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Zeyu Jiang
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新框架增强CT扫描3D冠状动脉重建
研究人员开发了一种新颖的框架，用于从心脏CT血管造影（CCTA）数据中重建3D双侧冠状动脉树。该方法通过采用多尺度表示和黎曼树状结构框架，解决了量化、区域模糊和动脉口漂移等局限性。该系统利用深度学习方法，包含边界跳跃、残差分支、亚体素位移头和动脉口检测器等特定架构组件，并使用AdamW优化器进行训练。在未见过的CCTA数据集上的评估表明，重建精度显著提高，中心线距离和F1分数等指标显示出优于现有方法的性能。
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新框架为深度强化学习提供神经元级别可解释性
研究人员开发了一个新的深度强化学习（DRL）模型解释框架，解决了阻碍关键应用信任度的不透明性问题。该方法自动将神经元激活与从语义谓词推导出的逻辑公式对齐，弥合了连续状态空间与符号推理之间的差距。通过将原始状态特征转化为可解释的原子概念并进行组合，该框架提供了对DRL代理决策模式的详细、神经元级别的洞察，符合人类直觉。