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Muhammad Asif Hasan
Muhammad Asif Hasan
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新框架利用多模态脑成像改善跨站点重度抑郁症分类
研究人员开发了M2LG-DG，一个新颖的框架，旨在利用不同临床站点之间的静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据来改善重度抑郁症（MDD）的分类。这种多模态方法整合了局部和全局大脑连接模式与非成像数据，将表示分解为共享和私有组件。通过采用跨站点监督对比目标，M2LG-DG鼓励模型在不同的采集域中保留诊断信息。该框架表现强劲，在四个预留的REST-meta-MDD站点上实现了69.48%的AUC，并为其他神经影像分类任务展现了潜力。
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AI生成功能性磁共振成像时间序列以改善抑郁症诊断
研究人员开发了fMRI-Diffusion，一个新颖的框架，用于生成合成的功能性磁共振成像（fMRI）时间序列数据，以辅助重度抑郁症（MDD）的诊断。与以往合成功能连接矩阵的方法不同，fMRI-Diffusion合成了区域兴趣级别的时间序列，保留了关键的时间信息。这种方法利用扩散模型中的时间Transformer，在各种分类器和数据集上持续提高了诊断准确性，优于现有的合成方法。