监测普遍的空气传播疾病，例如COVID-19的特征涉及呼吸评估。虽然听诊是一种症状监测的主流方法，但其诊断效用受到专用医院就诊的需求而受到阻碍。基于便携式设备上呼吸道声音的记录，持续的远程监视是一种有希望的替代方法，可以帮助筛选Covid-19。在这项研究中，我们介绍了一种新型的深度学习方法，可以将Covid-19患者与健康对照组区分开，鉴于咳嗽或呼吸声的音频记录。所提出的方法利用新型的层次谱图变压器（HST）在呼吸声的光谱图表示上。 HST在频谱图中体现了在本地窗口上的自我发挥机制，并且窗口大小在模型阶段逐渐生长，以捕获本地环境。将HST与最新的常规和深度学习基线进行比较。在跨国数据集上进行的全面演示表明，HST优于竞争方法，在检测COVID-19案例中，在接收器操作特征曲线（AUC）下达到了97％以上的面积。
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通过源至目标模态丢失图像的插图可以促进医学成像中的下游任务。合成目标图像的普遍方法涉及通过生成对抗网络（GAN）的单发映射。然而，隐式表征图像分布的GAN模型可能会受到样本保真度和多样性的有限。在这里，我们提出了一种基于对抗扩散建模Syndiff的新方法，以提高医学图像合成的可靠性。为了捕获图像分布的直接相关性，Syndiff利用条件扩散过程逐步将噪声和源图像映射到目标图像上。对于推断期间的快速准确图像采样，大扩散步骤与反向扩散方向的对抗投影结合在一起。为了对未配对的数据集进行培训，设计了一个循环一致的体系结构，并使用两个耦合的扩散过程，以合成给定源的目标和给定的目标。报告了有关联合竞争性GAN和扩散模型在多对比度MRI和MRI-CT翻译中的效用的广泛评估。我们的示威表明，Syndiff在定性和定量上都可以针对竞争基线提供出色的性能。
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基于学习的MRI翻译涉及一个合成模型，该模型将源对比度映射到目标对比图像上。多机构合作是跨广泛数据集培训合成模型的关键，但是集中式培训涉及隐私风险。联合学习（FL）是一个协作框架，相反，采用分散培训，以避免共享成像数据并减轻隐私问题。但是，成像数据的分布中固有的异质性可能会损害训练的模型。一方面，即使对于具有固定源目标配置的常见翻译任务，图像分布的隐式变化也很明显。相反，当规定具有不同源目标配置的不同翻译任务时，在站点内和跨站点内会出现明确的变化。为了提高针对域转移的可靠性，我们在这里介绍了MRI合成的第一种个性化FL方法（PFLSYNTH）。 PFLSYNTH基于配备映射器的对抗模型，该映射器会产生特定于单个站点和源目标对比的潜伏期。它利用新颖的个性化阻滞了基于这些潜伏期的发电机跨发电机图的统计和加权。为了进一步促进位点特异性，在发电机的下游层上采用了部分模型聚集，而上游层则保留在本地。因此，PFLSYNTH可以培训统一的合成模型，该模型可以可靠地跨越多个站点和翻译任务。在多站点数据集上进行的全面实验清楚地证明了PFLSHNTH在多对比度MRI合成中对先前联合方法的增强性能。
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深度学习模型已使高维功能MRI（fMRI）数据的分析能够跃升。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用了一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中在时间重叠的窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时地集成信息，在每个窗口中的基本令牌和来自附近窗口的边缘令牌之间计算交叉窗口的注意力。要逐渐从本地表示，窗口重叠的程度以及边缘令牌的数量在整个级联反应中逐渐增加。最后，采用了一种新颖的跨窗口正则化来使整个时间序列之间的高级分类特征对齐。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓与最先进方法的出色性能。此外，解释性分析以确定具有里程碑意义的时间点和区域，这些时间点和区域最大程度地促进模型的决策证实了文献中突出的神经科学发现。
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