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Vrushank Ahire
Vrushank Ahire
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深度学习框架追踪液膜破碎动力学
研究人员开发了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于分析液膜破碎成韧带和液滴的复杂动力学。第一阶段利用带有ResNet-50骨干网络和特征金字塔网络的Faster R-CNN模型，在高光谱图像中检测和分类这些碎片。该阶段通过一种保持形态的合成数据生成策略得到增强，F1分数高达0.872。第二阶段采用增强了Transformer的多层感知机来跨帧追踪这些对象，以86.1%的准确率和完美的破碎事件召回率准确识别连续、一对多破碎事件和非关联。
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新AI框架将MRI知识迁移至语音用于阿尔茨海默病筛查
研究人员开发了MINT（多模态成像到语音的知识迁移），一个专为早期阿尔茨海默病筛查设计的新颖框架。该系统将知识从结构性MRI扫描迁移到语音分析，能够在推理时无需成像即可准确分类轻度认知障碍（MCI）。MINT框架利用一个MRI“教师”模型创建一个紧凑的嵌入空间，然后语音分类器学习模仿该空间。在ADNI-4数据集上的初步测试表明，与该迁移知识对齐的语音分析，其性能与现有的仅语音方法相当，而多模态融合甚至超过了仅MRI的性能。