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BRACTIVE：一种基于脑活动的人类视觉脑学习方法
BRACTIVE 是一种基于 transformer 的新型框架，它通过 fMRI 信号将受试者的视觉特征与相应的脑表示对齐，从而识别出受试者的感兴趣脑区，此外，利用人类视觉脑活动来指导深度神经网络在各种基准测试中提高了性能。
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a month ago
解读放射科医生的意图：一种在胸部 X 射线图像分析中实现准确区域识别的新系统
我们提出了一种新颖的系统，旨在识别放射科医师在他们的报告中表达的主要意图和 X 线胸部照片中相应的兴趣区域，从而帮助纠正错误，特别是在胸部放射照片异常的诊断中。该系统为经验不足的医生提供有关图像背景的理解，有潜力纠正错误并指导他们到精确的兴
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2 months ago
超越图像 - 文本匹配：多模态变换器中使用引导掩模进行动词理解
本研究提出了一种指导掩蔽的探测方法，评估最近的多模态图像语言变形器模型的学习表示能力，重点研究考虑感兴趣区域（ROI）特征作为输入标记的多模态模型，通过指导掩蔽分析动词的理解能力，在 ViLBERT、LXMERT、UNITER 和 Visu
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5 months ago
ICML
基于连接组学的大脑疾病分析可解释化图神经网络
该研究提出了一个可解释性的框架，用于分析特定于疾病的感兴趣区域和突出连接。该框架包括一个面向脑网络的预测模型和一个全局共享的解释生成器，该生成器突出了特定于疾病的生物标记物。实验证明，该框架可以获得出色的性能并识别有意义的生物标记物。
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2 years ago
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