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cerebrospinal fluid
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Agentic AI 绘制了跨人体组织的保守蛋白质网络
研究人员开发了一个能够分析不同人体组织和体液中蛋白质共丰度的 AI 框架。该 agentic AI 系统被用于检查 41 种组织的所有可能的成对组合，发现了跨越 406 个组织对的 1,833 个保守的共丰度簇。分析揭示了意想不到的关系，例如皮肤和骨髓之间的联系比相邻的骨骼和骨髓之间的联系更强，并确定了疾病的潜在机制假设，包括脑-肠轴和肝脏-骨髓应激反应轴。
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新的S-CEReBrO架构解决了Transformer在脑电图监测中的内存限制问题
研究人员开发了S-CEReBrO，这是一种新颖的架构，旨在克服基于Transformer的模型在连续脑电图（EEG）监测中的内存限制。新的窗口交替注意力机制使模型能够处理比全自注意力长100倍的信号，同时使用更少的内存并提高推理速度。S-CEReBrO在大规模数据集上进行了预训练，在多个EEG分析任务上展现了最先进的性能。
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新型视觉Transformer模型通过MRI辅助阿尔茨海默病检测
研究人员开发了一种新颖的视觉Transformer模型，名为CSV-ViT，用于分析脑部MRI数据以检测阿尔茨海默病病理。该模型采用一种独特的可变大小皮质超顶点（CSVs）方法来划分大脑表面数据，克服了先前在非皮质区域和重复顶点问题上遇到困难的方法的局限性。与现有的基于表面的模型相比，CSV-ViT在预测AD诊断、淀粉样蛋白阳性和tau蛋白阳性方面表现出优越的分类性能，表明其在基于MRI的早期预测方面具有潜力。