我们实施了两个不同的三维深度学习神经网络，并评估了它们在非对比度计算机断层扫描（CT）上看到的颅内出血（ICH）的能力。一种模型，称为“沿正交关注u-net沿正交级别的素隔离”（Viola-Unet），其体系结构元素可适应2022年实例的数据挑战。第二个比较模型是从No-New U-NET（NNU-NET）得出的。输入图像和地面真理分割图用于以监督方式分别训练两个网络。验证数据随后用于半监督培训。在5倍交叉验证期间比较了模型预测。中提琴 - UNET的表现优于四个性能指标中的两个（即NSD和RVD）的比较网络。将中提琴和NNU-NET网络组合的合奏模型在DSC和HD方面的性能最高。我们证明，与3D U-NET相关的ICH分割性能优势有效地合并了U-NET的解码分支期间的空间正交特征。 Viola-Unet AI工具的代码基础，预估计的权重和Docker图像将在https://github.com/samleoqh/viola-unet上公开获得。

目的：通过密集连接的深度学习重建框架来改善加速的MRI重建。材料和方法：通过应用三个架构修改来修改级联的深度学习重建框架（基线模型）：级联输入和输出之间的输入级级密集连接，改进的深度学习子网络和随后的SKIP连接之间的改进深度学习网络。进行了一项消融研究，其中在NYU FastMRI Neuro数据集上训练了五个模型配置，并在四倍和八倍的加速度上结合了端到端方案。通过比较其各自的结构相似性指数度量（SSIM），归一化平方误差（NMSE）和峰信号与噪声比（PSNR）来评估训练的模型。结果：提出的密集互连的残留级联网络（DIRCN）利用了所有三种建议的修改，分别为四倍和八倍加速度获得了8％和11％的SSIM提高。对于八倍的加速度，与基线模型相比，该模型的NMSE降低了23％。在一项消融研究中，单个体系结构的修饰都通过分别减少SSIM和NMSE的四倍加速度减少了SSIM和NMSE，这都促进了这一改进。结论：所提出的架构修改允许对已经存在的级联框架进行简单调整，以进一步改善所得的重建。

Despite the rapid progress of open-domain generation-based conversational agents, most deployed systems treat dialogue contexts as single-turns, while systems dealing with multi-turn contexts are less studied. There is a lack of a reliable metric for evaluating multi-turn modelling, as well as an effective solution for improving it. In this paper, we focus on an essential component of multi-turn generation-based conversational agents: context attention distribution, i.e. how systems distribute their attention on dialogue's context. For evaluation of this component, We introduce a novel attention-mechanism-based metric: DAS ratio. To improve performance on this component, we propose an optimization strategy that employs self-contained distractions. Our experiments on the Ubuntu chatlogs dataset show that models with comparable perplexity can be distinguished by their ability on context attention distribution. Our proposed optimization strategy improves both non-hierarchical and hierarchical models on the proposed metric by about 10% from baselines.

简介白质超强度（WMHS）的自动分割是磁共振成像（MRI）神经影像分析的重要步骤。流体减弱的反转恢复（FLAIR加权）是MRI对比度，对于可视化和量化WMHS，这是脑小血管疾病和阿尔茨海默氏病（AD）特别有用的。临床MRI方案迁移到三维（3D）FLAIR加权的采集，以在所有三个体素维度中实现高空间分辨率。当前的研究详细介绍了深度学习工具的部署，以使自动化的WMH分割和表征从获得的3D Flair加权图像作为国家广告成像计划的一部分获得。 DDI研究中的642名参与者（283名男性，平均年龄：（65.18 +/- 9.33）年）中的材料和方法，在五个国家收集地点进行了培训和验证两个内部网络。在642名参与者的内部数据和一个外部数据集中，对三个模型进行了测试，其中包含来自国际合作者的29个情况。这些测试集进行了独立评估。使用了五个已建立的WMH性能指标与地面真理人体分割进行比较。测试的三个网络的结果，3D NNU-NET具有最佳性能，平均骰子相似性系数得分为0.78 +/- 0.10，其性能优于内部开发的2.5D模型和SOTA DEEP DEEP BAYESIAN网络。结论MRI协议中3D Flair加权图像的使用越来越多，我们的结果表明，WMH分割模型可以在3D数据上进行训练，并产生与无需更高的或更好的无需先进的WMH分割性能用于包括T1加权图像系列。