多模态信息融合

W-DUALMINE: Reliability-Weighted Dual-Expert Fusion With Residual Correlation Preservation for Medical Image Fusion

W-DUALMINE：基于残差相关性保持的可靠性加权双专家融合用于医学图像融合

Md. Jahidul Islam

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程系） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：image fusion(title,abstract)；medical image fusion(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 W-DUALMINE通过可靠性加权双专家融合策略，解决医学图像融合中全局相关性与局部结构保真的权衡问题，提升融合效果。

Multimodal normative modeling in Alzheimers Disease with introspective variational autoencoders

在阿尔茨海默病中使用反思变分自编码器的多模态规范建模

Sayantan Kumar, Peijie Qiu, Aristeidis Sotiras

机构 * Washington University in St Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； Washington University in St Louis School of Medicine（华盛顿大学圣路易斯医学院） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出mmSIVAE，通过结合MOPOE聚合提升多模态数据的规范建模效果，提高参考分布保真度和多模态整合能力，用于阿尔茨海默病的偏差分析。

Comments Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL)