来自arXiv的最新研究提出ICYM2I框架，通过逆概率加权技术解决多模态模型在数据缺失场景下的信息增益评估偏差问题。该研究针对医疗影像、自动驾驶等依赖多源数据融合的前沿领域，首次系统性地建立了缺失模态条件下的...

Meta旗下FAIR（基础人工智能研究）团队近日宣布推出多项重要开源成果，涵盖三大前沿领域：1) 分子属性预测数据集与模型，将加速药物发现与材料科学研发流程；2) 扩散模型（Diffusion Models）相关资源，为当前最热门...

随着深度学习技术的迅猛发展，其在医学影像处理领域的应用也日益广泛。最近，一个名为“Awesome MRI Reconstruction”的开源项目在GitHub上引起了广泛关注。该项目精心收集了大量关于深度学习在磁共振成像（MRI）重建...

这个项目提出了一种新的诊断阿尔茨海默病的方法，该方法使用3D MRI扫描来增强模型决策的可解释性。阿尔茨海默病的早期诊断对于病情的控制和治疗至关重要，而人工智能技术的应用则大大提高了诊断的精度和效率。此项目...

MRSegmentator是一款新型工具，专为增强MRI扫描分割而设计。它可以有效地识别腹部、盆腔和胸部区域的40种不同器官和结构。这款新工具的开发将极大提高医疗和科研人员的工作效率，提高诊断的准确性。MRSegmentator的...

科学家通常使用荧光蛋白标记细胞以测量基因表达的变化，但是这种技术很难应用于深入大脑的结构，因为光在被检测到之前就会散射太多。麻省理工学院的工程师已经通过使血管表达一种蛋白质来扩张，从而检测到光的存在。...

通过对比20世纪30年代至70年代出生人群的MRI影像，科学家们发现，与30年代相比，70年代出生的婴儿大脑表面积增加了近15%，脑容量增加了6.6%。与记忆和学习相关的大脑区域大小也有所增加。虽然目前尚不清楚大脑体积的...

本文介绍了一种在半分钟内在大脑中生成“足够随机”的数字的系统。该系统基于一系列的随机思考实验，通过人类的大脑结构和神经元的触发模式，产生了一种可靠的随机数生成方法。这种系统的应用范围非常广泛，可以应用在...