突出对象检测在许多下游任务中发挥着重要作用。然而，复杂的现实世界场景具有不同尺度和突出对象的数量仍然构成挑战。在本文中，我们直接解决了在复杂场景中检测多个突出对象的问题。我们提出了一种在空间和频道空间中的非本地特征信息的网络架构，捕获单独对象之间的远程依赖性。传统的自下而上和非本地特征与特征融合门中的边缘特性相结合，逐渐改进解码器中的突出物体预测。我们表明，即使在复杂的情况下，我们的方法也可以准确地定位多个突出区域。为了证明我们对多个突出对象问题的方法的功效，我们策划仅包含多个突出对象的新数据集。我们的实验证明了所提出的方法在没有任何预处理和后处理的情况下展示了五种广泛使用的数据集的最新结果。我们在我们的多对象数据集中获得了对竞争技术的进一步绩效改进。数据集和源代码是可用的：https://github.com/ericdengbowen/dslrdnet。
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使用相对比心脏磁共振成像（PC-CMR）进行的流量分析可以量化用于评估心血管功能的重要参数。该分析的重要部分是鉴定正确的CMR视图和质量控制（QC），以检测可能影响流量定量的伪像。我们提出了一个新型的基于深度学习的框架，用于对完整CMR扫描的流量进行完全自动化的分析，该框架首先使用两个顺序卷积神经网络进行这些视图选择和QC步骤，然后进行自动主动脉和肺动脉分段，以实现对量化的量化。钥匙流参数。对于观察分类和QC，获得了0.958和0.914的精度值。对于细分，骰子分数为$> $ 0.969，而平淡的altman情节表示手动和自动峰流量值之间的一致性很高。此外，我们在外部验证数据集上测试了管道，结果表明管道的鲁棒性。这项工作是使用由986例病例组成的多生临床数据进行的，表明在临床环境中使用该管道的潜力。
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通常声称由软材料制成的腿部机器人比其刚性材料表现出更安全，更健壮的环境相互作用。但是，软机器人的这种激励特征需要更严格的开发才能与刚性运动进行比较。本文介绍了一个柔软的机器人平台Horton和一个反馈控制系统，并在其操作的某些方面保证了安全性。该机器人是使用一系列软肢构造的，由热形记忆合金（SMA）线肌肉作用，其位置和执行器温度的传感器。监督控制方案在机器人姿势的单独控制器操作过程中维护安全执行者状态。实验表明，霍顿可以举起腿并保持平衡姿势，这是运动的前身。在平衡过程中，通过人类交互测试在硬件中验证了主管，使所有SMA肌肉保持在温度阈值以下。这项工作代表了任何柔软的腿机器人的安全验证反馈系统的首次演示。
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估计平均因果效应的理想回归（如果有）是什么？我们在离散协变量的设置中研究了这个问题，从而得出了各种分层估计器的有限样本方差的表达式。这种方法阐明了许多广泛引用的结果的基本统计现象。我们的博览会结合了研究因果效应估计的三种不同的方法论传统的见解：潜在结果，因果图和具有加性误差的结构模型。
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在计算机视觉中，在评估深度学习模型中的潜在人口偏见方面具有重要的研究兴趣。这种偏见的主要原因之一是训练数据中的失衡。在医学成像中，偏见的潜在影响可以说要大得多，因此兴趣较小。在医学成像管道中，对感兴趣的结构的分割在估计随后用于告知患者管理的临床生物标志物方面起着重要作用。卷积神经网络（CNN）开始用于自动化此过程。我们介绍了训练集失衡对种族和性别偏见在基于CNN的细分中的影响的首次系统研究。我们专注于从短轴Cine Cine心脏磁共振图像中对心脏结构进行分割，并训练具有不同种族/性别不平衡水平的CNN分割模型。我们发现性实验没有明显的偏见，但是在两个单独的种族实验中有明显的偏见，强调需要考虑健康数据集中不同人口组的足够代表。
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Shap是一种衡量机器学习模型中可变重要性的流行方法。在本文中，我们研究了用于估计外形评分的算法，并表明它是功能性方差分析分解的转换。我们使用此连接表明，在Shap近似中的挑战主要与选择功能分布的选择以及估计的$ 2^p $ ANOVA条款的数量有关。我们认为，在这种情况下，机器学习解释性和敏感性分析之间的联系是有照明的，但是直接的实际后果并不明显，因为这两个领域面临着不同的约束。机器学习的解释性问题模型可评估，但通常具有数百个（即使不是数千个）功能。敏感性分析通常处理物理或工程的模型，这些模型可能非常耗时，但在相对较小的输入空间上运行。
