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RSS订阅原创 VGG-TSwinformer: Transformer-based deep learning model for early Alzheimer’s disease prediction 论文笔记
背景和目标：轻度认知障碍（MCI）是正常衰老和阿尔茨海默病（AD）之间的过渡状态，准确预测MCI的进展趋势对于早期预防和治疗AD至关重要。作为诊断AD的最重要的生物标志物之一，脑结构磁共振成像（sMRI）已经应用于各种深度学习模型中。然而，由于深度学习在处理纵向医学图像数据方面的固有劣势，深度学习在MCI纵向分析方面的应用很少，现有的大多数深度学习算法用于MCI进展预测都依赖于在单个时间点收集的sMRI图像的分析，忽略了该疾病的渐进性质。
2024-05-04 16:25:26
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原创 wsl安装过程记录
官方文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install简介：开发人员可以在 Windows 计算机上同时访问 Windows 和 Linux 的强大功能。
2024-01-08 14:20:43
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原创 Image and Data Archive (IDA)上的数据集介绍
本研究的目的是确定随时间推移追踪皮质基底节变性 (CBD) 和进行性核上性麻痹 (PSP) 的最佳分析方法。
2023-09-13 13:31:27
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原创 ADNI的MRI数据处理学习过程 （HD-BET去脑壳，FSL模板配准等）
FSL只能在Linux下运行，这里选择在WSL（windows的Linux子系统）中配置FSL。下载：从官网下载安装FSL的python文件“fslinstaller.py”。安装：在WSL中输入，然后输入yes，等待脚本自动下载安装，完成后结果如下图。
2023-09-12 14:55:27
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原创 《Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting？》笔记
时间序列预测是机器学习的至关重要任务，现如今很多深度学习模型都在该方面的任务中取得了很好的成绩，但是基于深度学习所建立的模型往往比较复杂，难以训练。
2023-09-12 14:43:31
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原创 collaborative diagnosis-synthesis framework（CDSF）
题目：Collaborative Image Synthesis and Disease Diagnosis for Classification of Neurodegenerative Disorders with Incomplete Multi-modal Neuroimages来源：MICCAI2021。
2023-09-12 14:39:02
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翻译 Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning 笔记
一个统一多模态学习模型。元转换器（Meta-Transformer）利用相同的骨干网络对自然语言、图像、点云、音频、视频、红外、高光谱、X射线、时间序列、表格、惯性测量单元（IMU）和图数据进行编码。
2023-07-30 14:04:58
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原创 笔记 -- Multi-Scale 2D Temporal Adjacency Networks for Moment Localization with Natural Language
Multi-Scale 2D Temporal Adjacency Networks for Moment Localization with Natural Language 阅读笔记
2023-05-26 17:23:59
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原创 阅读笔记 -- Multi-modal sequence learning for Alzheimer’s disease
Multi-modal sequence learning for Alzheimer’s disease progression prediction with incomplete variable-length longitudinal data 阅读笔记
2023-05-26 17:18:39
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原创 Learning to synthesise the ageing brain without longitudinal data 笔记
Learning to synthesise the ageing brain without longitudinal data 笔记
2023-05-26 17:17:11
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原创 Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold 笔记
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold 笔记
2023-05-26 16:59:40
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原创 Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting？笔记
# Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting？阅读笔记
2023-05-26 16:40:15
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原创 非等间隔的时序预测算法
该问题的由来主要是由于课题中要解决疾病发展预测的问题，对于一般的LSTM来说，其默认了序列元素之间的间隔是均匀的。然而在医疗领域所收集的**纵向数据中可能出现的时间不规则性**。
2023-05-26 16:27:21
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空空如也
空空如也
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