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基于 MRI 的多模式方法评估...
强迫症患者认知功能障碍与认知功能障碍和记忆力减退相关。有许多神经功能研究 3-8 探讨了记忆功能障碍中大脑活动的异常，特别是在策略记忆处理方面。3-5 一般来说，强迫症患者倾向于过度关注细节而忽略更大的背景，从而导致记忆力受损。6,7 最近的一项功能连接研究 9-11 表明，强迫症患者的认知功能障碍可能与与神经认知内表型相关的脑回路内异常的神经相互作用有关。此外，脑形态学研究 12,13 显示脑容量变化与精神症状严重程度之间存在相关性。最近，Moon 等人 7 联合研究了功能性磁共振成像 (fMRI) 和基于体素的形态学 (VBM)，以显示相同的脑区显示出低功能活动和脑容量减少。根据先前研究的知识 3,4,6-8,12,13，我们假设改变的脑活动和功能连接以及形态学异常与
儿童时期的多模态神经相关性...
成分。分数越高表示症状严重程度越高 (即越差)。误差线表示自举估计的置信区间。 (c) 与 LC1 相关的显著表面积、厚度、体积载荷（自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后）。 (d) 与 LC1 相关的显著 RSFC 载荷（自举重采样和 FDR 校正 q<0.05 后）。RSFC 载荷经过阈值处理，因此仅显示具有显著自举 Z 分数的网络内或网络间块。网络块遵循与 17 个 Yeo 网络 (Schaefer et al., 2018; Yeo et al., 2011) 和皮层下区域 (Fischl et al., 2002) 相关的颜色。弦图总结了网络内和网络间显著的 RSFC 载荷。有关更详细的网络可视化，另请参见图 1a。DorsAttn，背侧注意力； RSFC，静息状态功能连接；SalVentAttn，显著性/腹侧注意；SomMot，躯体感觉运动；TempPar，颞顶叶。
多模式用户界面上的日记
摘要：视觉材料是一种广泛用于刺激创造力的工具。本文探讨了视觉刺激支持新手与多模式数字音乐界面的创造性参与的潜力。对24名参与者进行了一项实证研究，以比较图形分数的抽象和文字形式对新手创造性参与的影响，以及是否了解或未了解该分数中符号的含义对创意参与都有任何影响。结果表明，当没有了解参与者的设计时，抽象的视觉刺激可以为创造性参与提供有效的脚手架。发现提供有关视觉刺激的信息既具有优势又具有缺点，这在很大程度上取决于刺激的视觉风格。被告知字面视觉刺激的含义有助于参与者做出解释和获得灵感，同时获得有关抽象刺激的信息导致沮丧。定性数据表明，两种形式的视觉刺激都支持创意参与度，但在创作过程的不同阶段，并且提出了描述性模型来解释这一点。这些发现突出了视觉刺激在音乐制作过程中支持创造性参与的好处 - 一个多模式互动域通常涉及几乎没有视觉活动或没有视觉活动。
落地多模态交互
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里，通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制，声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求，例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关，并且它们既能满足在线/实时操作，也能满足不同应用场景中的事后操作（例如，参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例）。
多模式深度学习模型
背景：临床注释包含与患者过去和当前健康状况有关的结构化数据之外的上下文化信息。目标：本研究旨在设计一种多模式深度学习方法，以使用入院临床注释和易于收集的表格数据来提高心力衰竭（HF）的医院结果的评估精度。方法：多模式模型的开发和验证数据是从3个开放式美国数据库中回顾性得出的，包括重症监护III V1.4（MIMIC-III）的医学信息MART和MIMIC-IV V1.0和MIMIC-IV V1.0，从2001年至2019年的研究中收集了来自2019年的教学医院，并从2019年进行了研究。 2015。研究队列由所有关键HF患者组成。分析了临床注释，包括主要投诉，当前疾病的历史，体格检查，病史和入院药物以及电子健康记录中记录的临床变量。我们为院内患者开发了一个深度学习死亡率预测模型，该模型接受了完整的内部，前瞻性和外部评估。使用综合梯度和沙普利添加说明（SHAP）方法来分析危险因素的重要性。结果：该研究包括发育套件中的9989（16.4％）患者，内部验证集中的2497（14.1％）患者，前瞻性验证集中的1896年（18.3％），外部验证集中的7432（15％）患者。在早期评估中，病史和体格检查比其他因素更有用。模型的接收器工作特性曲线下的面积为0.838（95％CI 0.827-0.851），0.849（95％CI 0.841-0.856）和0.767（95％CI CI 0.762-0.772），对于内部，前瞻性，前瞻性，外部效力，以及外部效力。多峰模型的接收器操作特性曲线下的面积优于所有测试集中的单峰模型的区域，而表格数据有助于更高的歧视。结论：结合入学笔记和临床表格数据的多模式深度学习模型显示，有希望的功效是评估HF患者死亡风险的潜在新方法，提供了更准确，更及时的决策支持。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
非侵入性光学多模式照相学...
摘要：（1）背景：创伤性脑损伤（TBI）导致死亡和终生残疾率。评估TBI的两个主要生物标志物是颅内压（ICP）和脑氧合。使用独立技术对两者进行评估，其中只能利用侵入性技术评估ICP。这项研究的动机是开发用于ICP和脑氧合的非侵入性光学多模式监测技术，这将使TBI患者有效管理。（2）方法：设计和制造了多波长的光学传感器，以根据从脑反向散射光中检测到的脉动和非型信号来评估这两个参数。该探针由四个LED和三个光探测器组成，它们测量了来自脑组织的光摄影学（PPG）和近红外光谱（NIRS）信号。（3）结果：旨在详细描述了旨在获取这些光学信号的仪器系统以及对传感器和仪器的严格技术评估。基准测试证明了电子电路的正确性能，而信号质量评估显示了所有波长的良好指标，远端光电探测器的信号是最高质量的。该系统在规范中表现良好，并从头部幻影记录了良好的脉动，并根据预期提供了非脉动信号。（4）结论：这种发展为有效评估TBI患者的多模式非侵入性工具铺平了道路。