各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？所以这里我们的学习小组已经开始针对PCL库中实现的算法进行剖析与论文解读，所以希望更多的小伙伴们参与进来，我们一起吃透PCL，希望有朝一日，我们可以自己更新PCL的库。欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com
在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本，并且信息损失最小，本文提出的是一种新的过分割算法，该算利用点云体素关系生成具有空间一致性的过分割，而不是在三维点云映射或者投影到了二维空间中进行处理。论文是在已经校准的RGB_D相机的数据集上进行试验，并且与2D的处理速度相仿的条件下，保证了分割的高效。
Object Partitioning using Local Convexity
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在仅有图像及对应位姿作为输入时对三维物体或场景实现自由视点合成是一个重要的任务。最近，基于 NeRF 的方法提出了有力的场景表征方式，并在这一任务上实现了 state-of-the-art 的质量。但与此同时，这一方法在场景训练过程中所需要的大量时间导致其难以应用到许多实际场景中。尽管后续许多工作在测试阶段提出了加速渲染的方法，但在训练过程中加快场景收敛速度方面进行的工作要么在效率方面提升较小，要么在合成质量方面出现了严重的损失。
最近，沉浸式媒体的呈现模态受到越来越多的关注，点云是其中的重要代表。然而，点云时常包含超过数百万个点，这增加了对高效压缩解决方案的需求。近来，深度学习用于点云压缩被不断研究，并成为点云压缩的重要工具，尤其是其较好的结果引起了编码社区的兴趣。然而，迄今为止提出的大多数解决方案都不支持可伸缩编码。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。
今天为大家介绍的是一篇由美国华盛顿大学生物化学系和蛋白质设计研究所及杨百翰大学化学与生物化学系的研究人员共同完成的一篇论文，发表在bioRxiv上。这篇文章描述了一种计算设计超稳定的含RGD（一种合成肽，对应于整合素的细胞粘附序列，一些癌症、纤维化的靶标）的小蛋白的方法，设计的小蛋白对单个RGD整合素（αvβ6和αvβ8）异二聚体和构象状态具有具有皮摩尔亲和力，相对于其他RGD整联蛋白具有>1000倍的选择性。在博来霉素诱导的肺纤维化小鼠模型中，通过模拟吸入的口咽给药递送时，αvβ6抑制剂有效地降低了纤维化负荷并改善了总体肺力学，证明了从头设计的整合素结合蛋白具有高选择性的治疗潜力。
今天为大家介绍的是来自Prescient Design, Genentech团队的一篇论文。作者提出了VoxBind，这是一种基于评分的3D分子生成模型，该模型以蛋白质结构为条件。作者的方法将分子表示为3D原子密度网格，并利用3D体素去噪网络进行学习和生成。作者将神经经验贝叶斯的形式扩展到条件设置，并通过两步程序生成基于结构的分子：(i) 使用学习到的评分函数，通过欠阻尼的Langevin MCMC从高斯平滑的条件分布中采样噪声分子，(ii) 通过单步去噪从噪声样本中估计出干净的分子。与当前的最先进技术相比，作者的模型更易于训练，采样速度显著更快，并且在大量的计算基准测试中取得了更好的结果——生成的分子更加多样化，表现出更少的空间碰撞，并且与蛋白质口袋结合的亲和力更高。
选自arXiv 作者：Jianwen Xie等 机器之心编译 参与：Huiyuan Zhuo、刘晓坤 近日，海康威视、UCLA、北理工联合提出了新的模型 3D DescriptorNet。该模型通过结合能量模型和容积式卷积神经网络的优点，对 3D 形状的容积形状模式进行概率建模。其独特优势有：可通过 MCMC 方法合成真实的 3D 形状模式；可被修改成条件式版本，应用于 3D 物体恢复和 3D 物体超分辨率；不同于对抗训练，利用该模型得到的 3D 生成器是稳定的，没有模式崩溃问题；可应用于半监督学习。 3D
标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration
超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结，纹理，材质，颜色类似的部分会被自动的分割成一块，有利于后续识别工作。比如对人的识别，如果能将头发，面部，四肢，躯干分开，则能更好的对各种姿态，性别的人进行识别。
