食管障碍的发病机制与食管壁力学有关。因此，要了解各种食管障碍背后的潜在基本机制，将基于食管壁力学的参数映射到与改变的推注途径和超级性IBP对应的生理和病理生理学条件至关重要。在这项工作中，我们提出了一种混合框架，将流体力学和机器学习结合，以识别各种食管障碍的底层物理，并将它们映射到我们称之为虚拟疾病景观（VDL）的参数空间上。一维逆模型处理来自食道诊断装置的输出，称为内窥镜功能腔成像探针（endoflip）来估计食道的机械“健康”，通过预测一组基于机械基的参数，例如食道壁刚度，肌肉收缩食管墙的模式和活跃放松。然后使用基于机械基的参数来训练由改变空间（VAE）组成的神经网络，其产生潜在空间和侧面网络，该侧面网络预测用于估计食道古代结动性的机械工作度量。潜在的矢量以及一组基于基于机械的参数定义VDL并形成与各种食管疾病相对应的簇。 VDL不仅区分不同的疾病，而且还可用于预测疾病进展及时。最后，我们还证明了该框架的临床适用性，用于估算治疗后治疗和追踪患者状况的有效性。

动态磁共振成像（MRI）是一种流行的医学成像技术，可生成组织和器官内部对比度材料流动的图像序列。但是，仅在少数可行性研究中证明了它在通过食道运动中的成像运动中的应用，并且相对尚未探索。在这项工作中，我们提出了一个称为力学的MRI（MRI-MEC）的计算框架，该计算框架增强了该能力，从而增加了动态MRI在诊断食管疾病中的适用性。菠萝汁用作动态MRI的吞咽对比材料，MRI图像序列被用作MRI-MECH的输入。 MRI-MECH将食道建模为柔性的一维管，弹性管壁遵循线性管定律。然后，通过一维质量和动量保护方程式，通过食道流动。这些方程是使用物理信息的神经网络（PINN）求解的。 PINN最大程度地减少了MRI测量和模型预测之间的差异，以确保始终遵循流体流量问题的物理。 MRI-Mech计算了食管转运期间的流体速度和压力，并通过计算壁刚度和主动弛豫来估计食道健康的机械健康。此外，MRI-Mech预测了在排空过程中有关下食管下括约肌的缺失信息，这证明了其适用于缺少数据或图像分辨率差的方案。除了基于食管机械健康的定量估计值来改善临床决策外，MRI-MECH还可以增强用于应用其他医学成像方式以增强其功能。

这是一门专门针对STEM学生开发的介绍性机器学习课程。我们的目标是为有兴趣的读者提供基础知识，以在自己的项目中使用机器学习，并将自己熟悉术语作为进一步阅读相关文献的基础。在这些讲义中，我们讨论受监督，无监督和强化学习。注释从没有神经网络的机器学习方法的说明开始，例如原理分析，T-SNE，聚类以及线性回归和线性分类器。我们继续介绍基本和先进的神经网络结构，例如密集的进料和常规神经网络，经常性的神经网络，受限的玻尔兹曼机器，（变性）自动编码器，生成的对抗性网络。讨论了潜在空间表示的解释性问题，并使用梦和对抗性攻击的例子。最后一部分致力于加强学习，我们在其中介绍了价值功能和政策学习的基本概念。

纵向电子健康记录（EHR）数据的可用性增加导致改善对疾病的理解和新颖表型的发现。大多数聚类算法仅关注患者轨迹，但具有类似轨迹的患者可能具有不同的结果。寻找不同轨迹和结果的患者亚组可以引导未来的药物开发，改善临床试验的招募。我们使用可以加权的重建，结果和聚类损耗开发经常性神经网络自动拓群体以群集EHR数据，以查找不同类型的患者群集。我们展示我们的模型能够从数据偏差和结果差异中发现已知的集群，表现优于基线模型。我们展示了29,222,229美元糖尿病患者的模型性能，显示出发现患有不同轨迹和不同结果的患者的簇，可用于帮助临床决策。

在本文中，我们提出了一种新方法，以可靠的方式使用基于几何的变异自动编码器以可靠的方式执行数据增强。我们的方法结合了VAE被视为Riemannian歧管的适当潜在空间建模和新一代方案，该方案产生了更有意义的样本，尤其是在小型数据集的背景下。该方法通过广泛的实验研究进行了测试，在该研究中，其对数据集，分类器和训练样品的稳健性受到了强调。还可以在充满挑战的ADNI数据库上进行医学成像分类任务进行验证，其中使用拟议的VAE框架考虑了少量的3D脑MRIS并增强。在每种情况下，所提出的方法都可以在分类指标中获得显着可靠的增益。例如，在最先进的CNN分类器中，经过50次认知正常（CN）和50例阿尔茨海默氏病（AD）患者的最先进的CNN分类器，平衡准确度从66.3％跃升至74.3％，从77.7％到86.3％。具有243 CN和210 AD，同时提高了极大的敏感性和特异性指标。

