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利用合成数据改进胎儿 MRI 中的跨领域脑组织分割
FetalSynthSeg 是一种基于 SynthSeg 的领域随机化方法，用于通过磁共振成像（MRI）对胎儿脑进行分割，研究结果表明，在跨领域数据验证中，仅使用合成数据训练的模型表现优于仅使用真实数据训练的模型，并且在不同磁场强度和超分辨
PDF3 months ago
联合自监督和有监督对比学习用于多模态 MRI 数据：走向预测异常神经发育
利用多模态成像、深度学习和对比学习方法，从多模态 MRI 数据中学习鲁棒的潜在特征表示，将异构特征投影到共享空间，整合不同模态和类似主体间的互补和类似信息，进而提高了异常神经发育的预测能力和计算机辅助诊断的功效。
PDF6 months ago
波尔德温演化算法实现的通用神经物理求解器
通过对生物学中的鲍德温效应的生物学透镜的研究，本文首次研究了学习能够同时概括整个物理任务系列的物理知情神经网络（Physics-informed neural networks）的潜力。借鉴能够快速学习、预测和快速适应环境的早成品种的神经发
PDF7 months ago
使用胎儿组织注释数据集的自动多组织人类胎儿大脑分割基准测试
提供了一个公开可用的病理和非病理胎儿磁共振脑体积重建的数据库，覆盖 20 至 33 周的不同孕龄和 7 个不同的组织类别，以及对多种自动多组织分割算法准确性的量化评估。
PDF4 years ago
使用随机森林稳定地估计离散、连续和混合变量的图模型
本文介绍了一种名为 GRaFo 的图形随机森林方法，通过 Stability Selection 帮助选择参数，并在多种数据类型中进行评估，包括通过 ICF 评估功能健康组件之间的相互作用和鉴定可能与先天性心脏病、三体染色体和心脏手术相关的
PDF13 years ago