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卷积神经网络（CNN）越来越多地用于自动化磁共振（MR）图像中脑结构的分割，以进行研究。在其他应用中，CNN模型在训练集中的代表性不足时已显示出对某些人口组的偏见。在这项工作中，我们研究了CNN大脑MR分割模型是否有可能在接受不平衡训练集训练时遏制性别或种族偏见。我们使用白人受试者中不同水平的性不平衡训练快速冲浪模型的多个实例。我们分别评估白人男性和白人女性测试集以评估性别偏见的性能，并在黑人男性和黑人女性测试套装上评估它们，以评估潜在的种族偏见。我们发现分割模型性能中的重大性别和种族偏见效应。这些偏见具有很强的空间成分，一些大脑区域表现出比其他大脑更强的偏见。总体而言，我们的结果表明，种族偏见比性偏见更为重要。我们的研究表明，在为基于CNN的大脑MR分割的训练集时考虑种族和性别平衡的重要性，以避免通过有偏见的研究研究结果来维持甚至加剧现有的健康不平等。
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在许多低到中型收入（LMIC）国家中，超声用于评估胸腔积液。通常，积液的程度是由超声检查员手动测量的，导致明显的内部/观察者间变异性。在这项工作中，我们研究了深度学习（DL）以自动化超声图像中胸腔积液分割的过程。在在LMIC设置中获得的两个数据集上，我们使用NNU-NET DL模型获得了中位骰子相似性系数（DSC）为0.82和0.74。我们还研究了DL模型中坐标卷积的使用，发现这会导致第一个数据集的中间DSC在0.85上的统计学显着改善，而第二个数据集则没有显着更改。这项工作首次展示了DL在LMIC环境中超声评估的过程中自动化的潜力，在LMIC环境中，通常缺乏经验丰富的放射科医生来执行此类任务。
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有监督的深度学习算法具有自动化筛查，监视和分级的医学图像的巨大潜力。但是，培训表现模型通常需要大量的标记数据，这在医疗领域几乎无法获得。自我监督的对比框架通过首先从未标记的图像中学习来放松这种依赖性。在这项工作中，我们表明使用两种对比方法进行了预处理，即SIMCLR和BYOL，就与年龄相关的黄斑变性（AMD）的临床评估有关深度学习的实用性。在实验中，使用两个大型临床数据集，其中包含7,912名患者的170,427个光学相干断层扫描（OCT）图像，我们评估了从AMD阶段和类型分类到功能性终点的七个下游任务，从七个下游任务进行预处理，从在标签较少的七个任务中，六个任务中有六个显着增加。但是，标准的对比框架具有两个已知的弱点，这些弱点不利于医疗领域的预处理。用于创建正面对比对的几种图像转换不适用于灰度医学扫描。此外，医学图像通常描绘了相同的解剖区域和疾病的严重程度，从而导致许多误导性负面对。为了解决这些问题，我们开发了一种新颖的元数据增强方法，该方法利用了丰富的固有可用患者信息集。为此，我们采用了患者身份，眼睛位置（即左或右）和时间序列数据的记录，以指示典型的不可知的对比关系。通过利用这种经常被忽视的信息，我们元数据增强的对比预处理可带来进一步的好处，并且在下游七个任务中有五个任务中的五个中的五分之一。
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尽管软机器人比传统机器人表现出与环境更安全的相互作用，但软机制和执行器仍然具有巨大的损害或降解潜力，尤其是在未建模的接触期间。本文在控制软机器人期间介绍了用于安全软执行器操作的反馈策略。为此，监督控制器监视执行器状态并动态饱和输入，以避免可能导致物理损害的条件。我们证明，在某些条件下，监督控制器稳定且可靠地安全。然后，我们使用带有嵌入式形状的内存合金（SMA）执行器和传感的软热机器人肢体和感应的软机器人肢体完全演示了监督控制器的板载操作。使用主管进行的测试验证其理论特性，并显示机器人肢体在自由空间中的姿势的稳定。最后，实验表明，我们的方法可以防止在接触过程中（包括环境限制和人接触）或命令不可行的动作时过热。该监督控制器及其完全在板载感应中执行的能力，有可能使软机器人执行器足够可靠地用于实际使用。
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