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通过多模态对比学习进行体内细胞类型和大脑区域分类
目前的电生理学方法可以追踪许多神经元的活动，但如果没有进一步的分子或组织学分析，通常无法知道记录的是哪些细胞类型或大脑区域。因此，开发准确且可扩展的算法来识别记录神经元的细胞类型和大脑区域对于提高我们对神经计算的理解至关重要。在这项工作中，我们开发了一种用于神经数据的多模态对比学习方法，可以针对不同的下游任务进行微调，包括推断细胞类型和大脑位置。我们利用这种方法联合嵌入单个神经元的活动自相关和细胞外波形。我们证明了我们的嵌入方法，通过多模态对比学习的神经元嵌入 (NEMO)，与监督微调相结合，实现了光标记视觉皮层数据集的最新细胞类型分类和公共国际脑实验室全脑图数据集的大脑区域分类。我们的方法代表着通过电生理记录准确进行细胞类型和大脑区域分类的迈出了有希望的一步。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
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。