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Han Liu
Han Liu
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新的深度学习框架KEPLA增强了蛋白质-配体结合预测能力
研究人员开发了KEPLA，一个旨在提高预测蛋白质-配体结合亲和力准确性的新型深度学习框架。这是药物发现中的关键一步。与以往仅依赖结构数据的模型不同，KEPLA整合了来自Gene Ontology的生化知识和配体属性。该框架使用两个互补的目标：将全局表示与知识图谱关系对齐，并采用交叉注意力机制进行联合嵌入。实验表明，KEPLA在基准数据集上的表现优于现有方法，并且可解释性分析提供了对其预测机制的见解。
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新方法合成多样化MRI图像以改进分割
研究人员开发了IntraStyler，一种新颖的3D非配对图像翻译方法，旨在改进不同模态医学图像的分割。该方法解决了域内变异性问题，即同一域内的图像可能因扫描仪和采集协议的差异而显著不同。通过自动发现细粒度的域内风格而无需预定义类别，IntraStyler合成了多样化的目标域图像，增强了下游分割模型的泛化能力。
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2D Foundation Models Adapted for Scalable 3D Medical Image Classification
研究人员推出了一种新颖的3D医学图像分类框架AnyMC3D，该框架改编了2D基础模型。该方法通过在单个冻结骨干网上使用轻量级插件，解决了数据模式偏差和次优适应等常见问题，从而能够以最少的参数高效地扩展到新任务。该框架支持多视图输入、辅助监督和热图生成，并在包括VLM3D挑战赛第一名在内的12个不同任务的基准测试中展示了最先进的性能。