One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs 近年来，生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在图像生成领域取得了显著进展。传统的二维生成模型已经能够在多种任务中展现出极高的能力。然而，将这一技术扩展到三维领域（3D-aware image generation），以同时生成二维图像并学习三维结构，仍然面临诸多挑战。本文报道了发表在 International Journal of Computer Vision 上的一篇题为《One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs》的文章。该研究由 Ziqiang Li、Yi Wu、Chaoyue...

增强型基于MRI的脑肿瘤分类研究：一种新颖的Pix2Pix生成对抗网络增强框架 脑肿瘤是全球范围内一种具有高发病率和致死性的重大健康问题。在全球每年新增数以万计的脑肿瘤病例中，患者生存率低，尤其是恶性脑肿瘤更是面临严峻的治疗挑战。如何通过早期诊断与精准分类脑肿瘤以优化治疗策略成为医学研究的重点。然而，传统基于人工分析的影像诊断耗时且易出错，而近年来快速发展的人工智能（AI）和深度学习（DL）技术为脑肿瘤的自动化诊断带来了曙光。 本研究由Near East University的Efe Precious Onakpojeruo等学者完成，研究成果发表于《Brain Communications》（2024, DOI:10.1093/braincomms/fcae372）。该研究提出了一种基于P...

背景介绍 在人类视觉系统中，自然场景的理解和导航无论从复杂性还是从效率上都表现得非常出色。这一过程需要将传入的感官信息转化为包括低级到高级的视觉特征，如边缘、物体部件和物体本身，进一步反映真实世界场景中物体共现的统计学特点。其中，两类重要的物体属性引入了“锚点物体”（anchor objects）和“诊断物体”（diagnostic objects）的概念。锚点物体是指高频共现且可以预测其位置和身份的物体，而诊断物体则是指能够预测场景大语境（即场景类别）的物体。 由Aylin Kallmayer和Melissa L.-H. Võ来自Goethe University Frankfurt的心理学系会聚研究，这篇发表于《Communications Psychology》期刊的文章探讨了锚点物体...

基于图的条件生成对抗网络用于生成合成功能性脑网络诊断重度抑郁症 研究背景： 重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是一种广泛存在的精神障碍，影响数百万人的生活，并且对全球健康构成重大威胁。研究表明，通过静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）提取的功能连接性（functional connectivity, FC）能够揭示与MDD相关的功能连接模式，在精准诊断中起到重要作用。然而，由于相关数据的有限性，为稳健的MDD诊断带来挑战。为应对这一挑战，近年来一些研究尝试使用深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）架构来构建生成对抗网络...

语义分割旨在为图像中的每个像素预测类别标签（Liu et al., 2021; Wang et al., 2021），广泛应用于场景理解、医学图像分析、自动驾驶、地理信息系统和增强现实（Strudel et al., 2021; Sun et al., 2023）。虽然深度神经网络的发展显著提升了分割任务的表现（Chen et al., 2014; Guan et al., 2021; Zhao et al., 2017），但这些进展要求大量像素级标注数据进行模型训练，获取这些数据在现实场景中代价高昂（Jiang et al., 2022; Liang et al., 2023）。与此同时，当测试数据与训练数据存在分布差异时，多数分割方法的性能通常会下降（Huang et al., 2022...