最近，修剪深度神经网络（DNNS）因提高准确性和泛化功率，降低网络规模以及提高专业硬件的推理速度而受到了很多关注。尽管修剪主要在计算机视觉任务上进行了测试，但几乎没有探索其在医学图像分析中的应用。这项工作调查了众所周知的修剪技术，即层和网络范围的修剪，对组织学图像中细胞核实例分割性能的影响。我们利用的实例分割模型由两个主要分支组成：（1）语义分割分支，以及（2）深层回归分支。我们研究了修剪对两个分支的性能的影响分别对两个分支的性能以及最终的核实例分割结果。在两个公开可用数据集上进行了评估，我们的结果表明，层修剪的性能比在较小的压缩比（CRS）的网络修剪方面稍好，而对于大型CRS，网络范围的修剪会产生出色的性能。对于语义分割，深度回归和最终实例分割，可以通过层的修剪来修剪93.75％，95％和80％的模型权重，而相应模型的性能降低了2％。

急性和慢性伤口，不同的病因在经济上负担医疗保健系统。估计晚期伤口护理市场估计到2024年达到220亿美元。伤口护理专业人员提供了适当的诊断和治疗，并依赖于图像和图像文件。图像中伤口边界的分割是护理和诊断方案的关键组分，因为重要的是估计伤口面积并提供治疗的定量测量。不幸的是，这个过程非常耗时，需要高度的专业知识。最近，基于深度学习的自动伤口分割方法表明了有希望的性能，但需要大型数据集进行培训，并不清楚哪种方法更好。为解决这些问题，我们提出了与2021年医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）一起组织的脚溃骨细分挑战（Fuseg）。我们构建了一个卷绕图像数据集，其中包含从889名患者2年内收集的1,210脚溃疡图像。它是由伤口护理专家注释的像素，并分成具有1010个图像的训练和有200张图像的测试设置，用于评估。世界各地的团队制定了自动化方法，以预测测试集的伤口分割，其中保留了私人注释。评估预测并基于平均骰子系数进行排序。 Fuseg挑战仍然是会议后作为伤口细分基准的开放挑战。

足球溃疡是糖尿病的常见并发症，与大量发病率和死亡率有关，仍然是低腿截肢的主要危险因素。从脚伤中提取准确的形态特征对于适当的治疗至关重要。尽管医学专家的视觉检查是诊断的常见方法，但这是主观且容易出错的方法，因此，计算机辅助方法提供了一种有趣的选择。基于深度学习的方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在包括医学图像分割（医学图像分割）的各种任务方面表现出了出色的性能。在本文中，我们提出了一种基于两个基于编码器的CNN模型，即Linknet和U-NET，以执行足球溃疡分割。为了处理有限数量的可用培训样品，我们使用预训练的权重（linkNet模型的有效网络B1和U-NET模型的有效网络B2），并使用MEDETEC数据集进行进一步的预训练，同时还应用了许多形态 - 基于颜色的增强技术。为了提高分割性能，我们结合了五倍的交叉验证，测试时间扩展和结果融合。我们的方法适用于公开可用的慢性伤口数据集和Miccai 2021足球溃疡分段（Fuseg）挑战，我们的方法分别以92.07％和88.80％的基于数据的骰子得分实现最先进的性能，并且是最高的，并且是最高的，并且是最高的。 Fuseg挑战排行榜中排名的方法。 https://github.com/masih4/foot_ulcer_segmentation公开获得对接指南，推理代码和保存训练的模型。

We study the relationship between adversarial robustness and differential privacy in high-dimensional algorithmic statistics. We give the first black-box reduction from privacy to robustness which can produce private estimators with optimal tradeoffs among sample complexity, accuracy, and privacy for a wide range of fundamental high-dimensional parameter estimation problems, including mean and covariance estimation. We show that this reduction can be implemented in polynomial time in some important special cases. In particular, using nearly-optimal polynomial-time robust estimators for the mean and covariance of high-dimensional Gaussians which are based on the Sum-of-Squares method, we design the first polynomial-time private estimators for these problems with nearly-optimal samples-accuracy-privacy tradeoffs. Our algorithms are also robust to a constant fraction of adversarially-corrupted samples.

我们给出了第一个多项式算法来估计$ d $ -variate概率分布的平均值，从$ \ tilde {o}（d）$独立的样本受到纯粹的差异隐私的界限。此问题的现有算法无论是呈指数运行时间，需要$ \ OMEGA（D ^ {1.5}）$样本，或仅满足较弱的集中或近似差分隐私条件。特别地，所有先前的多项式算法都需要$ d ^ {1+ \ omega（1）} $ samples，以保证“加密”高概率，1-2 ^ { - d ^ {\ omega（1） $，虽然我们的算法保留$ \ tilde {o}（d）$ SAMPS复杂性即使在此严格设置中也是如此。我们的主要技术是使用强大的方块方法（SOS）来设计差异私有算法的新方法。算法的证据是在高维算法统计数据中的许多近期作品中的一个关键主题 - 显然需要指数运行时间，但可以通过低度方块证明可以捕获其分析可以自动变成多项式 - 时间算法具有相同的可证明担保。我们展示了私有算法的类似证据现象：工作型指数机制的实例显然需要指数时间，但可以用低度SOS样张分析的指数时间，可以自动转换为多项式差异私有算法。我们证明了捕获这种现象的元定理，我们希望在私人算法设计中广泛使用。我们的技术还在高维度之间绘制了差异私有和强大统计数据之间的新连接。特别是通过我们的校验算法镜头来看，几次研究的SOS证明在近期作品中的算法稳健统计中直接产生了我们差异私有平均估计算法的关键组成部分。

最近的研究表明，卷积神经网络（CNNS）不是图像分类的唯一可行的解决方案。此外，CNN中使用的重量共享和反向验证不对应于预测灵长类动物视觉系统中存在的机制。为了提出更加生物合理的解决方案，我们设计了使用峰值定时依赖性塑性（STDP）和其奖励调制变体（R-STDP）学习规则训练的本地连接的尖峰神经网络（SNN）。使用尖刺神经元和局部连接以及强化学习（RL）将我们带到了所提出的架构中的命名法生物网络。我们的网络由速率编码的输入层组成，后跟局部连接的隐藏层和解码输出层。采用尖峰群体的投票方案进行解码。我们使用Mnist DataSet获取图像分类准确性，并评估我们有益于于不同目标响应的奖励系统的稳健性。

传统的脑电脑接口（BCI）需要在使用之前为每个用户提供完整的数据收集，训练和校准阶段。近年来，已经开发了许多主题独立的（SI）BCI。与受试者依赖性（SD）方法相比，这些方法中的许多方法产生较弱的性能，有些方法是计算昂贵的。潜在的真实世界应用程序将极大地受益于更准确，紧凑，并计算高效的主题的BCI。在这项工作中，我们提出了一个名为CCSPNET（卷积公共空间模式网络）的新型主题独立的BCI框架，该框架被训练在大型脑电图（EEG）信号数据库中的电动机图像（MI）范例上，由400个试验组成每54名科目执行两班手机MI任务。所提出的框架应用小波核卷积神经网络（WKCNN）和时间卷积神经网络（TCNN），以表示和提取EEG信号的光谱特征。对于空间特征提取来实现公共空间模式（CSP）算法，并且通过密集的神经网络减少了CSP特征的数量。最后，类标签由线性判别分析（LDA）分类器确定。 CCSPNET评估结果表明，可以具有紧凑的BCI，可实现与复杂和计算昂贵的模型相当的SD和SI最先进的性能。