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原创论文阅读笔记——Modality-Adaptive Feature Interaction for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities

在这项工作中，我们提出了具有多模态代码的模态自适应特征交互（MFI），以自适应地交互不同模态缺失情况下模态之间的特征。 MFI是一个简单而有效的单元，基于图结构和注意力机制，用于学习和交互图节点（模态）之间的互补特征。同时，所提出的多模态代码，指示每个模态是否缺失，指导MFI学习不同缺失情况下节点之间的自适应互补信息。在U型架构的不同阶段应用MFI与多模态编码，设计了一种新型的U-Net-MFI网络，以分层和自适应的方式交互多模态特征，以进行缺失模态的脑肿瘤分割。

2024-03-17 15:54:01 1119 1

原创论文阅读笔记——A2FSeg:用于医学图像分割自适应多模态融合网络

在本文中，我们提出了一种用于脑肿瘤分割的简单自适应多模态融合网络，该网络具有两个阶段的特征融合，包括简单的平均融合和基于注意机制的自适应融合。两种融合技术都能够处理缺失模态的情况，并有助于改善分割结果，尤其是自适应分割结果。

2024-03-02 16:54:34 3940 5

原创论文阅读笔记——mmFormer：用于脑肿瘤分割的不完整多模态学习的多模态Transformer

本文提出了多模态医学Transformer，它利用混合模态特异性编码器和模态相关的编码器来建立不同模态内部和跨模态之间的长程依赖关系。通过显式构建和对齐不同模态之间的全局相关性来提取模态的不变表示，所提出的mmFormer在脑肿瘤分割的不完整多模态学习中表现出了更好地鲁棒性。

2024-01-27 17:01:17 1133 1

原创论文阅读笔记——M3AE:缺失模态下脑肿瘤分割的多模态表征学习

这篇文章提出将多模态掩码的自编码器、基于模型反演的模态补全和存储高效的自蒸馏集成在编码器-解码器的架构中。

2024-01-21 12:55:52 2774 1

原创论文阅读笔记——SMU-Net:面向缺失模态脑肿瘤分割的样式匹配U-Net

本文提出了一种基于风格匹配U-Net (SMU-Net) 的MRI图像脑肿瘤分割方法。采用的协同训练方法利用内容和风格匹配机制，将全模态网络中的信息特征提取到缺失的模态网络中。

2024-01-19 12:07:25 1972 2

原创 0基础动手学深度学习-李沐-ML-线性回归及其从零开始实现

本篇文章是基于李沐老师的动手学深度学习课程中关于线性回归及其从零开始实现实现部分的视频内容进行总结和概括。同时对视频中涉及的python基础知识进行较为详细的介绍，有助于0基础学员快速入门。

2023-10-05 20:42:12 164 3

原创 0基础动手学深度学习-李沐-ML-矩阵计算

本篇文章是基于李沐老师的动手学深度学习课程中关于数据操作部分的视频内容进行总结和概括。同时对视频中涉及的python基础知识进行较为详细的介绍，有助于0基础学员快速入门。

2023-09-04 16:55:43 180 3

原创 0基础动手学深度学习-李沐-ML-线性代数

本篇文章是基于李沐老师的动手学深度学习课程中关于线性代数部分的视频内容进行总结和概括。同时对视频中涉及的python基础知识进行较为详细的介绍，有助于0基础学员快速入门。

2023-08-29 20:25:28 107 2

原创 0基础动手学深度学习-李沐-ML-数据预处理

本篇文章是基于李沐老师的动手学深度学习课程中关于数据预处理部分的视频内容进行总结和概括。同时对视频中涉及的python基础知识进行较为详细的介绍，有助于0基础学员快速入门。

2023-08-27 17:50:32 122 3

原创 0基础动手学深度学习-李沐-ML-数据操作