超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同，超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体，超体是对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像 素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结，纹理，材质，颜色类似的部分会被自动的分割成一块，有利于后 续识别工作。比如对人的识别，如果能将头发，面部，四肢，躯干分开，则能更好的对各种姿态，性别的人进行识别。
对从人脑功能磁共振成像(fMRI)数据中获得的丰富的动态的时空变化特性进行建模是一项具有挑战性的任务。对大脑区域和连接水平进行分析为fMRI数据提供了更直接的生物学解释，并且到目前为止一直有助于描述大脑中的特征。在本文中作者假设，与之前研究广泛使用的预先进行的fMRI时变信息转换以及脑区之间的功能连接特征相比，直接在四维(4D)fMRI体素级别空间中进行时空特征的学习可以增强大脑表征的鉴别性。基于这个目的，作者对最近提出的结构MRI(sMRI)深度学习(DL)方法进行扩展，以额外获得时变信息和在预处理好的fMRI数据上对提出的4D深度学习模型进行训练。结果表明使用基于复杂的非线性函数的深度时空方法为学习任务生成具有鉴别性的编码，使用fMRI体素/脑区/功能连接特征对模型进行验证，发现本文方法的分类性能优于传统标准机器学习(SML)和DL方法，除了相对简单的集中趋势测量的fMRI数据的时间平均值。此外，作者探讨了不同方法识别fMRI特征的优劣，其中对于fMRI体素级别特征DL显著优于SML方法。总之作者的研究结果体现了在fMRI体素级别数据上训练的DL模型的效率和潜力，并强调了开发辅助工具的重要性，以促进对这种灵活模型的解释。本文发表在IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)
在上篇文章中，我们介绍了关于点云的获取方式上的区别，点云的密度，以及各种场景下应用的区别，本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术。
虽然在当前，人们对精神分裂症的神经机制有了一定的了解，但是对其神经生物学的异质性仍旧了解甚少，这严重影响了当前对精神分类症神经生物学的不同表征的分析研究。
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
近日，Microsystems & Nanoengineering期刊报道了一种名为“脑膜”的新型皮层电极，通过多次干湿转换加工过程，将各自分离的多通道parylene-C电极精准定位集成在细菌纤维素膜上。相比于传统聚合物薄膜或硅胶基底，超柔性细菌纤维素基底提供了更优异的复杂曲面保形能力，实现与脑组织的紧密可靠接触。细菌纤维素膜独特的保湿性能够防止脑脊液蒸发，并保证急性和长时体内采集高质量脑电信号。
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作，今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。
相比于直接解决效率的应用产品，一些对临床工作流程改变较大，就需要收集一定的数据后再对市场教育才可以推开。 因为人工智能的出现，越来越多的产业开始搭上这列“顺风车”。与此同时，针对现有行业中的某些问题，一些创业者也瞄准方向开始了自己的“漫漫长征路”。 比如医疗行业，智能医学影像分析、医疗数据管理、手术机器人……越来越多的医疗服务变得“智能化”。在过去的两年内，“智能医疗”也成为一个颇受关注的市场与变革。 图 | 体素科技丁晓伟 深度学习+医疗有着巨大潜力 而创业公司比医院等机构更能适应变革 对于为什么创业这
FeⅠ类（碳素钢）：Q235、20#、20g、20R、L210、S205、HP265等。
来自耶鲁大学医学院的JoyHirsch等人在NeuroImage杂志上发文，他们使用两台近红外设备同步采集了双人目光接触时的脑活动信号，数据分析表明目光接触时双人脑内/脑间存在同步，该过程涉及了左前额、颞-顶叶等脑区。 关键字：超扫描 近红外 目光接触 岛津 今天和大家分享的是一篇耶鲁大学医学院的研究人员发表在NeuroImage上的双人近红外研究。人类的目光接触是社交线索和沟通的主要来源。尽管这种人际互动具有生物学意义，我们对其基本的神经过程尚不清楚。这一知识空白在一定程度上反映了传统的神经影像学方法的
