XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmultimodal
用于深部脑刺激手术的多模式平台
1 德国柏林夏里特医学院神经内科运动障碍与神经调节科，柏林自由大学和柏林洪堡大学的法人成员；2 德国柏林夏里特医学院，柏林爱因斯坦神经科学中心；3 美国波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院神经内科脑回路治疗中心；4 美国波士顿哈佛医学院麻省总医院麻省总医院神经外科和神经技术与神经恢复中心 (CNTR)；5 加拿大多伦多大学生物医学工程研究所；6 加拿大多伦多大学健康网络克伦比尔脑研究所；7 德国柏林夏里特医学院神经外科
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
使用多模式放射学的神经胶质瘤分类... -orca
摘要。神经胶质瘤是脑肿瘤，死亡率高。该肿瘤有各种等级和子类型，并且治疗过程相应地变化。临床医生和肿瘤学家根据视觉检查放射学和组织学数据来诊断并诊断这些肿瘤。但是，此过程可能是耗时且主观的。计算机辅助方法可以帮助临床医生做出更好，更快的决定。在本文中，我们提出了使用放射学和组织病理学图像同时，提出了将神经胶质瘤自动分类为三种亚类型的管道。所提出的方法实现了用于放射性和组织学模式的不同分类模型，并通过结合方法将它们结合在一起。分类算法最初通过深度学习方法执行瓷砖级（用于组织学）和切片级别（用于放射学）进行分类，然后将瓷砖/切片级的潜在特征合并为全幻灯片和全磁盘子和全磁性子类别的预测。使用CPM-RadPath 2020挑战中提供的数据集评估了分类算法。提议的管道达到了0.886的F1得分，共同的KAPPA得分为0.811，平衡精度为0.860。所提出的模型对各种特征的端到端学习的能力使其能够对神经胶质瘤肿瘤亚型的可比预测。
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
使用多模式生物传感耳机进行压力监测
摘要 持续的压力会对人的身心健康产生负面影响。压力监测和管理是一个活跃的研究领域，目的是分析或减轻压力的影响。检测压力的一种有前途的方法是测量生物信号，例如脑电图 (EEG) 或心电图 (ECG)。在本研究中，我们介绍了一种可穿戴的入耳式和耳罩式设备，可同时测量 EEG 和 ECG 信号。该设备由干式和软式传感电极组成，它们共形集成在耳塞表面。我们进行了一项初步研究，让测试对象接触三种标准压力源（斯特鲁普、记忆搜索和心算），同时测量他们的 EEG 和 ECG 信号。初步结果表明使用卷积神经网络对各种压力条件进行分类的可行性。
ENC 1136：多模式写作/数字素养
地点：WEIL 408A 时间安排：T 10:40 am – 11:30 am；R 10:40 am – 12:35 pm 教师联系信息 讲师：Faith Boyte 电子邮件：fboyte@ufl.edu 办公室：Turlington Hall 4307 办公时间：TR 1:30 pm – 2:30 pm 联系我的最佳方式是通过电子邮件。请确保在主题行中输入课程编号 (ENC 1136)，并从您的 UFL 电子邮件帐户发送。所有电子邮件的回复时间为一天。如果您想与我见面但不能在我的办公时间内到场，我很乐意安排一个我们双方都方便的时间。 课程描述 多模式作文教授数字素养和数字创造力。多模式作文是指使用多种模态来实现其目的的文档制作行为。多模态写作中经常使用的模态包括“视觉、听觉、手势、空间或语言创造意义的手段”（Selfe 195）。随着越来越多的学术、专业、公民和个人文件依赖各种媒体形式，学生必须明白，当代写作不仅仅是将文字写在纸上。如今，人们除了传统的书籍、报纸和杂志外，还从许多来源获取书面文件。书面内容在网络上传播，并通过音频（播客）和视频（YouTube、Vimeo 等）传达。本课程教学生编写和传播多模态文件，以便通过数字平台和多模态文件传达富有创意、经过充分研究、精心制作和精心编写的信息。虽然多模态并不一定意味着数字化（例如，中世纪的彩绘手稿是多模态的），但本课程重点关注数字素养与多模态写作之间的关系。本课程提倡数字写作和研究作为学术、专业、公民和个人表达的核心。课程目标 多模式写作目标旨在教导学生如何以数字形式撰写、修改和传播信息。本课程强调：
通过单眼简化多模式情绪识别...
第 3 章：方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.4 测试阶段：情绪分类.......................................................................................................................................13
整合多模式治疗以优化癌症治疗
癌症仍然是全球发病和死亡的主要原因之一。在过去的几十年里，癌症的治疗有了很大的发展，靶向治疗、免疫治疗等新型治疗方式的引入，以及手术技术的进步。多模式治疗的概念涉及整合不同的治疗方法——如手术、化疗、放疗和较新的生物疗法——以最大限度地提高癌症治疗的疗效。本综述深入探讨了多模式治疗在优化癌症治疗中的作用[1]。
医疗保健领域的多模态大型语言模型
在复杂而多维的医学领域，多模态数据普遍存在，对于做出明智的临床决策至关重要。多模态数据涵盖广泛的数据类型，包括医学图像（例如 MRI 和 CT 扫描）、时间序列数据（例如可穿戴设备和电子健康记录的传感器数据）、音频记录（例如心音和呼吸音以及患者访谈）、文本（例如临床笔记和研究文章）、视频（例如外科手术）和组学数据（例如基因组学和蛋白质组学）。虽然大型语言模型 (LLM) 的进步为医学领域的知识检索和处理提供了新的应用，但大多数 LLM 仍然仅限于处理单模态数据（通常是基于文本的内容），并且经常忽视整合临床实践中遇到的各种数据模态的重要性。本文旨在从详细、实用和面向解决方案的角度介绍多模态 LLM (M-LLM) 在医学领域的应用。我们的调查涵盖了 M-LLM 的基本原理、当前和潜在的应用、技术和道德挑战以及未来的研究方向。通过连接这些元素，我们旨在提供一个综合框架，将 M-LLM 的各个方面联系起来，为它们在医疗保健领域的未来提供统一的愿景。这种方法旨在指导 M-LLM 在医疗保健领域的未来研究和实际实施，将其定位为向综合、多模式数据驱动的医疗实践转变的范式转变。我们预计这项工作将引发进一步的讨论，并激发下一代医学 M-LLM 系统中创新方法的发展。
从生命探索跨物种多模态通信
图 1：跨物种通讯机制。此流程图显示了生物界中通讯机制的多样性，包括植物中的化学信号、细菌中的群体感应以及动物中的信息素和基于光的通讯等传感信号。每种机制都用图标表示，突出显示每个物种用于传递信息的特定传感通道和独特适应性。