发现采用时间分离技术（TST）的基于模型的重建可以使用C臂锥束计算机断层扫描（CBCT）改善肝脏的动态灌注成像。要使用从CT灌注数据中提取的先验知识应用TST，应从CT扫描中准确分割肝脏。需要对主要和基于模型的CBCT数据进行重建，以正确可视化和解释灌注图。这项研究提出了Turbolift Learning，该学习按照培训CT，CBCT，CBCT，CBCT TST的顺序训练多尺度关注的多尺度注意力，UNET串行序列上的不同肝脏细分任务 - 使先前的培训作为前培训作为预训练阶段的阶段随后的问题 - 解决培训数据集数量有限的问题。对于CBCT TST的肝脏分割的最终任务，提议的方法的总骰子得分为0.874 $ \ pm $ 0.031和0.905 $ \ pm $ \ $ \ $ 0.007，分别为6倍和4倍的交叉验证实验 - 获得统计上显着的改进 - 在模型上，该模型仅接受该任务。实验表明，涡轮增压不仅提高了模型的整体性能，而且还使其与源自栓塞材料和截断物品的人工制品具有稳健性。此外，深入分析确认了分割任务的顺序。本文显示了从CT，CBCT和CBCT TST分割肝脏的潜力，从可用的有限培训数据中学习，将来可能会用于可视化和评估灌注图的肝病评估。 。
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Influenced mixed moving average fields are a versatile modeling class for spatio-temporal data. However, their predictive distribution is not generally accessible. Under this modeling assumption, we define a novel theory-guided machine learning approach that employs a generalized Bayesian algorithm to make predictions. We employ a Lipschitz predictor, for example, a linear model or a feed-forward neural network, and determine a randomized estimator by minimizing a novel PAC Bayesian bound for data serially correlated along a spatial and temporal dimension. Performing causal future predictions is a highlight of our methodology as its potential application to data with short and long-range dependence. We conclude by showing the performance of the learning methodology in an example with linear predictors and simulated spatio-temporal data from an STOU process.
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尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。
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我们考虑将矢量时间序列信号分解为具有不同特征（例如平滑，周期性，非负或稀疏）的组件的充分研究的问题。我们描述了一个简单而通用的框架，其中组件由损耗函数（包括约束）定义，并通过最大程度地减少组件损耗之和（受约束）来执行信号分解。当每个损耗函数是信号分量密度的负模样时，该框架与最大后验概率（MAP）估计相吻合；但这也包括许多其他有趣的案例。总结和澄清先前的结果，我们提供了两种分布式优化方法来计算分解，当组件类损失函数是凸的时，它们找到了最佳分解，并且在没有时是良好的启发式方法。两种方法都仅需要每个组件损耗函数的掩盖近端操作员，这是对其参数中缺少条目的众所周知近端操作员的概括。两种方法均分布，即分别处理每个组件。我们得出可拖动的方法来评估某些损失函数的掩盖近端操作员，据我们所知，这些损失函数尚未出现在文献中。
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