背景介绍 肺癌（lung cancer）作为全球发病率和死亡率极高的恶性肿瘤之一，在现代医疗领域依然面临诸多挑战。根据文献统计，肺癌患者五年生存率极低，常年位居全球癌症死亡前三位。由于肺癌早期症状隐匿，患者常在疾病晚期才被确诊，导致错失最佳治疗时机。有效应对肺癌的关键在于实现早期诊断。然而，传统的临床诊断手段——如胸部影像学检查和病理诊断——受限于操作繁琐、依赖高精度设备及医师经验等问题，难以做到及时、精准、广覆盖的早期筛查。 近年来，人工智能（AI, Artificial Intelligence）技术迅速发展，尤其是在医疗影像分析和医学文本处理领域，为癌症预测和筛查带来了革命性进展。深度学习（deep learning）模型在自然语言处理（NLP, Natural Language Pr...

背景介绍 痴呆症是一种全球性的健康问题，严重影响患者的生活质量，并给医疗系统带来巨大负担。阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）和额颞叶痴呆（Frontotemporal Dementia, FTD）是痴呆症的两种常见类型，它们的症状有重叠，导致准确诊断和针对性治疗开发尤为困难。早期检测和准确诊断对于有效管理痴呆症至关重要。传统的诊断方法，如临床评估和神经影像技术（MRI、PET扫描），虽然有效，但成本高、耗时长且不易普及。因此，研究人员开始探索非侵入性、成本效益高的替代方法，如脑电图（Electroencephalography, EEG）。 EEG通过头皮上的电极捕捉大脑的电活动，具有高时间分辨率、成本低且易于使用的特点。痴呆症患者的大脑功能变化可以通过EEG信号...

学术背景 结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球范围内最常见的癌症之一，尤其在50岁以上人群中发病率显著增加。早期检测和准确诊断是提高患者生存率的关键。然而，传统的结直肠癌筛查方法，如结肠镜检查，依赖于医生的经验和视觉判断，存在一定的主观性和误诊风险。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Learning, DL）技术在医学影像分析中的应用为结直肠癌的自动化诊断提供了新的可能性。然而，现有的AI模型在图像特征提取和模型解释性方面仍存在不足，尤其是在处理不同成像条件下的图像时，模型的泛化能力和透明度亟待提高。 为了解决这些问题，研究者开发了Medivision系统，该系统结合了卷积神经网络（Convolution...

多分辨率信号小波网络在语音情感识别中的应用：SigWavNet 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在人机交互和心理学评估中扮演着重要角色。它通过分析语音信号来识别说话者的情感状态，广泛应用于紧急呼叫中心、健康护理和虚拟AI助手等领域。然而，尽管该领域取得了显著进展，系统复杂性、特征区分度不足以及噪声干扰等问题仍然存在。为了解决这些挑战，来自University of Québec、Concordia University和University of Québec at Montréal的研究团队提出了一种新的端到端深度学习框架——SigWavNet，直接从语音波形信号中提取有意义的特征，并通过多分辨率分析提升情感识别的准确性。 论文来源 ...

提升无人机目标检测的选择性频域交互网络 研究背景及问题提出 随着计算机视觉技术的发展，无人机目标检测已成为遥感领域的重要研究方向之一。无人机目标检测旨在从倾斜拍摄和高度多变的航拍图像中识别出诸如车辆、建筑物等目标。这一技术在环境监测、灾害管理以及安全监控等领域具有广泛应用。然而，受目标尺度、方向以及复杂背景的影响，无人机目标检测面临诸多挑战，包括目标间密集分布、光照差异和视角变化等问题。 当前大多数基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的解决方案主要注重空间和通道交互，忽视频域信息的重要性。频域信息对于捕捉对象的纹理、边缘等特定特征具有不可替代的作用，然而，现有的权重分配方法，例如通道注意力机制，难以完全利用频域信息，往往导致信息丢失。这种不...