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denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
有效的蛋白质结构生成稀疏的脱氧模型
生成可设计的蛋白质骨架已成为机器学习辅助方法的组成部分。与序列设计和结构预测器的过滤一起，它形成了计算蛋白设计管道的骨干。然而，当前的蛋白质结构发生器面临着大蛋白的重要局限性，需要在模型训练期间看不见的蛋白质设计任务进行再培训。为了解决第一个问题，我们介绍了Salad，这是一个蛋白质骨架产生的S-Al l- A tom a tom denoising模型。我们的模型在匹配或提高可设计性和多样性的同时，我们的模型要比最先进的速度要快，并为高达1,000个氨基酸的蛋白质长度生成可设计的结构。为了解决第二个问题，我们将沙拉与结构编辑相结合，这是扩展蛋白质denoising模型无法看见任务的能力的策略。我们将方法应用于各种蛋白质设计任务，从基序旧到多态蛋白质设计，证明了沙拉和结构编辑的功能。
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）
MRI图像使用U-NET和图像处理技术
Kush Vora Ninad Mehendale *计算机工程系电子系K.J Somaiya工程学院K.J.Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。 MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。 但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。 深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。 我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。 该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。 提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。 使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。 关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。 封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。 随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。脑肿瘤分为两种不同类型。恶性（癌）和良性（非癌症）。这些肿瘤进一步分为原发性和继发性肿瘤（转移性肿瘤）。原发性脑肿瘤起源于大脑内部，但是当癌细胞从其他器官传播到大脑（肺部到大脑）时，转移性脑肿瘤就会发展。绝大多数原发性脑肿瘤都不癌。死亡率的第十个主要原因是脑肿瘤。在2020年，全球估计，有251,329人死于原发性恶性脑和中枢神经系统（CNS）肿瘤。今天在美国，估计有70万人受到原发性脑肿瘤的影响。这些肿瘤可能是致命的，并对生活质量产生重大影响。女性比男性更有可能获得任何类型的大脑或脊髓肿瘤，而男性则更有可能患上恶性肿瘤。这主要是因为某些类型的肿瘤在一种性别或另一种性别中更为普遍（例如，脑膜瘤在女性中更为常见）。患有恶性大脑或中枢神经系统肿瘤患者的5年生存率
eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。