功能磁共振成像(fMRI)测量的功能连通性(FC)为探索大脑组织提供了一个强有力的工具。脑组织的时间动力学研究表明，功能连接体具有很大的时间变异性，这可能与心理状态的转变和/或适应过程有关。大多数动态研究，如功能连接体和功能网络连接(FNC)，都关注于宏观的FC变化，即不同脑网络来源、节点和/或感兴趣区域的时间相干性变化，其中假设在网络或节点内FC是静态的。在本文中，我们发展了一种新的方法来检查FC的空间动力学，而不假设其网络内的平稳性。我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。结果表明，除了参与传统的时间动态，如跨网络变异性或动态功能网络连通性(dFNC)，连接网络还表现出随时间的空间变异性。此外，我们还通过聚类分析评估个体对AOD任务中目标(oddball)检测的功能对应关系，研究了FC的空间动态与认知过程的关系。提取认知任务对应状态，并分离对应状态的动态FC空间图。在不同的任务引导的状态下，任务刺激同步状态随着默认模式网络(defaultmode network, DMN)与认知注意网络强的负相关关系显著降低。我们还观察到越来越多的任务异步状态，这种状态表现出没有DMN的反相关。研究结果强调了认知任务对观察到的空间动态结构的影响。我们还发现，我们方法得到的FC空间动态模式与宏观dFNC模式基本一致，但在空间上有更多的细节和规范，同时源内部的连通性提供了新的信息，并随时间而变化。总的来说，我们证明了(通常被忽视的)连接的空间动力学存在的证据，它与任务的联系和认知/心理状态的暗示。
基于视觉的路侧3D目标检测在自动驾驶领域引起了越来越多的关注，因其在减少盲点和扩大感知范围方面具有不可忽略的优势。而先前的工作主要集中在准确估计2D到3D映射的深度或高度，忽略了体素化过程中的位置近似误差。受此启发，我们提出了一种新的体素化策略来减少这种误差，称为BEVSpread。具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。为了实现更好的特征传递性能，设计了一个特定的权重函数，根据距离和深度动态控制权重的衰减速度。在定制的CUDA并行加速的帮助下，BEVSpread实现了与原始体素化相当的推理时间。在两个大型路侧基准上进行的大量实验表明，作为一种插件，BEVSpread可以显著提高现有基于frustum的BEV方法。在车辆、行人和骑行人几类中，提升幅度为（1.12，5.26，3.01）AP。
用功能磁共振研究任务依赖的功能连接（FC）的调制对于揭示认知过程的神经性基质非常关键。目前大多研究方法假设任务期间是持续的FC，但最近研究发现这种假设太局限。虽然很多研究聚焦于静息态的功能动态，但基于任务的研究仍没有完全揭开网络调制。 此处，我们提出一个基于种子的方法通过揭示共激活模式的心理生理交互（PPI-CAPs）来探测任务依赖的脑活动调节。这个基于点过程的方法将任务调制的连接时间上分解为动态模块，这种动态模块当前的方法都无法捕捉，如PPI或动态因果模型。另外，它确定了单个frame分辨率共激活模式的出现，而非基于窗的方法。 在一个受试者看电视节目的自然设置中，我们找到了以后扣带回（PCC）为种子的共激活的几个模式，其发生率和极性在种子活动上或两者之间的交互上随观看的内容而改变。另外，我们发现跨时间和受试者的有效连接的一致性，让我们得以揭示PPI-CAPs和包含在视频中具体刺激之间的联系。 我们的研究表明，明确地追踪瞬态连接模式对于促进我们理解大脑不同区域在接收到一系列线索时是如何动态沟通的至关重要。
尽管近年来点云三维物体检测取得了快速进展，但缺乏灵活和高性能的建议细化仍然是现有最先进的两级检测器的一大障碍。 之前的3D建议精炼工作依赖于人为设计的组件，如关键点采样、集合抽象和多尺度特征融合，以产生强大的3D目标表示。 然而，这些方法捕获点之间丰富的上下文依赖关系的能力有限。 在本文中，我们利用高质量的区域提议网络和一个Channel-wise Transformer架构，以最少的手工设计构成了我们的两阶段3D目标检测框架(CT3D)。 建议的CT3D同时对每个建议中的点特征执行提议感知的嵌入和信道上下文聚合。 具体来说，CT3D利用建议的关键点进行空间情境建模，并在编码模块中学习注意力传播，将建议映射到点嵌入。 接下来，一个新的信通道译码模块通过通道重加权有效地合并多级上下文来丰富查询键交互，这有助于实现更准确的目标预测。 大量实验表明，我们的CT3D方法具有良好的性能和可扩展性。 值得一提的是，在KITTI测试3D检测基准上，CT3D在中型车类别中实现了81.77%的AP，优于最先进的3D检测器。
