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双金字塔多模态融合方法用于双相障碍的诊断
利用脑部结构磁共振成像和功能磁共振成像数据，结合融合策略，提出了一种新颖的多模态诊断模型，用于双相情感障碍的诊断。实验证明，该方法在 OpenfMRI 数据集上的平衡准确度从 0.657 提升至 0.732，达到了最先进水平。
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6 months ago
通过条件 ViT-GANs 实现结构 MRI 和功能连接网络的跨模态综合
本研究使用条件视觉变换生成对抗网络（cViT-GANs）基于 sMRI 输入生成 FNC 数据，为精神分裂症等领域的医学影像研究提供了新的探索，实验结果显示 cViT-GAN 模型能够有效地合成每个个体的 FNC 矩阵，并获得与实际 FNC
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10 months ago
多任务协作预训练与个体自适应标记微调：大脑表征学习的统一框架
本研究提出了一种基于 sMRI 数据的新型深度学习框架 MCIAT，通过多任务协同预训练和个体自适应标记微调相结合，以实现高水平的语义表示和大脑诊断性能，对其在多个 sMRI 数据集中进行了评估，并证实了其可解释性。
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a year ago
基于连接式引导的上下文表示学习用于脑疾病诊断
提出一种基于连接方式的上下文表示学习模型 (CS-CRL)，用于多种脑病的诊断，特别是具有视觉变换 (ViT) 编码器和掩码重建作为代理任务和格拉姆矩阵来指导连通信息的表示，能够更好地聚合特征和提取全局上下文。实验结果表明，其在六个数据集和
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a year ago
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