tteICE: An R Package for Estimating Treatment Effects on Time-to-Event Outcomes with Intercurrent Events in Two-Arm Trials
该文介绍R包tteICE，通过实施五种策略解决临床试验中因并发事件导致的时间到事件结果的治疗效果评估问题。
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Selected work
Representative Papers
Anatomically Faithful Artifact Suppression in SENSE Accelerated Brain MRI
研究通过Anatomy-aware Residual Attention Network (ART-Net)改进SENSE4加速脑MRI图像质量，同时保持解剖结构信息准确性，解决了噪声放大和伪影问题。
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MIRCID: Inferred Hub-miRNAs Drive Cross-Task Improvements in Drug Mechanistic Modeling
该研究通过MIRCID框架利用推断的枢纽miRNA增强药物作用机制建模，解决了匹配miRNA数据不可用的问题，提高了模型性能。
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BinoGen: Scaling egocentric binocular data for embodied visual perception and learning
为了解决收集大规模第一人称双目视觉数据困难的问题，BinoGen通过生成环境和观察者变化来创建室内双目视觉体验，用于改善视觉感知任务。
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Multiple Myeloma Lesion Segmentation on Whole-Body Diffusion-Weighted Imaging via Efficient Anatomical Anticipation and Multimodal Confirmation
本文针对多发性骨髓瘤病灶在全身扩散加权成像上自动分割的难题，提出了一种结合高效解剖预测和多模态确认的两阶段框架。
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tteICE: An R Package for Estimating Treatment Effects on Time-to-Event Outcomes with Intercurrent Events in Two-Arm Trials
该文介绍R包tteICE，通过实施五种策略解决临床试验中因并发事件导致的时间到事件结果的治疗效果评估问题。
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Anatomically Faithful Artifact Suppression in SENSE Accelerated Brain MRI
研究通过Anatomy-aware Residual Attention Network (ART-Net)改进SENSE4加速脑MRI图像质量，同时保持解剖结构信息准确性，解决了噪声放大和伪影问题。
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MIRCID: Inferred Hub-miRNAs Drive Cross-Task Improvements in Drug Mechanistic Modeling
该研究通过MIRCID框架利用推断的枢纽miRNA增强药物作用机制建模，解决了匹配miRNA数据不可用的问题，提高了模型性能。
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BinoGen: Scaling egocentric binocular data for embodied visual perception and learning
为了解决收集大规模第一人称双目视觉数据困难的问题，BinoGen通过生成环境和观察者变化来创建室内双目视觉体验，用于改善视觉感知任务。
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Multiple Myeloma Lesion Segmentation on Whole-Body Diffusion-Weighted Imaging via Efficient Anatomical Anticipation and Multimodal Confirmation
本文针对多发性骨髓瘤病灶在全身扩散加权成像上自动分割的难题，提出了一种结合高效解剖预测和多模态确认的两阶段框架。
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