最近，蒙面图像建模（MIM）由于其能力从大量未标记的数据中学习而引起了人们的关注，并且已被证明对涉及自然图像的各种视觉任务有效。同时，由于未标记的图像的数量高，预计3D医学图像中的自我监督学习的潜力预计将是巨大的，以及质量标签的费用和困难。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的图像建模方法还可以推进3D医学图像分析，除了自然图像。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医学图像分割的角度利用性能作为代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，蒙版的图像建模方法可以加快监督培训的收敛性，甚至更快（1.40美元$ \ times $ \ times $ $ $ ）并最终产生更高的骰子分数； ii）预测具有较高掩盖比和相对较小的贴片大小的原始体素值是用于医学图像建模的非平凡的自我监督借口任务； iii）重建的轻质解码器或投影头设计对于3D医学图像上的掩盖图像建模非常有力，该图像加快了训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了在不同的实际情况下使用不同图像分辨率和标记的数据比率的MIM方法的有效性。
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归一化的流提供了一种优雅的生成建模方法，可以有效地采样和确切的数据分布的密度评估。但是，当在低维歧管上支持数据分布或具有非平凡的拓扑结构时，当前技术的表现性有显着局限性。我们介绍了一个新的统计框架，用于学习局部正常流的混合物作为数据歧管上的“图表图”。我们的框架增强了最近方法的表现力，同时保留了标准化流的签名特性，他们承认了精确的密度评估。我们通过量化自动编码器（VQ-AE）学习了数据歧管图表的合适地图集，并使用条件流量学习了它们的分布。我们通过实验验证我们的概率框架可以使现有方法更好地模拟数据分布，而不是复杂的歧管。
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农场动物成像的各种应用基于某些身体部位的重量和从动物的CT图像切割的估计。在许多情况下，由于扫描非镇静的活动物，通过CT图像中的姿势的巨大变化来增加问题的复杂性。在本文中，我们提出了一种估计来自（可能）活体动物的CT图像的切割和身体部位的重量的一般和鲁棒方法。我们通过弹性登记和联合功能和用于斗篷的回归分量的模型选择，适应基于多标准的分段以及具有大量特征和较少量的样本。通过兔育种程序中的真实应用来评估和说明所提出的技术，显示R ^ 2比以前的技术和方法高于以前的技术和方法。所提出的技术很容易适应类似的问题，因此，它在开源软件包中共享，以便为社区的利益。
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在点集之间找到最佳的对应关系是计算机视觉中的常见任务。现有技术假设点之间相对简单的关系，并且不能保证最佳匹配。我们引入了一种算法，能够通过将任务建模为超图匹配来精确求解点集匹配。该算法扩展了经典分支和结合范式，以在建议的多线性目标函数的建议分解下选择和聚集顶点。该方法是由秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis leegans）激励的，这是一种模型生物学和神经生物学中经常使用的模型生物。胚胎秀丽隐杆线虫包含可以充当基准标记的接缝细胞，允许在胚胎发育过程中鉴定其他核。所提出的算法比已建立的点集匹配方法更准确地识别接缝单元，同时提供一个框架来接近其他类似的复杂点集匹配任务。
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