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心脏和大脑：心脏熵的变化与马中侧向视觉检查有关
1计算系，伦敦帝国学院，伦敦，英国，苏塞克斯大学2号信息学系，英国布莱顿大学，3苏塞克斯郡意识科学和苏塞克斯科学和苏塞克斯AI中心，苏塞克斯大学，苏塞克斯大学，布莱顿大学，布莱顿大学，4，4个，伦敦皇家科学，伦敦帝国科学，伦敦皇家科学界，是4个，英国，苏塞克斯大学。牛津，英国牛津，6临床神经科学系和麻醉司，剑桥大学，剑桥大学，英国，7勒沃尔姆情报未来中心7伦敦，伦敦，英国
多模态对基于深度学习的结构性心脏病检测有帮助吗？
经胸膜超声心动图（TTE）是诊断结构性心脏病（SHD）的首选方式（成员等，2021）。尽管低风险和非侵入性，但由于诊断管理和非临床因素，例如竞争经济激励措施，TTE在美国通常会被低估（Papolos等人。，2016年）。相比之下，电气二元图（ECGS）和胸部X射线（CXR）是医院环境中最常见的成像形式之一。是通过通过CXR通过ECG和解剖结构捕获电生理学的动机，我们研究了第12条潜在的心电图中的模态的组合，胸部射线照相术，后视图，胸部射线照相术以及含有型号的受试者的表格数据，来自电子健康记录（EHR）的主体人口统计学（EHR）的最佳ecg con-ecg的最佳人数，对模型看不见。
MEG证明与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征
研究文章|行为/认知MEG的证据表明，与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征https://doi.org/10.1523/jneurosci.0326-24.2024收到：2024年2月19日，2024年4月22日2024年4月22日接受：2024年5月15日，2024年5月15日，2024年版本copyright copyright©2024 div>
跨模态引导辅助多模态学习与双重注意用于 MRI 脑肿瘤分级
摘要 — 脑肿瘤是全球最致命的癌症之一，在儿童和老年人中非常常见。早期准确识别肿瘤类型和等级对于选择精准治疗方案起着重要作用。不同序列的磁共振成像 (MRI) 协议为临床医生提供了识别肿瘤区域的重要矛盾信息。然而，由于数据量大且脑肿瘤类型多样，人工评估既耗时又容易出错。因此，MRI 自动脑肿瘤诊断的需求尚未得到满足。我们观察到单模态模型的预测能力有限，其性能在不同模态之间差异很大，而常用的模态融合方法会引入潜在的噪声，导致性能显着下降。为了克服这些挑战，我们提出了一种新的跨模态引导辅助多模态学习，并采用双重注意来解决 MRI 脑肿瘤分级任务。为了平衡模型效率和功效之间的权衡，我们使用 ResNet Mix Convolution 作为特征提取的主干网络。此外，还应用双重注意分别捕获空间和切片维度中的语义相互依赖性。为了促进模态之间的信息交互，我们设计了一个跨模态引导辅助模块，其中主要模态在训练过程中引导其他次要模态，这可以有效地利用不同 MRI 模态的互补信息，同时减轻可能的噪声的影响。在 BraTS2018 和 BraTS2019 数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性，其性能大大优于基于单模态的方法和几种最先进的多模态方法，在两个数据集上的 AUC 分别为 0.985 ± 0.019 和 0.966 ± 0.021。
教育人工智能的多模态性：迈向通用人工智能
摘要 本文全面考察了多模态人工智能 (AI) 方法如何为在教育环境中实现通用人工智能 (AGI) 铺平道路。它仔细研究了人工智能在教育系统中的演变和整合，强调了多模态的关键作用，其中包括听觉、视觉、动觉和语言学习模式。这项研究深入探讨了 AGI 的关键方面，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂的语言处理以及多种多模态数据源的集成。它批判性地评估了 AGI 在重塑教育范式方面的变革潜力，重点是提高教学和学习效率，填补现有方法的空白，并解决教育中 AGI 的道德考虑和负责任的使用
多模式成像用于儿童癌症治疗的心脏监测：美国超声心动图学会的建议
1.1.3.1 Tissue Doppler velocities 1241 1.1.3.2 Myocardial deformation imaging by speckle-tracking echocar- diography 1242 1.1.3.3 Speckle-tracking echocardiography for monitoring acute cardi- otoxicity 1243 1.1.3.4 Speckle-tracking echocardiography for monitoring late cardio- toxicity in children 1243 1.1.4评估左心室舒张功能1244 1.2评估右心功能1245 1.3应力超声心动图的作用1245 1.4质量评估和质量改进1245第2部分。在评估癌症儿童中使用心脏磁共振成像1245 2.1评估心室质量，体积，全球收缩压功能1246 2.2用基于CMR的心肌变形图测量全球和区域心肌功能1246 2.3左心室分离功能1246 2.4 CMR 2.4第3部分。使用心脏计算机断层扫描评估癌症儿童1247第4部分。知识差距和未来研究的机会1248
主动脉瓣狭窄的多模态成像：EACVI 临床共识文件
1 爱丁堡大学心血管科学中心，校长大楼，小法国新月，爱丁堡，EH16 4SB，英国；2 巴茨心脏中心，巴茨健康 NHS 信托，W Smithfield，EC1A 7BE，伦敦，英国；3 伦敦大学学院心血管科学研究所，62 Huntley St，WC1E 6DD，伦敦，英国；4 莱斯特大学心血管科学系，University Rd，莱斯特 LE1 7RH，英国；5 NIHR 莱斯特生物医学研究中心，Glenfield 医院，Groby Road，莱斯特，LE3 9QP，英国；6 心血管创新中心，圣保罗和温哥华综合医院，1081 Burrard St Room 166，温哥华，不列颠哥伦比亚省 V6Z 1Y6，加拿大； 7 心脏、胸腔和血管科学与公共卫生系，Via Giustiniani, 2 - 35128，帕多瓦，意大利； 8 阿尔斯特心血管中心，OLV 诊所，Moorselbaan 164, 9300 阿尔斯特，比利时； 9 那不勒斯大学高级生物医学科学系，费德里科二世，80125 那不勒斯，意大利； 10 布鲁塞尔 Ziekenhuis 大学心脏病学系，Laarbeeklaan 101, 1090 Jette, 比利时； 11 心脏病科，Hôpital La Timone，264 Rue Saint-Pierre，13005 马赛，法国； 12 Allina Health 明尼阿波利斯心脏研究所，雅培西北医院，800 E 28th St，明尼阿波利斯，明尼苏达州 55407，美国； 13 雷恩大学心脏病学和 CIC，2 Rue Henri Le Guilloux，35033 雷恩，法国； 14 GIGA 心血管科学，列日大学医院心脏病科，CHU Sart Tilman，比利时列日； 15 Gruppo Villa Maria Care and Research, Corso Giuseppe Garibaldi, 11, 48022 Lugo RA, 意大利； 16 魁北克心脏病和肺病学研究所/魁北克心肺研究所，2725 Ch Ste-Foy，魁北克，QC G1V 4G5，加拿大； 17 拉瓦尔大学医学系，Ferdinand Vandry Pavillon，1050 Av.加拿大魁北克省魁北克市 G1V 0A6 魁北克医学中心；美国华盛顿大学医学院医学系心脏病学第 18 分部，4333 Brooklyn Ave NE Box 359458，西雅图，华盛顿州 98195-9458，美国
使用多模式成像的研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。