XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对比度
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
视觉语言预训练与物体对比度学习3D场景的理解
近年来，视觉语言预训练框架在自然语言过程和计算机视觉方面取得了重大进展，从而在各种下游任务上取得了显着的绩效提高。但是，当扩展到点云数据时，现有的作品主要集中在构建特定于任务的模型上，并且无法提取概括良好的Univer-Sal 3D视觉嵌入。我们仔细研究了语义3D场景理解中的三个常见任务，并获得了对训练模型的开发的关键见解。以这些观察的启发，我们提出了一个视觉语言的预训练框架 - 工作3DVLP（3D视觉语言预训练对象对比度学习），它可以灵活地对3D视觉 - 语言下游任务转移。3DVLP将视觉接地作为代理任务，并引入了对象级别引导检测（OID）损失，以在场景中获得高质量的建议。此外，我们设计对象级交叉对比度对齐（OCC）任务和对象级别的自我对比度学习（OSC）任务，以将对象与示例对齐并显然区分场景中的不同对象。广泛的实验验证了三个3D视觉任务上3DVLP的出色表现，反映了其在语义3D场景理解中的优势。代码可在https://github.com/iridescentttt/3dvlp上找到。
研究文章估计了使用多对比度CEST成像
神经代谢物的体内无创成像对于提高我们对神经退行性疾病中潜在的病理生理机制的理解至关重要。突触组织的异常变化导致突触降解和神经元丧失是推动阿尔茨海默氏病病理学的主要因素之一。基于磁共振成分的分子成像技术，例如化学交换饱和转移（CEST）和磁共振光谱（MRS）可以提供可能与潜在的病理和补偿机制有关的神经代谢物特异性信息。在这项研究中，进行了CEST和短回波时间单素MRS，以评估脑代谢物对β-淀粉样蛋白（Aβ）诱导的突触不足在阿尔茨海默氏病小鼠模型的河马中诱导的突触不足。在9.4 Tesla小动物MR成像系统上获取了基于CEST的光谱（Z-Spectra），该系统具有两个辐射式（RF）静止幅度（1.47μt和5.9μt），以分别获得肌酸和谷氨酸 - 与谷氨酸的cest对比。多池Lorentzian拟合和定量T1纵向松弛图用于获得代谢特定的明显交换依赖性弛豫（AREX）图。获得短回声时间（TE = 12 ms）单素MRS，以量化右海马区域的多个神经代谢物。AREX对比和基于MRS的代谢产物浓度水平，其野生型（WT）同窝型同伴（年龄= 10个月）。在相同的ROI中，GLU-AREX和CR-AREX表现出与GLU/TCR比的正相关。使用MRS Voxel作为感兴趣的区域，与WT动物相比，ARTE10中GLU-AREX和CR-AREX的群体分析显着降低。与WT动物相比，ARTE10小鼠中基于MRS的结果显示谷氨酸（GLU）和谷氨酸 - total-total cretine（GLU/TCR）的比例显着降低。与WT动物相比，ARTE10中ARTE10中的总肌酸（TCR），磷酸甲酸（PCR）和谷胱甘肽（GSH）浓度水平的总数也显着增加。这些结果表明神经递质代谢物的参与和β介导的突触中的能量代谢
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
多对比度MRI合成的个性化联合学习
通过多机构合作进行大型，多样化的MRI数据集的策划可以帮助改善对可靠地转化为目标对比图像的可靠合成模型的学习。为了促进合作，联邦学习（FL）采用了分散的模型培训，同时通过避免共享成像数据来减轻隐私问题。然而，传统的FL方法可能会因数据分布中固有的异质性而损害，并且域在成像位点内和跨成像位点的变化。在这里，我们介绍了MRI合成的第一种个性化FL方法（PFLSYNTH），该方法通过模型专业化对数据异质性的可靠性提高了单个站点和合成任务（即源目标对比）。为此，PFLSHNTH利用了配备有新型个性化块的对抗模型，该模型控制了特定于站点和任务的潜在变量，该块控制了空间/通道尺寸的生成特征图的统计数据。为了进一步促进沟通效率和现场专业化，部分网络聚合是在以后的发电机阶段进行的，而较早的发电机阶段和鉴别器则在本地进行了培训。因此，PFLSYNTH实现了多任务合成模型的多任务培训，其跨站点和任务具有高概括性能。全面的实验证明了MRI合成中PFLSHTH与先前联合方法的卓越性能和可靠性。
PMC：在1.5T处配对的多对比度MRI数据集，用于监督的Image2Image Translation
