《扩散模型原理：从起源到发展》：第四章 扩散模型的今天：Score SDE 框架

PyCaret是一个开源的、不用写很多代码的Python机器学习库，可以自动化机器学习工作流程，是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可以成倍地加快实验周期，提高工作效率。PyCaret本质上是几个机器学习库和框架的封装，比如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray等等。

《扩散模型原理：从起源到发展》：第四章 扩散模型的今天：Score SDE 框架

本文提出医学世界模型（MeWM），首次将世界模型应用于临床决策支持。MeWM由策略模型和动态模型组成：策略模型基于视觉-语言模型生成个性化治疗方案；动态模型通过肿瘤生成模型模拟不同治疗条件下的疾病演变。创新性地引入逆向动态模型，将仿真结果转化为生存分析指标，实现治疗方案优化。实验表明，MeWM在肿瘤影像合成真实性上表现优异，并能使TACE治疗方案选择的F1分数提升13%，展现了AI在精准医疗中的巨

本文提出医学世界模型（MeWM），首次将世界模型应用于临床决策支持。MeWM由策略模型和动态模型组成：策略模型基于视觉-语言模型生成个性化治疗方案；动态模型通过肿瘤生成模型模拟不同治疗条件下的疾病演变。创新性地引入逆向动态模型，将仿真结果转化为生存分析指标，实现治疗方案优化。实验表明，MeWM在肿瘤影像合成真实性上表现优异，并能使TACE治疗方案选择的F1分数提升13%，展现了AI在精准医疗中的巨

本文提出了一种新的扩散卷积网络（DiCo），旨在替代现有的扩散Transformer（DiT）模型，以提高生成效率和性能。DiCo通过引入紧凑的通道注意力机制（CCA），减少了卷积神经网络（ConvNet）中的通道冗余，增强了特征多样性。实验表明，DiCo在ImageNet基准测试中，无论是图像质量还是生成速度，均优于现有的扩散模型。例如，DiCo-XL在256×256分辨率下达到了2.05的FI

本文提出了一种基于潜在扩散模型（LDM）的三维脑部MRI超分辨率方法，旨在解决临床MRI扫描中常见的低分辨率问题。传统深度学习方法在输入分布变化时需要重新训练，而本文方法通过LDM构建强大的三维图像先验，避免了这一问题。具体而言，本文提出了两种策略：InverseSR(LDM)和InverseSR(Decoder)，分别适用于高稀疏性和低稀疏性的超分辨率场景。实验结果表明，LDM提供的先验能够有效

本研究提出DeepMTS模型，通过多任务学习联合预测晚期鼻咽癌患者的生存期和肿瘤分割。模型采用硬共享分割骨干网络减少背景干扰，并结合级联生存网络捕捉原发灶外的预后信息。实验表明，DeepMTS在PET/CT影像上优于传统影像组学和现有深度生存模型，为临床预后评估提供了端到端解决方案。

肿瘤内科医生评估癌症患者的生存情况时，依赖多模态数据开展分析。临床基操尽管已有多模态深度学习方法被提出，但这类方法大多依赖两个或以上独立网络，仅在模型后期阶段进行知识共享。而肿瘤内科医生的临床分析过程与此不同，他们会在大脑中融合医学影像、患者病史等多源信息。现有不足本研究提出一种深度学习方法，旨在模拟肿瘤内科医生量化癌症特征、预估患者生存期的分析逻辑。2022年正是Transformer最火的时候

世界模型综述：理解世界还是预测未来！