单传感器振动心动图生成多模态心血管波形 背景介绍 心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）作为全球范围内致病率和致死率最高的疾病之一，每年影响着数以亿计的患者，对全球医疗体系造成了巨大负担。据文献统计，每年因心血管疾病花费的医疗费用高达数十亿美元，且影响着患者的生产力与生活质量。多种风险因素如高血压、糖尿病、肥胖以及久坐不动的生活方式普遍存在，使得CVD防治难度加大。 早发现、早干预是提升CVD管理效率、减少严重心血管事件的关键，这其中可穿戴健康监测技术逐渐成为热点。通过日常佩戴心脏生理参数监测设备，患者可以主动了解自身健康状况，配合医生实现精准的个体化管理。当前主流的心血管监测技术有： 心电图（Electrocardiography, ECG）： 通过记录心脏电...

学术背景 在计算机视觉领域，雨纹（rain streaks）是一个常见的干扰因素，尤其是在户外监控、自动驾驶和智能交通系统中。雨纹会显著降低图像质量，影响视觉系统的识别和分析能力。传统的雨纹去除方法通常依赖于单一图像进行处理，但由于雨纹的复杂性和多样性，这些方法在处理远距离雨纹或复杂场景时效果有限。近年来，深度学习技术，特别是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），在图像处理领域展现了巨大的潜力。然而，现有的基于GAN的雨纹去除方法在处理不同方向、形状和透明度的雨纹时仍存在挑战。因此，本研究旨在提出一种改进的GAN框架，以更有效地去除雨纹，提升图像质量。 论文来源 本论文由Prabha R、Suma R、Suresh Babu D和S Sa...

One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs 近年来，生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在图像生成领域取得了显著进展。传统的二维生成模型已经能够在多种任务中展现出极高的能力。然而，将这一技术扩展到三维领域（3D-aware image generation），以同时生成二维图像并学习三维结构，仍然面临诸多挑战。本文报道了发表在 International Journal of Computer Vision 上的一篇题为《One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs》的文章。该研究由 Ziqiang Li、Yi Wu、Chaoyue...

增强型基于MRI的脑肿瘤分类研究：一种新颖的Pix2Pix生成对抗网络增强框架 脑肿瘤是全球范围内一种具有高发病率和致死性的重大健康问题。在全球每年新增数以万计的脑肿瘤病例中，患者生存率低，尤其是恶性脑肿瘤更是面临严峻的治疗挑战。如何通过早期诊断与精准分类脑肿瘤以优化治疗策略成为医学研究的重点。然而，传统基于人工分析的影像诊断耗时且易出错，而近年来快速发展的人工智能（AI）和深度学习（DL）技术为脑肿瘤的自动化诊断带来了曙光。 本研究由Near East University的Efe Precious Onakpojeruo等学者完成，研究成果发表于《Brain Communications》（2024, DOI:10.1093/braincomms/fcae372）。该研究提出了一种基于P...

背景介绍 在人类视觉系统中，自然场景的理解和导航无论从复杂性还是从效率上都表现得非常出色。这一过程需要将传入的感官信息转化为包括低级到高级的视觉特征，如边缘、物体部件和物体本身，进一步反映真实世界场景中物体共现的统计学特点。其中，两类重要的物体属性引入了“锚点物体”（anchor objects）和“诊断物体”（diagnostic objects）的概念。锚点物体是指高频共现且可以预测其位置和身份的物体，而诊断物体则是指能够预测场景大语境（即场景类别）的物体。 由Aylin Kallmayer和Melissa L.-H. Võ来自Goethe University Frankfurt的心理学系会聚研究，这篇发表于《Communications Psychology》期刊的文章探讨了锚点物体...