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BrainG3N推出双功能分词器，实现可控3D脑部MRI生成
研究人员开发了BrainG3N，一种新颖的双功能分词器，用于生成可控的3D脑部MRI图像。该系统利用掩码自编码器（MAE）方法创建保留关键临床信息的嵌入，同时独立的CNN解码器重建解剖学上准确的MRI。BrainG3N编码器在一个包含23个任务的基准测试中，表现优于或等同于现有的最先进模型，并且在这些嵌入上训练的扩散Transformer支持条件生成和纵向预测。
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新型CNN可根据MRI预测早产儿脑损伤
研究人员开发了GloResNet，这是一种轻量级的3D卷积神经网络，旨在利用T2加权MRI扫描预测早产儿的脑损伤。该模型基于ResNet-10，并在MedicalNet上进行了预训练，它采用全局流形映射策略来保留拓扑特征，同时标准化图像外观。在交叉验证测试中，GloResNet的平均准确率为75.18%，证明了其作为新生儿脑损伤非侵入性筛查工具的潜力。