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深度学习在静息态功能磁共振成像中的应用

对从人脑功能磁共振成像(fMRI)数据中获得的丰富的动态的时空变化特性进行建模是一项具有挑战性的任务。对大脑区域和连接水平进行分析为fMRI数据提供了更直接的生物学解释,并且到目前为止一直有助于描述大脑中的特征。在本文中作者假设,与之前研究广泛使用的预先进行的fMRI时变信息转换以及脑区之间的功能连接特征相比,直接在四维(4D)fMRI体素级别空间中进行时空特征的学习可以增强大脑表征的鉴别性。基于这个目的,作者对最近提出的结构MRI(sMRI)深度学习(DL)方法进行扩展,以额外获得时变信息和在预处理好的fMRI数据上对提出的4D深度学习模型进行训练。结果表明使用基于复杂的非线性函数的深度时空方法为学习任务生成具有鉴别性的编码,使用fMRI体素/脑区/功能连接特征对模型进行验证,发现本文方法的分类性能优于传统标准机器学习(SML)和DL方法,除了相对简单的集中趋势测量的fMRI数据的时间平均值。此外,作者探讨了不同方法识别fMRI特征的优劣,其中对于fMRI体素级别特征DL显著优于SML方法。总之作者的研究结果体现了在fMRI体素级别数据上训练的DL模型的效率和潜力,并强调了开发辅助工具的重要性,以促进对这种灵活模型的解释。本文发表在IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)

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泛型和元编程的模型:Java, Go, Rust, Swift, D等

在程序设计的时候,我们通常希望使用同样的数据结构或算法,就可以处理许多不同类型的元素,比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题,不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案:从只是提供对特定目标有用的通用函数(如C,Go),到功能强大的图灵完备的通用系统(如Rust,C++)。在本文中,我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始,然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展,从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例:编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法,看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展:像Python这样的动态语言,像Template Haskell这样的过程宏系统,以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。

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