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IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
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。
采用去噪扩散概率模型进行三维医学图像合成
去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在图像合成中表现出色，并在各种图像处理任务中得到广泛研究。在这项工作中，我们提出了一种用于生成三维 (3D) 医学图像的 3D-DDPM。与以前的研究不同，据我们所知，这项工作首次尝试研究 DDPM 以实现 3D 医学图像合成。我们的研究检查了脑肿瘤高分辨率磁共振图像 (MRI) 的生成。通过在半公开数据集上的实验对所提出的方法进行了评估，定量和定性测试都显示出有希望的结果。我们的代码将在 https://github.com/DL-Circle/3D-DDPM 上公开提供。关键词：扩散模型、图像合成、磁共振成像 (MRI)。
脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。
基于单词想象力使用ICA
这项研究的目的是观察基于单词想象的原始EEG信号的独立组件分析（ICA）方法的有效性，该方法将用于无言语的单词分类。脑电图（EEG）信号是当某人进行活动（例如睡觉，思维或其他体育活动）时代表人脑的电活动的信号。eeg数据基于用于研究的想象力一词，伴随着肌肉运动，来自肌肉运动，心跳，眼睛眨眼，电压等。在先前的研究中，ICA方法已被广泛使用且有效地缓解生理伪像。伪像的信号比（ASR）用于测量ICA在本研究中的有效性。如果比率越大，则ICA方法被认为有效地清除了脑电图数据中的噪声和伪影。基于实验，从14个电极上获得的11个受试者获得的ASR值在0,910至1,080的范围内。因此，可以得出结论，ICA可有效根据单词想象从EEG信号中删除伪像。
在八颗图像上进行自我监督后和之后的定量分析
•光学相干断层扫描（OCTA）图像的质量对于准确解释视网膜脉管形态变化至关重要，并影响定量分析结果。•我们在deno的八八图图像上展示了研究定量参数的重复性，例如血管密度（VD）和灌注密度（PD）的重复性。方法•对噪声2Void [1]和适应性构造noise2Void [2]进行自我监督的脱氧，训练以考虑空间相关的噪声结构。•3D和2D U-NET分别用于3D八八个体积和2D平板Denoising。•使用Plex®Elite9000 SS-OCT（CA Zeiss，Dublin，CA）的500 A-线×500 B型扫描血管扫描。用于训练模型，将来自浅表，深，视网膜和绒毛膜的54×4图像用于2D平板降级，并使用54×500 b-扫描用于3D体积。•在3D体积降解后进行多层分割，并产生EN脸部八板。•基于EN脸部图像的自动阈值用于获取用于VD和PD测量的二进制图像。vd和pd是在降解前后在视网膜平板的6 mm圆（图1）中计算的。•测量变异系数（CV），以测试降解前后视网膜平板上定量分析的重复性。CV的减少表示可重复性的提高。
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。
de-sate：deno deNosing自我发挥的变压器编码器的锂离子电池健康预后
摘要 - 锂离子（Li-ion）电池的使用已在各个行业中广泛普及，从供电便携式电子设备到推动电动汽车和支持储能系统。锂离子电池可靠性中的一个核心挑战在于准确预测其剩余使用寿命（RUL），这是积极维护和预测分析的关键措施。本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用了多个Denoising模块的功能，每个模块都训练了解决电池数据中通常遇到的特定类型的噪声。具体而言，使用Denoising自动编码器和小波Denoiser用于生成编码/分解表示形式，随后通过专用的自我发明变压器编码来处理。在对NASA和CALCE数据进行了广泛的实验之后，在一组不同的噪声模式下估算了一系列健康指标值。这些数据上报告的错误指标与最近文献中报道的最先进的相当或更好。索引术语 - 验证和健康管理，剩余使用寿命，自动编码器，锂离子电池，变压器，电池健康