人脑的连接是复杂的，包括功能连接和结构连接。基于图论的分析已经成为分析脑成像数据的一种强大而流行的方法，这主要是因为它有可能定量地阐明网络、结构和功能的静态结构、随时间变化的动态行为组织以及与疾病相关的脑变化。创建脑网络的第一步是定义连接它们的节点和连边，本文回顾了许多定义脑节点的方法，包括固定的节点和数据驱动的节点。扩展了大多数静息态/单模态脑连接研究的视角，阐述了构建动态和多模态脑网络的先进方法以及这些方法的性能。展示了来自健康对照组和精神疾病患者的模拟的和真实数据的结果。最后，概述了这些不同技术的优势和挑战。通过对近年来基于图论的脑成像数据分析研究的总结和考察，为探索复杂脑网络提供了新的有力工具。本文发表在Proceedings of the IEEE杂志。
论文详细介绍 通过从脑部MR图像中分割155个神经结构来验证该网络学习3D表示的效率 目标：设计一个高分辨率和紧凑的网络架构来分割体积图像中的精细结构 特点：大多数存在的网络体系结构都遵循完全卷积下行-向上采样路径。具有高空间分辨率的低层次特征首先被下采样用于更高层次的特征抽象;然后对特征图进行上采样，以实现高分辨率分割。本论文提出了一种新的3D架构，它包含了整个层的高空间分辨率特征图，并且可以在广泛的接受领域中进行训练 验证：通过从T1加权MR图像中自动进行脑区分割成155个结构的任务来验证网络，验证了采用蒙特卡罗方法对实验中存在漏失的网络进行采样来对体素水平不确定度估计的可行性 结果：经过训练的网络实现了通用体积图像表示的第一步，为其他体积图像分割任务的迁移学习提供了一个初始模型
与男性相比，女性终生患阿尔茨海默氏病（AD）的风险有所增加。以脑连接的变化为特征，特别是在默认模式网络（DMN）内，并与临床症状相关，但在整个衰老过程中，性别对DMN功能的影响尚不清楚。我们调查了来自人类连接组项目-衰老队列的595名认知健康被试DMN连接的性别差异。我们使用内在连接分布（一种稳健的基于体素的功能连接度量）和种子点连接方法来确定DMN内以及DMN和整个大脑之间的性别差异。与男性相比，女性在DMN后部节点上的连接随着年龄的增长而更高，而在内侧前额叶皮层上的连接较低。这些差异在更年期前后的几十年里最为显著。基于种子的分析显示，女性从后扣带回到角回的连接更高，这与陈述性记忆和海马体的神经心理测量相关。综上所述，我们显示了在整个生命周期中DMN子网络中显著的性别差异，包括老年女性的模式，这与之前在临床前AD中看到的变化相似。这些发现强调了在衰老和神经退行性变的神经成像研究中考虑性别的重要性。
在 4 月 12 日英伟达 GTC 2021 大会的 Keynote 上，黄仁勋除了展示 Grace 等一系列硬件产品之外，还曾向我们介绍了一种使用神经网络让《我的世界》（Minecraft）像素风 3D 画面自动转换为写实风格精细画面的技术（GANcraft）。最近，GANcraft 的论文被提交到了 arXiv 上，我们得以了解这项技术的细节。
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数，该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明，在具有挑战性的KITTI基准测试上，与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比，性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分，我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
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文章：STD: Stable Triangle Descriptor for 3D place recognition
越来越多的研究表明传统的精神疾病诊断体系有很大的局限性。被临床医生诊断为同一种疾病的群体，可能有很大的不一致性。同时被诊断为几种疾病的人，可能表现出同样的临床症状、拥有同样的脑影像异常等。对于同一种的疾病的异质性，以往的研究都没有考虑病人和正常人的差异，只是简单的将病人进行聚类，比如以前我们解读过Nature Medicine的那篇文章《Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression》 。这篇文章最大的创新性有两个：一个是对揭示了精分的2个神经解剖亚型，另一个就是方法的创新，即用一种全新的半监督的聚类方法，来寻找精分的亚型。 那么这是一个什么方法呢？简单点来讲，如下图所示：