基于自动编码器的降低订购建模（ROM）最近由于其捕获基本非线性特征的能力而引起了极大的关注。但是，两个关键缺点严重破坏了其对各种物理应用的可伸缩性：纠缠和无法解释的潜在变量（LVS）和潜在空间维度的眼罩确定。在这方面，本研究提出了仅使用$ \ beta $ - variational AutoCododer提取的可解释和信息密集型LV的物理感知ROM，在本文中被称为物理意识的LV。为了提取这些LV，它们的独立性和信息强度在二维跨音速基准问题中进行了定量检查。然后，对物理意识的LV的物理含义进行了彻底的研究，我们确认，使用适当的超参数$ \ beta $，它们实际上对应于训练数据集的生成因子，马赫数和攻击角度。据作者所知，我们的工作是第一个实际上确认$ \ beta $ variational自动编码器可以自动提取应用物理领域的物理生成因子。最后，将仅利用物理意识的LVS的物理学意识ROM与常规ROM进行了比较，并且成功验证了其有效性和效率。

血流特征的预测对于了解血液动脉网络的行为至关重要，特别是在血管疾病（如狭窄）的存在下。计算流体动力学（CFD）提供了一种强大而有效的工具，可以确定包括网络内的压力和速度字段的这些特征。尽管该领域有许多研究，但CFD的极高计算成本导致研究人员开发新的平台，包括机器学习方法，而是以更低的成本提供更快的分析。在这项研究中，我们提出了一个深度神经网络框架，以预测冠状动脉网络中的流动行为，在存在像狭窄等异常存在下具有不同的性质。为此，使用合成数据训练人工神经网络（ANN）模型，使得它可以预测动脉网络内的压力和速度。培训神经网络所需的数据是从ABAQUS软件的特定特征的次数的CFD分析中获得了培训神经网络的数据。狭窄引起的血压下降，这是诊断心脏病诊断中最重要的因素之一，可以使用我们所提出的模型来了解冠状动脉的任何部分的几何和流动边界条件。使用Lad血管的三个实际几何形状来验证模型的效率。所提出的方法精确地预测了血流量的血流动力学行为。压力预测的平均精度为98.7％，平均速度幅度精度为93.2％。根据测试三个患者特定几何形状的模型的结果，模型可以被认为是有限元方法的替代方案以及其他难以实现的耗时数值模拟。

被动射频（RF）感测和对老年护理房屋的人类日常活动监测是一个新兴的话题。微多普勒雷达是一种吸引人的解决方案，考虑到它们的非侵入性，深渗透和高距离范围。尽管在真实情景中未标记或较差的活动的情况下，但是使用多普勒雷达数据的无监督活动识别尚未得到注意。本研究提出了使用多普勒流的人类活动监测的两个无监督特征提取方法。这些包括基于局部离散余弦变换（DCT）的特征提取方法和基于局部熵的特征提取方法。此外，对于多普勒雷达数据，首次采用了卷积变分性自动化器（CVAE）特征提取的新应用。将三种特征提取架构与先前使用的卷积AutoEncoder（CAE）和基于主成分分析（PCA）和2DPCA的线性特征提取进行比较。使用K-Means和K-METOIDS进行无监督的聚类。结果表明，与CAE，PCA和2DPCA相比，基于DCT的方法，基于熵的方法和CVAE特征的优越性，具有超过5 \％-20 \％的平均精度。关于计算时间，两个提出的方法明显比现有的CVAE快得多。此外，对于高维数据可视化，考虑了三种歧管学习技术。比较方法，以对原始数据的投影以及编码的CVAE特征进行比较。当应用于编码的CVAE特征时，所有三种方法都显示出改善的可视化能力。

大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中，潜在变量模型（LVM）及其对应物占主要份额，并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM（DLVM）。我们首先讨论经典LVM的定义，理论和应用，该定义和应用既是综合教程，又是对经典LVM的简短申请调查。然后，我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍，重点是其理论和模型体系结构，此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言，经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性，但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力，可以在复杂的场景中实现令人满意的性能，但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点，并探索非神经网络的举止以建立深层模型，我们提出了一个新颖的概念，称为“轻量级Deep LVM（LDLVM）”。在提出了这个新想法之后，该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵，然后提供了两个新颖的LDLVM，并详尽地描述了其原理，建筑和优点。最后，讨论了前景和机会，包括重要的开放问题和可能的研究方向。

