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Michail Mamalakis
Michail Mamalakis
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新型脑部MRI基础模型Alcmaeon在不损失能力的情况下进行扩展
研究人员开发了Alcmaeon，这是一种新颖的三维脑部MRI扫描基础模型，可以在不损失先前获得的能力的情况下，跨不同临床领域进行顺序扩展。该模型利用图蓝图剪枝（GBP）来保护关键网络模块，同时允许整合新数据。与在神经退行性疾病、发育障碍、精神疾病和肿瘤等各种影像类型上采用的其他适应方法相比，Alcmaeon在保留早期能力方面表现出优越的性能。该模型的表示也证明了其通用性，支持图像合成、疾病分类和生存预测等任务。
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新框架提升临床神经科学 AI 可解释性
研究人员开发了一个新框架，以提高 Transformer 语言模型的可解释性，特别是在阿尔茨海默病诊断等临床神经科学应用中。该方法通过提取单义特征，整合了归因和机制可解释性，旨在减少现有方法中出现的变异性。该框架产生稳定的输入级重要性分数和解压缩表示，这对于在认知健康领域安全可靠地部署语言模型至关重要。