基于拉曼光谱和机器学习平台的IDH突变与野生型胶质瘤细胞代谢差异研究 背景介绍 在胶质瘤的诊断和治疗中，福尔马林固定、石蜡包埋（FFPE）组织切片通常被广泛应用。然而，受到包埋介质背景噪声的影响，FFPE组织在基于拉曼光谱的研究中应用有限。为了克服这一问题并识别肿瘤亚型，本研究开发了一种新型的基于拉曼光谱的机器学习平台——APOLLO（恶性胶质瘤的拉曼光谱病理学），该平台能够从FFPE组织切片中预测胶质瘤亚型。 论文来源 这篇文章由Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianu等学者撰写，作者来自美国国立癌症研究所(National Cancer Institute)、芬兰图尔库大学(University of Turku)、罗马尼亚布加勒斯特大学(Univ...

基于卷积神经网络（CNN）的图像分割流程用于个体化猫脊髓刺激建模 背景与研究动机 脊髓刺激（Spinal Cord Stimulation, SCS）是一种被广泛应用于慢性疼痛管理的治疗方法。近年来，它也被用于调节神经活动，旨在恢复失去的自主或感知运动功能。个性化的建模和治疗计划是确保SCS安全有效的重要方面。然而，生成所需细节和准确性水平的脊柱模型需要耗时且劳动密集的手工图像分割，由人类专家进行。因此，迫切需要自动化分割算法，以便在数据有限的情况下也能生成高质量的解剖模型。 论文来源 本文由Alessandro Fasse、Taylor Newton、Lucy Liang、Uzoma Agbor、Cecelia Rowland、Niels Kuster、Robert Gaunt、Elvir...

#利用机器学习和组合化学加快mRNA递送的可离子化脂质的发现 研究背景 为了释放信使RNA（mRNA）治疗的全部潜力，扩展脂质纳米颗粒（LNPs）的工具包至关重要。然而，LNPs开发的一个关键瓶颈是识别新的可离子化脂质。已有研究表明，LNPs在将mRNA递送至特定组织或细胞中表现出显著效果。经典的LNPs配方通常由一个离子脂质、胆固醇、辅助脂质和聚乙二醇化脂质（PEG脂质）组成，其中离子脂质在mRNA的加载和逃离内涵体方面起着至关重要的作用。 近年来，LNPs在临床应用方面取得了重大进展。例如，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了首个针对遗传性淀粉样变蛋白病的短发夹RNA（siRNA）药物Onpattro，以及Moderna和Pfizer/BioNTech联合开发的两款SARS-CoV-2...

在数据获取技术的不断发展下，获取大量包含多种特征的高维数据已经变得十分容易，比如图像、视觉等。然而，传统的机器学习方法尤其是基于向量和矩阵的方法，面临着维度灾难、计算复杂度增加以及模型过拟合等挑战。为了解决这些问题，张量作为一种多维数组表示方式，比向量和矩阵更具灵活性，能够更好地处理高维数据。因此，基于张量的机器学习方法逐渐成为学术研究的焦点。 支持张量机 (Support Tensor Machine, STM) 是一种有效的张量分类策略，受到支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 和交替投影技术以及多线性代数操作的启发。STM 旨在处理复杂的张量数据，通过寻找具有最大间隔的两类分类超平面，在分类任务中表现出优异的性能。尽管最近基于不同张量分解方法的一系列改...

能够自主导航行走的轮腿机器人 背景介绍 城市化进程的加速让供应链物流尤其是最后一公里配送面临巨大挑战。随着交通压力增加和对更快配送服务需求的上升，尤其是室内和街道上的复杂路线给配送带来了难以解决的问题。传统的轮式机器人难以跨越复杂的障碍物，而仅靠腿式系统又无法达到所需的速度和效率。例如，ANYmal机器人虽具备一定的移动能力，但其最大行驶速度仅为平均人行速度的一半，且续航时间也有限。因此，需开发一种即能在平坦地面上高效运动又能跨越障碍物的机器人系统成为了研究的主要方向。 本文主要研究的是轮腿机器人，结合轮子和腿部的优势，使其在长距离运输中既能在中等地面上高速行驶，又能在复杂地形上保持灵活性。 论文来源 本文由Joonho Lee、Marko Bjelonic、Alexander Reske、...