抽象访问磁共振成像（MRI）对相同受试者进行扫描，包括各种对比度和野外强度，对于涉及涉及监督图像翻译的大脑研究至关重要，以预测缺失或无法获得的MRI数据。但是，涵盖低场和高场的此类数据集稀缺。为了弥合此间隙，我们提出了一个半合成的数据集，包括在1.5t和3t的T1，T2和PD中，在同一受试者的T1，T2和PD对比度中，在T1，T2和PD对比度上有一个半合成的数据集。我们还以2维格式呈现它，使其与广泛的模型兼容。我们使用评估指标以及基于形态的方法评估了我们提出的数据集，并使用我们的数据集在不同应用程序中展示了基于U-NET的架构的性能。最后，我们发布数据集，以促进涉及多对比MR图像翻译的未来研究。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
CL-SPO2NET：基于非接触视频的SPO2估计的对比度学习时空注意网络
摘要：基于视频的外围氧饱和度（SPO2）估计，仅利用RGB摄像机，提供了一种非接触式方法来测量血氧水平。先前的研究将稳定且不变的环境设定为非接触式血氧估计的前提。此外，他们还利用了少量标记的数据进行系统培训和学习。但是，使用小数据集训练最佳模型参数是一项挑战。血氧检测的准确性很容易受到环境光和受试者运动的影响。为了解决这些问题，本文提出了一个对比度学习时空注意网络（CL-SPO2NET），这是一个用于基于视频的SPO2估计的创新的半监督网络。在包含面部或手部区域的视频段中发现了远程光绘画（RPPG）信号中的时空相似性。随后，将深层神经网络与机器学习专业知识相结合，从而估算了SPO2。在小规模标记的数据集的情况下，该方法具有良好的可行性，在稳定的环境中，摄像机和参考脉冲血氧仪之间的平均绝对误差为0.85％，在面部旋转情况下具有1.13％的照明频率为1.13％。
高分辨率和对比度7特斯拉MR脑成像新生儿
1 London Collaborative Ultra High Field System (LoCUS), King ' s College London, London, United Kingdom, 2 Guys and St Thomas ' NHS Foundation Trust, London, United Kingdom, 3 Centre for the Developing Brain, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United Kingdom, 4 Biomedical Engineering Department, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United王国，5先生研究合作，西门子医疗保健有限公司，伦敦，英国，6 MRC神经发育障碍中心，国王学院伦敦国王学院，伦敦，联合王国，7生物医学图像技术，ETSITelecomunicaciCión，Madrid and Ciber-Bbn，ISCII和Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，神经发育科学，精神病学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，英国伦敦，9先生，放射科先生，放射科，大奥蒙德街儿童医院，伦敦，英国，
对比度浴对神经性疼痛水平的影响...
摘要本研究论文深入研究了高频交易（HFT）和机器学习（ML）的交集，探索了ML技术对增强HFT策略的效率，准确性和盈利能力的重大影响。本文对与HFT和ML集成相关的原则，挑战和机遇进行了深入的检查。它还讨论了HFT中采用的各种ML方法，它们的优势，局限性和潜在的未来发展。通过对文献和案例研究的广泛综述，本文旨在全面概述ML进步驱动的HFT不断发展的景观。关键字：高频交易（HFT），机器学习（ML），算法交易，交易策略，定量财务。引起的背景和动机高频交易（HFT）已成为现代金融市场的重要方面。随着技术的快速进步和大量数据集的可用性，HFT公司利用机器学习技术来获得竞争优势。本研究论文深入研究了HFT和机器学习的交集，旨在揭示这个不断发展的领域的复杂性，挑战和潜在的好处。这项研究背后的动机是由HFT在全球金融系统中的重要性以及机器学习算法的变革力量的驱动的。面对算法交易，传统的交易策略正变得过时了，因此必须了解这种技术转变的含义。此外，对监管监督和市场稳定的不断需求需要对HFT实践进行全面分析。研究目标本研究论文的主要目标如下：•阐明高频交易中采用的基本原理和策略。•检查机器学习在增强HFT策略中的作用和影响。•分析与HFT相关的监管挑战和道德考虑。•提供有关HFT景观中未来趋势和潜在发展的见解。