狄利克雷分布可以通俗地理解为：它是用来描述“把一个整体分成多个部分，每个部分占多少比例”这种分配情况的分布。你可以把它看作是“分布的概率分布”。

MedCLIP-SAM：一种通用医学图像分割新框架，将 CLIP 和 SAM 基础模型相结合，以获得基于文本提示的通用医学图像分割，并提出 DHN-NCE 新损失函数，性能表现出色~

扩散模型在各种生成任务中展现了其强大的能力。然而，在医学图像分割中应用扩散模型时，仍需克服几个障碍：（1）扩散过程中条件化所需的语义特征与噪声嵌入不能很好地对齐；（2）扩散模型中使用的U-Net主干对反向扩散过程中准确像素级分割所必需的上下文信息不敏感。为了克服这些局限性，本文提出了一个交叉注意力模块来增强来自源图像的条件，并提出了一个基于 Transformer 的 U-Net，具有多尺寸窗口，

本文提出神经扰动推断（NPI）框架，通过构建人工神经网络作为大脑的替代模型，系统性扰动虚拟脑区并观测响应，实现全脑有效连接的无创绘制。NPI不仅能推断连接方向与强度，还可区分兴奋/抑制特性。在生成模型验证中，NPI优于传统方法（格兰杰因果、动态因果建模）。应用于静息态fMRI数据时，NPI揭示的结构支持的有效连接模式与皮层诱发电位实测数据高度一致。该研究为从相关分析转向因果理解大脑功能提供了新工具

本文提出神经扰动推断（NPI）框架，通过构建人工神经网络作为大脑的替代模型，系统性扰动虚拟脑区并观测响应，实现全脑有效连接的无创绘制。NPI不仅能推断连接方向与强度，还可区分兴奋/抑制特性。在生成模型验证中，NPI优于传统方法（格兰杰因果、动态因果建模）。应用于静息态fMRI数据时，NPI揭示的结构支持的有效连接模式与皮层诱发电位实测数据高度一致。该研究为从相关分析转向因果理解大脑功能提供了新工具

《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