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使用扩展维纳和拉普拉斯算子进行脑肿瘤分割
Zhao 等 [45] 2013 年基准 BRATS 数据 Patch-wise 卷积神经网络 总体 (0.81) 准确率 Manic 等 [46] 阐述了基于萤火虫的灰度图像分割方法
约翰·D·邓拉普 (J OHN D. DUNLAPP) 中校……
Dunlapp 中校曾任以下职务：第 1 骑兵师第 4 旅战斗队第 9 骑兵团第 1 中队 D 前方支援连配送排长、第 1 骑兵师第 4 旅战斗队 D FSC 第 1 中队执行官，部署用于 OIF、第 1 装甲师第 13 骑兵团第 4 旅战斗队 D FSC 第 2 中队连长，部署用于 OIF，德克萨斯州布利斯堡，2005 年至 2010 年；第 3 远征支援司令部 S4、后勤官、战士过渡营、作战合同官和配送整合石油供应官，部署用于 OEF，肯塔基州诺克斯堡，2011 年至 2014 年；作战官，第 13 远征支援司令部，支援作战和执行官，第 61 军需营，胡德堡（自 2023 年起称为卡瓦佐斯堡），德克萨斯州，2016 年至 2019 年；未来作战负责人，第 1 战区支援司令部，OFS 部署，旅执行官，第 1 旅，美国陆军学员司令部，肯塔基州诺克斯堡，2019 年至 2023 年。
使用拉普拉斯正则化 Schatten p范数最小化从头预测药物-靶标相互作用
在制药科学中，药物发现的一个关键步骤是识别药物-靶标相互作用 (DTI)。然而，只有一小部分 DTI 经过了实验验证。此外，通过传统的生化实验来捕捉药物和靶标之间的新相互作用是一个极其费力、昂贵且耗时的过程。因此，设计用于预测潜在相互作用的计算方法来指导实验验证具有实际意义，特别是对于从头情况。在本文中，我们提出了一种新算法，即拉普拉斯正则化的 Schatten p 范数最小化 (LRSpNM)，用于预测新药物的潜在靶标蛋白和没有已知相互作用的新靶标的潜在药物。具体而言，我们首先利用药物和靶标相似性信息来动态地预填充部分未知的相互作用。然后基于相互作用矩阵低秩的假设，我们使用 Schatten p 范数最小化模型结合拉普拉斯正则化项来提高新药/新靶点案例的预测性能。最后，我们通过一种高效的交替方向乘子算法对 LRSpNM 模型进行数值求解。我们在五个数据集上评估了 LRSpNM，大量的数值实验表明 LRSpNM 比五种最先进的 DTI 预测算法具有更好、更稳健的性能。此外，我们对新药和新靶点预测进行了两个案例研究，这表明 LRSpNM 可以成功预测大多数经过实验验证的 DTI。
用于多模态痴呆症诊断的高阶拉普拉斯正则化低秩表示
多模态异构数据，如结构磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑脊液 (CSF)，可通过提供有关退化脑部疾病（如阿尔茨海默病前驱期，即轻度认知障碍）的互补信息，有效提高痴呆症自动诊断的性能。有效地整合多模态数据仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是当这些异构数据由于数据质量差和患者退出而不完整时。此外，多模态数据通常包含由不同扫描仪或成像协议引起的噪声信息。现有方法通常无法很好地处理这些异构且嘈杂的多模态数据以进行脑痴呆症自动诊断。为此，我们提出了一种高阶拉普拉斯正则化低秩表示方法，使用逐块缺失的多模态数据进行痴呆症诊断。对来自真实阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 队列的 805 名受试者（具有不完整的 MRI、PET 和 CSF 数据）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在脑疾病分类的三个任务中是有效的。
RIMP 梅雅讷勒克拉普 15.–18. 2023 年 6 月 - 德国联邦国防军
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拉普人和迷宫：萨米人的史前史、殖民化和文化复原力
包括参考书目和索引。ISBN 978-0-9788460-6-0（平装本：alk。纸质）i. 萨米人（欧洲人）——瑞典——历史。2.萨米人（欧洲人）