johannes Levin a , ai , ai , Markus Otto ak , Isabelle Le Ber an , o , ap , ap , ap , ap , ap , ap , aq , Florence Pasquier , ace , Jonathan D. Rohrer h , Barbara Boronni a , c , * , a Initiative Fronttemporal Genetic (GENFI)
![arxiv：2311.01043v4 [CS.AI] 2024年8月12日](/simg/a\a68a1d0747cbe00cd43a8c917b786c95276654f3.webp)
arxiv：2311.01043v4 [CS.AI] 2024年8月12日
自主驾驶技术是彻底改变运输和城市流动性的催化剂，它倾向于从基于规则的系统过渡到数据驱动的策略。传统的基于模块的系统受级联模块和不灵活的预设规则之间的累积性限制。相比之下，端到端的自主驾驶系统有可能避免由于其完全数据驱动的训练过程而导致错误积累，尽管由于其“黑匣子”性质，它们通常缺乏透明度，从而使决策的验证和可追溯性变得复杂。最近，大型语言模型（LLMS）已证明了能力，包括理解上下文，逻辑推理和生成答案。一种自然的想法是使这些能力赋予自动驾驶能力。通过将LLM与基金会视觉模型相结合，它可以为开放世界的理解，推理和几乎没有射击的学习打开大门，而这些学习缺少了熟练的自主驾驶系统。在本文中，我们系统地回顾了有关（视觉）大型语言驾驶模型（（v）LLM4DRIVE）的研究行。这项研究评估了技术广告的当前状态，明确概述了该领域的主要挑战和前瞻性方向。为了方便学术界和学术界的研究人员，我们通过指定的链接：https：// github提供了有关该领域最新进展以及相关开源资源的实时更新。com/thinklab-sjtu/avesome-llm4ad。
通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以
免疫肿瘤药物疗效评估的体外试验和个性化癌症治疗的筛选：范围和挑战
摘要 简介：免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但往往无法在所有患者中产生理想的治疗效果。由于患者之间的异质性和肿瘤微环境的复杂性，个性化治疗方法的需求日益增长。长期以来，研究人员一直在使用一系列体外检测方法，包括 2D 模型、类器官共培养和癌症芯片平台进行癌症药物筛选。为了实现最佳转化使用，需要对这些检测方法的适用性、高通量能力和临床可转化性进行比较分析。涵盖的领域：该综述总结了体外平台的比较优势和局限性，包括构建策略和免疫肿瘤药物疗效评估的转化潜力。我们还讨论了终点分析策略，以便研究人员能够将其实用性情境化，并优化设计实验以预测个性化免疫疗法疗效。专家意见：研究人员开发了几种体外平台，可以从不同角度提供有关个性化免疫疗法疗效的信息。毫无疑问，基于图像的检测更适合收集包括细胞形态和表型行为在内的广泛信息，但需要进行重大改进以克服背景噪音、样品制备困难和实验时间长等问题。需要进行更多研究和临床试验来解决这些问题并验证检测方法，然后才能将其用于实际场景。