首先，研究人员利用基因工程的方法，在人 ClpP 上建造了一个有持续活性地点突变（Y118A）。基于 OCL-AML3 和 Z138 肿瘤细胞系，研究人员研究 Y118A 点突变对于肿瘤细胞的影响。研究发现，Y118A 点突变对肿瘤细胞的凋亡呈浓度依赖性。将含有点突变 Y118A （四环素-诱导的）的 Z138 细胞系和静脉注射至 NSG 小鼠中，随后给予四环素和溶剂分别处理小鼠。研究发现，四环素处理组的生存周期明显延长。随后，研究人员用 ADEP1 处理 OCL-AML2 细胞，发现它可以明显地减缓细胞的增殖和细胞的活力（如图2. 所示）。
“走进高校” CARA 第二期学术讲堂：智能几何计算篇，直播已圆满结束。错过直播的小伙伴，福利来了，CV君已将回放视频整理完毕，欢迎收看！
先天性疾病是全球婴儿死亡的主要原因之一。胎儿脑部宫内 MRI 已开始成为研究先天性疾病胎儿神经发育的宝贵工具。胎儿 MRI 有助于未来开发临床风险分层工具，用于早期干预、治疗和临床咨询。此外，胎儿 MRI 是描绘人类妊娠期间复杂神经发育事件的有力工具，这些事件仍有待完全表征。获取和分析胎儿脑部宫内 MRI 需要专业临床中心的合作，因为这些脆弱患者群体的图像队列很小且异质性（例如，不同站点之间的图像采集参数存在差异）。在大多数使用胎儿 MRI 的专业临床中心，评估仅使用从厚 2D 切片采集中获得的 2D 生物特征测量值进行，尽管最近的研究已经证明了在 3D 超分辨率重建体积中执行这些测量的能力。在 MRI 数据中，对出生前高度复杂且快速变化的大脑形态进行自动生物测量、分割和量化将改善诊断过程，因为手动注释既耗时又容易出现人为错误和评分者间差异。分析发育中的大脑结构的形状或体积等信息具有临床意义，因为许多先天性疾病会导致这些组织区室发生细微变化。现有的生长数据主要基于正常发育的大脑，缺乏许多病理和先天性疾病的生长数据。因此，跨不同扫描仪和图像采集协议自动量化发育中的人脑的稳健方法将是执行此类分析的第一步。从技术角度来看，胎儿大脑的自动分割方法需要克服许多挑战。在胎儿发育过程中，人脑的生理学会发生变化，同时其结构也会经历发育重组。此外，由于胎儿和母亲的运动以及成像伪影，图像质量通常较差 ，而部分容积效应经常导致组织之间边界模糊。最后，与健康对照组相比，异常胎儿大脑的结构通常具有不同的形态。这使得自动方法很难识别这些结构。到目前为止，由于成像方面的挑战以及缺乏公开、精选和带注释的真实数据，胎儿 MRI 领域的研究不足。为了增加样本量，使这些研究具有足够的功效，需要协调场地和 MRI 扫描仪，并结合自动化和强大的 MRI 分析方法。
点云3D目标检测在机器人和自动驾驶的3D场景理解中起着至关重要的作用。然而，与基于图像的2D检测相比，基于LiDAR的3D检测仍然难以应对点云的稀疏和不规则性质。在本文中提出了Pillar R-CNN，这是一种基于Pillar的点云表示的Faster R-CNN类架构，可以从2D检测领域的进步中获益。
人类很容易受彼此情绪的感染。所谓情绪感染指的是通过语言或者非语言的线索，情绪自动化地从A个体转移到B个体。比如，当看到婴儿高兴的笑容，人们也会跟着畅快起来；当朋友告诉我们最近他失去一位亲人时，我们也会禁不住热泪盈眶。这就是情绪感染在生活中的具体表现。间接的情绪观察或者直接的情绪体验（比如，痛苦、愉悦、厌恶）所诱发的脑区活动模式是有重叠的。情绪加工相关的神经活动和外在行为状态的一致性使得谈话双方彼此默契，促进了交流和相互理解。
-- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍，会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类：非病态健康控制(NC)、显著性记忆关注(SMC)、早期轻度认知损害 (EMCI)、晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD) 在进行分类之前，fMRI的数据经过严格的预处理以避免任何噪音；然后，利用AlexNet模型提取从低到高水平的特征并学习 阿尔茨海默病以不同的速率发展，每个个体可能在不同的时间经历不同的症状，在不同阶段的阿尔茨海默氏症中，类别间的差异很低。 阿尔茨海默病是痴呆的主要病因,不同类型的痴呆症包括:老年痴呆（AD）、路易体痴呆、额颞叶紊乱症和血管性痴呆 在阿尔茨海默病中，大脑细胞中某些蛋白质水平的变化会影响神经元在海马体区域的交流能力，因此阿尔茨海默氏症的早期症状是失忆 病人的大脑中有一些不正常的团块和缠结在一起的纤维束，它们分别被称为淀粉样斑块和神经纤维缠结。这些现在被认为是老年痴呆症的一些主要症状 研究人员认为AD病人在出现症状之前的20年或更多年以前，大脑就发生了变化 目前，对于AD的阶段没有很好的定义，一些专家为更好地理解疾病的进展使用了七阶段的模型
意识障碍是指人对周围环境以及自身状态的识别和觉察能力出现障碍。一般分为两种，一种以兴奋性降低为特点，表现为嗜睡/意识模糊/昏睡直至昏迷；另一种是以兴奋性增高为特点，表现为高级中枢急性活动失调的状态，包括意识模糊/定向力丧失/感觉错乱/躁动不安/言语杂乱等。意识障碍中特殊的障碍群体包括：无反应觉醒综合征和最低意识状态，无反应觉醒综合症是我们常说的“植物人”，最低意识状态是一种严重的意识障碍，但与“植物”状态不同的是，这种障碍人群存在最小但仍旧较为清晰的认识自我和周围环境的能力。
天津市功能影像重点实验室梁猛教授课题组将高时间分辨率fMRI与动态因果模型相结合探究了人脑‘丘脑-初级躯体感觉皮层-次级躯体感觉皮层’网络中痛觉和触觉信息处理的层级结构。相关研究成果于近期在线发表在NeuroImage，题目为Feedforward and feedback pathways of nociceptive and tactile processing in human somatosensory system: A study of dynamic causal modeling of fMRI data。天津市功能影像重点实验室博士研究生宋颖超为本文第一作者，梁猛教授为本文通讯作者。
这篇文字是之前解答知乎上网友的问题， 累积了一些朋友的认同，现在看来还是觉得适用解释这个问题。
Abstract：我们介绍和解决了Zero-Shot 目标检测（ZSD）的问题，它旨在检测训练期间未观察到的物体类别。我们与一组具有挑战性的对象类一起工作，而不是将我们限制在类似和/或细粒度的类别中。之前的zero-shot classification工作。我们遵循一个原则性的方法，首先适应ZSD的视觉语义嵌入。然后我们讨论与选择背景类相关的问题，并激发两种背景感知方法来学习鲁棒检测器。其中一个模型使用固定的背景类，另一个基于迭代的潜在分配。我们还概述了与使用有限数量的训练类别相关的挑战，并提出了基于使用大量类别的辅助数据对语义标签空间进行密集采样的解决方案。我们提出了两种标准检测数据集 - MSCOCO和VisualGenome的新型分割，并讨论了广泛的实证结果，以突出所提出的方法的优点。我们提供有用的insights into the algorithm，并通过提出一些开放问题来鼓励进一步的研究。
失眠 (Insomnia, ID) 是最常见的睡眠障碍；然而，ID症状的发病机制尚未完全了解。采用多因素的观点，并将ID视为一种涉及区域间神经元协调的情况，将有助于理解ID的病理生理学。功能连接 (Functional connectivity, FC) 可能有助于阐明ID症状的潜在功能过程和神经相关性。尽管越来越多的研究评估FC异常，但对ID病理生理学的见解仍然是零碎的。本文旨在寻找静息态下失眠的FC变化的经验证据。共涉及1052名ID参与者的31项研究符合本综述的纳入标准。结果表明，ID症状与主要静息态网络半球内和半球间相互作用受损相关。总的来说，证据支持这样一种假设，即失眠的特征是大脑功能连接的组织 (organization) 紊乱，导致睡眠、认知、情绪和记忆下降。然而，被综述的研究之间存在广泛的方法学异质性，以及本系统综述提出的研究方案和统计方法的局限性，使得很难提供一个单一的ID病理生理学框架。这一领域的未来研究应该引导共享和严格的搜索设计 (search designs)，以确保ID病理生理学的可靠研究证据。本文发表在Sleep Medicine Reviews杂志。
该研究比较了30例MDD患者和30例健康对照组，采用rTMS-EEG研究方法发现MDD患者亚属扣带回(SGC)活性明显高于健康对照组。经过rTMS治疗后，MDD患者的SGC亢进程度降低到健康对照组的水平。该研究证明SGC超活性可作为MDD病理生理学重要的生物学靶点。
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
此外，Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量，代码可由 300 行锐减到仅仅 5 行。
确定孤立性局灶性肌张力障碍患者功能异常的感觉运动脑网络的相互作用方向与脑区间的影响。
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