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University of Washington(华盛顿大学)

2026-07-20 至 2026-07-20 共收录 2
2607.15396 2026-07-20 cs.CV cs.AI 新提交

Partial Information Decomposition as a Multi-Contrast 3D MRI Selection Strategy for Resource-Constrained Deep Neural Network Training in Brain Tumor Segmentation

部分信息分解作为一种多对比度3D MRI选择策略,用于脑肿瘤分割中资源受限的深度神经网络训练

Agamdeep Chopra, Mehmet Kurt

机构 * University of Washington(华盛顿大学)

AI总结 研究针对脑肿瘤分割中多对比度3D MRI分割计算量大的问题,采用部分信息分解框架对输入对排序选最优用于训练,实验表明该方法选出的T1c+T2-FLAIR是强双输入配置,证明了基于PID预训练选择的实用价值。

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2605.22759 2026-07-20 cs.AI 版本更新

Towards a General Intelligence and Interface for Wearable Health Data

迈向可穿戴健康数据的通用智能与接口

Girish Narayanswamy, Maxwell A. Xu, A. Ali Heydari, Samy Abdel-Ghaffar, Marius Guerard, Kara Vaillancourt, Zhihan Zhang, Jake Garrison, Levi Albuquerque, Dimitris Spathis, Hong Yu, Hamid Palangi, Xuhai "Orson" Xu, David G. T. Barrett, Joseph Breda, Jed McGiffin, Yubin Kim, Yuwei Zhang, Naghmeh Rezaei, Samuel Solomon, Karan Ahuja, Tim Althoff, Jake Sunshine, Ming-Zher Poh, Benjamin Yetton, Ari Winbush, Nicholas B. Allen, James M. Rehg, Isaac Galatzer-Levy, Yun Liu, John Hernandez, Anupam Pathak, Conor Heneghan, Yuzhe Yang, Ahmed A. Metwally, Pushmeet Kohli, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Xin Liu, Daniel McDuff

机构 * Google Research(谷歌研究) Google DeepMind(谷歌DeepMind) University of Washington(华盛顿大学) University of Oregon(俄勒冈大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

AI总结 提出一个基于超过一万亿分钟无标签传感器数据预训练的可穿戴健康基础模型,通过联合扩展模型容量和预训练数据量,在35项健康预测任务上实现系统性性能提升,并利用LLM代理自动搜索下游预测头,集成到个人健康代理中以提高相关性和安全性。

Comments Narayanswamy and Xu are co-first authors. McDuff and Liu are co-last authors

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