XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmodalities
回顾改善创伤性脑损伤成像方式的最新进展
美国疾病控制与预防中心报告称，2020 年美国有超过 64,000 人死于创伤性脑损伤 (TBI)，相当于每天有超过 611 人因 TBI 住院，176 人因 TBI 死亡。TBI 的病理生理学可引起长期和短期后遗症，程度从轻度到重度不等。最近，人们投入了更多精力来了解 TBI 的长期后果，以及如何尽早发现这些损伤可以预防晚期临床表现。获得正确、详细的成像是指导干预方向的关键，但在如何使用 TBI 成像来预测和预防即使是轻度 TBI 也会出现的长期并发症方面仍存在理解上的差距。TBI 成像技术取得了重大进展，可以更快、更经济、更有效地对颅内出血、轴突损伤、组织损伤等进行成像。尽管如此，仍有改进标准化的空间，并且还有更多数据支持使用某些成像方式的合理性。本综述旨在概述 TBI 成像的最新进展以及需要进一步研究的领域，以改善患者预后并最大限度地减少与 TBI 相关的急性和慢性合并症。
学习使用移植网络
摘要。新颖的视力传感器，例如热光谱，极性 - ization和事件摄像机，提供了传统强度摄像机无法获得的信息。将这些传感器与当前强大的深神经网络一起使用的障碍是缺乏大型标记的培训数据集。本文提出了一种网络嫁接算法（NGA），其中由非常规的视觉输入驱动的新的前端网络重新构建了一个预定的深层网络的前端网络，该网络处理强度框架。自我监督的训练仅使用同步记录的强度框架和新型传感器数据，以最大程度地提高预验证的网络和移植网络之间的特征相似性。我们表明，增强的移植网络使用热和事件摄像机数据集达到对象检测任务上验证的网络的竞争平均精度（AP 50），而不会提高下降成本。特别是，由热帧驱动的移植网络在使用强度框架的相对改善中的相对改善为49.11％。移植的前端只有总参数的5-8％，可以在几个小时内的单个GPU进行培训，相当于5％的时间，即可从标记的数据中训练整个对象检测器。nga允许新视觉传感器利用先前预定的强大的深层模型，节省训练成本并扩大新型传感器的应用。
了解COPD中的心肺风险和新治疗方式的机会
新兴科学正在促进对患有慢性阻塞性肺部疾病（COPD）患者心肺风险的更好理解，以及新方式和递送机制的潜在机会，以减少这些心肺事件 - COPD死亡率的主要驱动力。在这里，GP合作伙伴兼现场首席研究员Pete Wilson博士以及英国阿斯利康州Astrazeneca的医学事务呼吸系统负责人Yang Xu讨论了潜在的下波动创新的潜力，以解决心肺风险，以改善COPD患者的结果。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
请求提案2024 1。关于电话2。模式
到2030年，TecnológicoDeMonterrey旨在提高其作为拉丁美洲领先的大学的全球声誉，以学术卓越，顶尖人才和创新的研究型教育愿景，从而改变社会。为了实现这些目标，TecnológicoDeMonterrey已建立了一个竞争性的校内基金来促进跨学科研究和技术发展。该计划旨在鼓励开创性的解决方案，以了解该机构已确定为其首要任务的关键挑战。金融计划将主要支持跨学科研究项目与TecnológicoDeMonterrey优先级的五个战略主要领域（SMA）一致（健康，气候和可持续性，工业转型，教育，繁荣的城市和社区）。也将考虑涉及相关领域的开放研究主题的杰出建议，尤其是与Secihti的战略计划和项目保持一致的领域。提案，以利用机构的研究基础设施，包括Origen数据库，核心实验室和Expedition Labs等资源。评估过程由两个阶段组成：
药物发现和开发中的新治疗方式：见解和机遇
抗体、抗体-药物偶联物、融合蛋白、神经毒素、肽、聚合物、小干扰 RNA、疫苗等正在进入市场。此外，所谓的“超越五化合物规则”（bRo5）的引入表明，即使对于一些要求苛刻的靶标，也可以设计和优化较大的化合物（MW >> 500），以具有足够的 ADMET 特征并产生具有所需体内效果的生物利用度。虽然尚未报道设计口服生物可利用 bRo5 候选药物的一般策略，但构象灵活性已被确定为描述大型柔性衍生物的 ADME 特征的重要参数。例如，最近有研究表明，灵活性描述符有助于改善 bRo5 化合物的计算溶解度预测 [8]。此外，许多 bRo5 化合物似乎具有内在的潜力，可以构象调整以适应周围介质并表现得像分子变色龙。例如，已经分析了以环境依赖性方式形成的分子内氢键，以解释一些新治疗方式的被动渗透技巧[9,10]。
SMU-Net：用于缺失模态的脑肿瘤分割的风格匹配 U-Net
胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤类型之一，占所有病例的 30% 以上，它们由胶质干细胞或祖细胞发展而来。理论上，大多数脑肿瘤可以通过使用磁共振成像 (MRI) 来识别。每种 MRI 模态都会提供有关人脑软组织的不同信息，整合所有这些信息将为胶质瘤的准确分割提供全面的数据，这对于患者的预后、诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于各种原因，MRI 容易出现伪影，这可能导致一个或多个 MRI 模态缺失。多年来，已经提出了各种策略来合成缺失的模态或补偿其对自动分割模型的影响。然而，这些方法通常无法模拟潜在的缺失信息。在本文中，我们提出了一种风格匹配 U-Net (SMU-Net) 用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。我们的联合训练方法利用内容和风格匹配机制将全模态网络中的信息特征提取到缺失模态网络中。为此，我们将全模态和缺失模态数据编码到潜在空间中，然后将表征空间分解为风格和内容表征。我们的风格匹配模块通过学习匹配函数将信息和纹理特征从全模态路径转移到缺失模态路径，自适应地重新校准表征空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模块超越了信息量较少的特征，并根据判别性语义特征重新校准了表征空间。BraTS 2018 数据集上的评估过程显示了所提出方法在缺失模态场景中的重要性。关键词：缺失模态、脑瘤、内容风格匹配、分割。
Larry E. Jennings，Jr。
认知能力的差异源于潜在神经结构的细微差异。从大脑网络中的差异中理解和预测认知中的个体变异性需要利用不同的神经影像模式捕获的独特差异。在这里，我们采用了一种多级机器学习方法，结合了人类连接组项目（n = 1050）的扩散，功能和结构性MRI数据，以提供各种认知能力的单一预测模型：全球认知功能，流畅的智力，结晶智力，脉冲，脉冲，脉冲，脉冲，空间方向性，言语上的记忆和持续性记忆和持续性记忆。对每个认知评分的样本外预测首先是使用单个神经成像方式上的稀疏性主体成分回归产生的。然后将这些个体预测汇总并提交给套索估计器，该估计量消除了跨通道的冗余可变性。相对于最佳的单一模态预示，这项堆叠的词典导致了准确性的显着提高（在解释的方差中约为1％至超过3％的提升），这是大多数测试的认知能力。进一步的分析发现，扩散和脑表面证券对预测能力的贡献最大。我们的发现建立了一个下限，以使用多种神经影像学测量来预测认知的个体差异，包括结构和功能，量化不同成像模态的相对预测能力，并揭示每种方式如何提供有关认知功能中个人差异的独特和表达信息。
深度学习方法用于跨体系结构和记录方式∗
直接来自神经信号的解码行为，感知或认知状态对于脑部计算机界面研究和系统神经科学的导入工具至关重要。在过去的十年中，深度学习已成为许多机器学习任务的最新方法，从语音识别到图像。深层网络在其他领域的成功导致了神经科学中的新应用。在本文中，我们回顾了神经解码的深度学习方法。我们描述了用于从峰值到fMRI的神经记录方式中提取有用特征的架构。此外，我们还介绍了如何利用深度学习来预测包括运动，言语和视觉的共同产量，重点是如何将预告片的深网纳入诸如声音或图像之类的复杂解码目标的先验。深度学习已被证明是提高各种任务中神经解码的准确性和灵活性的有用工具，我们指出了未来科学发展的领域。
M3AE：脑肿瘤分割的多模式表示学习缺失模态
多模式磁共振成像（MRI）提供了用于脑肿瘤的亚区域分析的互补信息。已经提出了大量方法，用于使用四种常见的MRI模态自动分割自动脑肿瘤，并实现了显着的性能。在实践中，由于图像腐败，工件，获取协议，对比对比代理或仅成本，因此缺少一种或多种模式是通常的。在这项工作中，我们为脑肿瘤分割的新型两阶段框架提供了缺失的方式。在第一阶段，提出了多模式掩蔽的自动编码器（M 3 AE），其中ran dom情节（即模态辍学）和剩余模式的随机斑块都均被掩盖，以进行重新构的任务，以进行自我检查的自我检查，以对鲁棒多模态表示反对损坏的模态抗衡。为此，我们将框架命名为M 3 AE。同时，我们采用模型反转以边际额外成本优化代表性的全模式图像，该图像将用于替代缺失的模式并在推断期间提高性能。然后在第二阶段，提出了一种记忆有效的自我提炼，以在异源缺失模式情况下提炼知识，同时仔细调整模型以进行分割。我们的M 3 AE属于“全部”类型，其中一个模型可以应用于所有可能的模式子集，因此对于培训和部署都是经济的。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/ccarliu/m3ae。对Brats 2018和2020年数据集进行了广泛的实验，证明了其优越的性能，具有缺失模式的最新方法以及其组件的功效。