我们描述了作为黑暗机器倡议和LES Houches 2019年物理学研讨会进行的数据挑战的结果。挑战的目标是使用无监督机器学习算法检测LHC新物理学的信号。首先，我们提出了如何实现异常分数以在LHC搜索中定义独立于模型的信号区域。我们定义并描述了一个大型基准数据集，由> 10亿美元的Muton-Proton碰撞，其中包含> 10亿美元的模拟LHC事件组成。然后，我们在数据挑战的背景下审查了各种异常检测和密度估计算法，我们在一组现实分析环境中测量了它们的性能。我们绘制了一些有用的结论，可以帮助开发无监督的新物理搜索在LHC的第三次运行期间，并为我们的基准数据集提供用于HTTPS://www.phenomldata.org的未来研究。重现分析的代码在https://github.com/bostdiek/darkmachines-unsupervisedChallenge提供。

纵向生物医学数据通常是稀疏时间网格和个体特定发展模式的特征。具体而言，在流行病学队列研究和临床登记处，我们面临的问题是在研究早期阶段中可以从数据中学到的问题，只有基线表征和一个后续测量。灵感来自最近的进步，允许将深度学习与动态建模相结合，我们调查这些方法是否可用于揭示复杂结构，特别是对于每个单独的两个观察时间点的极端小数据设置。然后，通过利用个体的相似性，可以使用不规则间距来获得有关个体动态的更多信息。我们简要概述了变形的自动化器（VAES）如何作为深度学习方法，可以与普通微分方程（ODES）相关联用于动态建模，然后具体研究这种方法的可行性，即提供个人特定的潜在轨迹的方法通过包括规律性假设和个人的相似性。我们还提供了对这种深度学习方法的描述作为过滤任务，以提供统计的视角。使用模拟数据，我们展示了方法可以在多大程度上从多大程度上恢复具有两个和四个未知参数的颂歌系统的单个轨迹，以及使用具有类似轨迹的个体群体，以及其崩溃的地方。结果表明，即使在极端的小数据设置中，这种动态深度学习方法也可能是有用的，但需要仔细调整。

Deep learning (DL) methods where interpretability is intrinsically considered as part of the model are required to better understand the relationship of clinical and imaging-based attributes with DL outcomes, thus facilitating their use in the reasoning behind medical decisions. Latent space representations built with variational autoencoders (VAE) do not ensure individual control of data attributes. Attribute-based methods enforcing attribute disentanglement have been proposed in the literature for classical computer vision tasks in benchmark data. In this paper, we propose a VAE approach, the Attri-VAE, that includes an attribute regularization term to associate clinical and medical imaging attributes with different regularized dimensions in the generated latent space, enabling a better-disentangled interpretation of the attributes. Furthermore, the generated attention maps explained the attribute encoding in the regularized latent space dimensions. Using the Attri-VAE approach we analyzed healthy and myocardial infarction patients with clinical, cardiac morphology, and radiomics attributes. The proposed model provided an excellent trade-off between reconstruction fidelity, disentanglement, and interpretability, outperforming state-of-the-art VAE approaches according to several quantitative metrics. The resulting latent space allowed the generation of realistic synthetic data in the trajectory between two distinct input samples or along a specific attribute dimension to better interpret changes between different cardiac conditions.

无监督的学习通常用于揭示数据中的群集。然而，不同类型的噪声可能会妨碍来自真实世界的时间序列数据的有用模式的发现。在这项工作中，我们专注于减轻疾病表型群体任务中的间隔审查的干扰。我们开发了一个深入的生成，连续时间模型，时间序列数据串联时间系列，同时纠正审查时间。我们提供了在无噪声模型下的数据中识别群集和延迟条目的条件。

基于有效干预措施的早期疾病检测和预防方法正在引起人们的注意。机器学习技术通过捕获多元数据中的个体差异来实现精确的疾病预测。精确医学的进展表明，在个人层面的健康数据中存在实质性异质性，并且复杂的健康因素与慢性疾病的发展有关。但是，由于多种生物标志物之间的复杂关系，确定跨疾病发作过程中的个体生理状态变化仍然是一个挑战。在这里，我们介绍了健康疾病阶段图（HDPD），它通过可视化在疾病进展过程早期波动的多种生物标志物的边界值来代表个人健康状态。在HDPD中，未来的发作预测是通过扰动多个生物标志物值的情况来表示的，同时考虑变量之间的依赖性。我们从3,238个个体的纵向健康检查队列中构建了11种非传染性疾病（NCD）的HDPD，其中包括3,215个测量项目和遗传数据。 HDPD中非发病区域的生物标志物值的改善显着阻止了11个NCD中的7个未来的疾病发作。我们的结果表明，HDPD可以在发作过程中代表单个生理状态，并用作预防疾病的干预目标。

