利用基于物理知识的深度学习实现低场强MRI图像重建 背景介绍： 磁共振成像（MRI）技术近年来在低场磁共振成像中的应用越来越受到关注。低场MRI由于其成本低、维护简便，被认为在各种临床和研究环境中具有广泛的应用前景。例如，便携式低场MRI扫描仪不仅更容易操作，还可用于应急单位和手术室等场景。此外，初步评估表明低场MRI在中风诊断中具有潜在的临床应用，这使得该技术在全球医疗诊断中更具吸引力。然而，低场MRI的主要挑战包括低信噪比（SNR）和由磁体设计、材料缺陷和制造公差引起的强B0场不均匀性。 本研究由David Schote, Lukas Winter, Christoph Kolbitsch, Georg Rose, Oliver Speck和Andreas Kofler等学者完成，发表于...

利用联邦学习检测心音异常的一项多机构合作研究 学术背景 心血管疾病（Cardiovascular diseases, CVDs）已经成为主要的死亡原因之一，特别在老年人口中，心血管健康问题亟待社会关注。早期筛查、诊断和预后管理对于预防住院具有重要意义。心音信号携带丰富的生理和病理信息，通过心音进行CVDs早期诊断具有容易获取、广泛存在和非侵入性等优势。近年来，人工智能（AI）在心音辅助诊断中的应用引起了广泛关注，自动心音听诊技术有助于快速、有效地评估心脏状态。然而，现有研究在应用过程中忽略了数据安全和隐私问题，尤其是在多机构数据合作时。 研究来源 本文由Wanyong Qiu, Chen Quan等人撰写，作者分别来自北京理工大学、日本东京大学教育生理学实验室、英国帝国理工学院等知名学术机构...

DVMark：基于多尺度深度学习的视频水印框架 视频水印技术通过在覆盖视频中嵌入信息来实现数据隐藏。本文提出的DVMark模型是一种基于深度学习的多尺度视频水印解决方案，具有较高的鲁棒性和实用性，能够在保证视频质量的前提下，抵抗各种可能的失真和攻击。 背景与动机 视频水印技术涉及在覆盖视频中嵌入消息，可以是可见的也可以是不可见的。不可见水印因其不会干扰原始内容且难以被攻击者检测到而具有优势。水印可以应用于多种场景，如包含视频创建元数据、时间戳以及创作者信息等。此外，水印也广泛用于信息监控和追踪，这是因为水印即便在视频传播过程中遭受一定程度的失真和修改后仍然可以恢复。 目前，评估视频水印系统的主要因素包括不可见性（质量）、鲁棒性和有效载荷（消息比特数量）。传统的水印方法多依赖于手工设计特征，通...

基于标签内容描述的透明化深度图像美学评估 学术背景 随着社交媒体平台如Instagram和Flickr的普及，图像美学评估（Image Aesthetics Assessment, IAA）模型的需求日益增长。这些模型不仅可以帮助社交网络服务提供商优化图片排序或推荐结果，还能帮助普通用户管理相册、选择最佳照片，甚至在拍摄和编辑过程中提供指导。然而，如何构建一个稳健的IAA模型一直是一个挑战，因为图像美学的复杂性包括对象、摄影技术等多个因素。 研究动机 现有的深度学习方法虽然在IAA中表现出色，但其内部机制仍不明确。大多数研究通过隐性学习语义特征来预测图像美学，但这些方法未能直接解释这些特征具体代表了什么。本文的核心目标是创建一个更透明的IAA框架，引入可解释的语义特征，以人类可读的标签描述图...

由大脑皮质发音表征驱动的双语语音神经假体 背景 在神经假体的发展过程中，从大脑活动解码语言的研究一直集中在单一语言的解码上。因此，双语言语产生依赖于不同语言的独特或共享皮层活动的程度仍不清楚。当前研究通过电皮层图（electrocorticography, ECoG）结合深度学习和统计自然语言模型来记录和解码一名西班牙语-英语双语患者的言语运动皮层活动，并将其转化为两种语言的句子。该研究旨在解决双语解码的实际应用问题，尤其是在不需要手动指定目标语言的情况下，实现言语解码。 言语丧失症（anarthria），即失去清晰发音的能力，是中风和肌萎缩侧索硬化症等神经疾病的严重症状之一。目前，侵入性言语脑-计算机接口（BCI）正在被开发，以通过解码皮层活动恢复患者的自然沟通能力。然而，现有的言语BCI...