Transforming H&E images into IHC: A Variance-Penalized GAN for Precision Oncology
将H&E图像转化为IHC:一种变异性惩罚的GAN用于精准肿瘤学
专题命中 BCI数据与评测 :BCI(abstract)
AI总结 本研究提出一种变异性惩罚的GAN模型,用于将H&E图像转化为高保真的IHC图像,以提升HER2阳性乳腺癌的诊断效率和精度。
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
将H&E图像转化为IHC:一种变异性惩罚的GAN用于精准肿瘤学
专题命中 BCI数据与评测 :BCI(abstract)
AI总结 本研究提出一种变异性惩罚的GAN模型,用于将H&E图像转化为高保真的IHC图像,以提升HER2阳性乳腺癌的诊断效率和精度。
Duala: 用于跨受试者fMRI解码的双层主体与刺激对齐
机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University(新型软件技术国家重点实验室,南京大学) ; Institute of Brain-Machine Interface, Nanjing University(脑机接口研究院,南京大学)
专题命中 BCI数据与评测 :brain-computer interface(abstract)
AI总结 Duala通过双层对齐方法提升跨受试者fMRI解码的准确性和鲁棒性