肥胖是一个重大的健康问题，增加了各种主要慢性病的风险，如糖尿病，癌症和中风。虽然通过横断面BMI录音识别的肥胖作用已经过分研究，但BMI轨迹的作用远远不大。在这项研究中，我们利用从大型和地理位置的EHR数据集中提取的BMI轨迹捕获大约200万个人的健康状况为期六年的健康状况。我们根据BMI轨迹定义九个新的可解释和基于证据的变量，以使用K-Means聚类方法将患者聚类为子组。我们在人口统计学，社会经济和生理测量变量方面彻底审查了每个集群特征，以指定簇中患者的不同性质。在我们的实验中，已被重新建立肥胖，高血压，阿尔茨海默和痴呆症的肥胖，高血压，阿尔茨海默氏症和痴呆症的直接关系，并且已经发现有几种慢性疾病的特异性特征的不同簇符合或与现有的知识体系互补。

开放式识别通过将测试样本分类为来自训练或“未知”的已知类之一来概括分类任务。作为一种新的癌症药物鸡尾酒，不断发现改善治疗，预测癌症治疗可以在开放式识别问题方面自然地配制。由于在训练期间建模未知样品，因此从医疗开放式学习中的先前工作的直接实现产生了缺点。因此，我们重新确定问题方法，并应用最近的现有高斯混合变分性AutoEncoder模型，其实现了图像数据集的最新结果，乳腺癌患者数据。与最近的方法相比，我们不仅获得了更准确和稳健的分类结果，平均F1增加了24.5％，但我们还在部署到临床环境方面重新审视开放式识别。

主动脉（COA）患者特异性计算流体动力学（CFD）研究的目的 - 在资源约束设置中的研究受到可用成像方式和速度数据采集的可用成像方式的限制。多普勒超声心动图被视为合适的速度获取方式，因为其可用性和安全性较高。这项研究旨在调查经典机器学习（ML）方法的应用，以创建一种适当且可靠的方法，用于从多普勒超声心动图图像中获得边界条件（BCS），用于使用CFD进行血液动力学建模。方法 - 我们提出的方法结合了ML和CFD，以模拟感兴趣区域内的血流动力学流动。该方法的关键特征是使用ML模型来校准CFD模型的入口和出口边界条件（BCS）。 ML模型的关键输入变量是患者心率，因为这是研究中测得的血管的时间变化的参数。在研究的CFD组件中使用ANSYS Fluent，而Scikit-Learn Python库则用于ML分量。结果 - 我们在干预前对严重COA的真实临床案例进行了验证。将我们的模拟的最大缩回速度与从研究中使用的几何形状获得的患者获得的测量最大骨质速度进行了比较。在用于获得BCS的5 mL模型中，顶部模型在测得的最大骨质速度的5 \％之内。结论 - 该框架表明，它能够考虑在测量之间考虑患者心率的变化。因此，当在每个血管上缩放心率时，可以在生理上逼真的BC计算，同时提供合理准确的溶液。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

以无监督的方式从高维领域提取生成参数的能力是计算物理学中的非常理想尚未实现的目标。这项工作探讨了用于非线性尺寸降低的变形Autiachoders（VAES），其特定目的是{\ EM解散}的特定目标，以识别生成数据的独立物理参数。解除戒开的分解是可解释的，并且可以转移到包括生成建模，设计优化和概率减少阶级型建模的各种任务。这项工作的重大重点是使用VAE来表征解剖学，同时最小地修改经典的VAE损失功能（即证据下限）以保持高重建精度。损耗景观的特点是过度正常的局部最小值，其环绕所需的解决方案。我们通过在模型多孔流量问题中并列在模拟潜在分布和真正的生成因子中，说明了分解和纠缠符号之间的比较。展示了等级前瞻，促进了解除不诚实的表现的学习。在用旋转不变的前沿训练时，正则化损失不受潜在的旋转影响，从而学习非旋转不变的前锋有助于捕获生成因子的性质，改善解剖学。最后，表明通过标记少量样本（$ O（1 \％）$）来实现半监督学习 - 导致可以一致地学习的准确脱屑潜在的潜在表示。

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。