U-Net 结构是一种专为快速而精准地分割生物医学图像而设计的卷积神经网络（CNN）。最初，它是针对生物医学图像分割任务而开发的，例如电子显微镜堆栈中的神经结构。然而，其多功能性和有效性使其在生物医学应用之外的各种图像分割任务中得到了广泛应用。U-Net 以非常高的数据效率著称，这意味着即使训练数据有限，它也能产生良好的结果。该架构旨在产生高分辨率的输出，使其非常适合需要识别图像中细节的任务。虽然

医学图像分析对临床诊断和治疗至关重要，而多模态大语言模型（MLLMs）的应用日益广泛。然而，先前研究主要集中于2D医学图像，尽管3D图像蕴含更丰富的空间信息，但其分析仍处于探索不足的领域。本文旨在推动基于MLLMs的3D医学图像分析。为此，我们构建了大规模3D多模态医学数据集M3D-Data，包含12万图像-文本对和66.2万指令-响应对，覆盖图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位与分割等多种任

CREMA-D 是一个演员表演众包标注的多模态情绪数据集，专门用于研究多模态情绪的表达和感知。

多模态情绪识别融合人脸、语音等多源数据，通过CNN、LSTM等模型提取视觉（表情）与听觉（语音语调）特征，经融合算法综合分析情绪。可实现图片、视频、实时摄像头的静态/动态检测，输出情绪类别及百分比，提升复杂场景识别精度，广泛应用于智能交互、心理分析等领域。

后台管理端口：视频监控实时显示：地图管理：统计分析：用户管理：日程管理：

本研究提出一种基于YOLOv11深度学习框架的肺炎实时检测系统，通过整合Grad-CAM实现视觉可解释性。系统采用CLAHE增强对比度、ROI提取和肺部分割等预处理技术，在两个公开数据集上表现优异：COVID-19数据集上准确率98.50%、F1分数97.99%，胸部X光数据集上准确率98.06%、F1分数98.06%。Grad-CAM可视化能够准确突出病理区域，提升了模型临床适用性。与现有方法相

Xuanmen_Net是一款基于PyTorch开发的先进手语翻译模型，融合MediaPipe高精度手势感知技术，具备端到端手语检测、分类、翻译一体化能力。项目不仅提供可直接运行的推理演示程序，还配套完整的从零训练框架，支持用户基于自有数据集自定义训练专属手语翻译模型，适配多场景落地需求。

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因此，本文提出了一个公共数据集，包含健康、活动和心率数据，来自诊断的成年患者，更众所周知的ADHD。除了活动和心率数据，我们还包括了一系列患者属性，如他们的年龄、性别和精神状态信息，以及来自计算机化神经心理测试的输出数据。结合所提供的数据集，我们还提供了基线实验，使用传统的机器学习算法来预测基于所包含的活动数据的ADHD。其次，有很多关于医疗应用的多媒体研究，其中数据集是私有的，使工作既不直接适用

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