Forecasting Intrathecal Tracer Enhancement from Pre-Contrast Brain MRI: Direct Regression versus Flow Matching
研究通过直接回归与流匹配方法预测脑MRI中造影剂增强情况，以减少多次扫描需求。直接回归法在预测准确性及成本上优于流匹配法。
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Selected work
Representative Papers
Evaluating Explanation Methods by the Predictors They Induce
本文提出一种通过重建预测来评估机器学习模型解释方法的新测试，适用于PDP、ALE、SHAP和LIME等，并在不同数据集上验证了其有效性。
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A Smaller Transformer in Your Transformer
该研究通过提出Transformer-Within-Transformer方法，解决了Vision Transformers中的计算冗余问题，减少了参数数量和推理计算量，同时保持了模型性能。
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Finite-Mask Gaussian-Process Reconstruction on a Periodic Sensor Ring: Mask-Geometry Dependence, Fourier-Mode Coupling, and Posterior Trace
研究了周期性传感器环上任意观测掩模对高斯过程重建后验协方差、傅里叶模式耦合和归一化后验迹的影响，通过分析不同掩模几何形状导致的不同效果。
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Deep Learning Segmentation of Diffusion-Weighted MRI Acute Ischaemic Stroke: A Pragmatic Evaluation Across Three Datasets
研究使用深度学习方法对急性缺血性脑卒中进行分割，通过对比不同输入配置和模型架构，发现基于DWI的基线nnU-Net模型无需预处理即可实现快速准确的病灶分割。
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Forecasting Intrathecal Tracer Enhancement from Pre-Contrast Brain MRI: Direct Regression versus Flow Matching
研究通过直接回归与流匹配方法预测脑MRI中造影剂增强情况，以减少多次扫描需求。直接回归法在预测准确性及成本上优于流匹配法。
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Evaluating Explanation Methods by the Predictors They Induce
本文提出一种通过重建预测来评估机器学习模型解释方法的新测试，适用于PDP、ALE、SHAP和LIME等，并在不同数据集上验证了其有效性。
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A Smaller Transformer in Your Transformer
该研究通过提出Transformer-Within-Transformer方法，解决了Vision Transformers中的计算冗余问题，减少了参数数量和推理计算量，同时保持了模型性能。
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Finite-Mask Gaussian-Process Reconstruction on a Periodic Sensor Ring: Mask-Geometry Dependence, Fourier-Mode Coupling, and Posterior Trace
研究了周期性传感器环上任意观测掩模对高斯过程重建后验协方差、傅里叶模式耦合和归一化后验迹的影响，通过分析不同掩模几何形状导致的不同效果。
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Deep Learning Segmentation of Diffusion-Weighted MRI Acute Ischaemic Stroke: A Pragmatic Evaluation Across Three Datasets
研究使用深度学习方法对急性缺血性脑卒中进行分割，通过对比不同输入配置和模型架构，发现基于DWI的基线nnU-Net模型无需预处理即可实现快速准确的病灶分割。
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