반응형 분류 전체보기99 Cardio-Respiratory Coupling Abstract이 챕터는 Cardio-Respiratory Coupling (CRC)에 대한 개념을 다루고 있음CRC: 심장박동이 호흡 패턴에 영향을 미치는 현상CRC는 호흡이 심박수와 혈압에 미치는 영향을 넘어서, 자율 신경계와 호흡 조절 시스템 간의 상호작용을 반영연구에서는 쥐를 대상으로 산소 부족 상태(sustained/intermittent hypoxia)를 조건화했을 때의 결과를 보여줌간헐적 저산소 상태는 자율 신경계와 호흡 간의 결합을 강화지속적 저산소는 결합 패턴을 변화시킴CRC의 주요 기능은 가스 교환 효율성에 미미한 영향을 주지만, 패턴의 변동성을 유지하기 위해 약하게 결합된 진동기 기능을한다고 주장원문: "we propose that cardiorespiratory control sys.. 2024. 10. 1. [논문 정리] Cardiorespiratory Coupling: Common Rhythms in Cardiac, Sympathetic, and Respiratory Activities Title: Cardiorespiratory Coupling: Common Rhythms in Cardiac, Sympathetic, and Respiratory ActivitiesAuthors: Thomas E. Dick et al.link: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24746049/ Abstract연구 배경: Cardiorespiratory Coupling, CRC을 중심으로 호흡, 심박수, 혈압 간의 상호작용을 분석한다. 심혈관계가 호흡 패턴에 미치는 영향과 그 기전이 아직 명확하지 않기에 이 연구는 이를 규명하려고 한다.연구 목적: 간헐적 및 지속적 저산소 자극이 CRC에 미치는 차별적 영향을 분석하며, 이러한 자극이 자율신경계와 호흡 패턴에 어떻게 영향을 미치는지.. 2024. 9. 11. [논문정리] Ventilatory Burden as a Measure of Obstructive Sleep Apnea Severity Is Predictive of Cardiovascular and All-Cause Mortality Title: Ventilatory Burden as a Measure of Obstructive Sleep Apnea Severity Is Predictive of Cardiovascular and All-Cause MortalityAuthors: Ankit Parekh et al.Conference: American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 2023link: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37698405/Advancement in Sleep Apnea Monitoring: AHI(무호흡-저호흡 지수)는 수면무호흡증의 진단에 사용되지만, 심혈관 및 전체 사망률을 예측하는 데 한계가 있음.AHI는 physiolog.. 2024. 9. 10. [논문정리] SleepVST: Sleep Staging from Near-Infrared Video Signals using Pre-Trained Transformers Title: SleepVST: Sleep Staging from Near-Infrared Video Signals using Pre-Trained Transformers Authors: Jonathan F. Carter et al. Conference: CVPR 2024link: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Carter_SleepVST_Sleep_Staging_from_Near-Infrared_Video_Signals_using_Pre-Trained_Transformers_CVPR_2024_paper.htmlSummarization카메라 기반 수면 모니터링의 발전:최근 카메라 기반 생리 신호 모니터링 기술이 발전하며, 비접촉 방식으로 호흡과.. 2024. 9. 10. [논문 정리 LLaVA-Med] Training a Large Language-and-VisionAssistant for Biomedicine in One Day LLaVA에 이어서 LLaVA-Med도 정리해야지. 제목: LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day 저자: Chunyuan Li et al. 인용: 136 (2024.04.19) 학회: NIPS2023 링크: https://arxiv.org/abs/2306.00890 Abstract. 1. chatboot AI의 멀티모달 격차: - 현재 대화형 AI 기술은 Bio-medical 분야에서 가능성을 보여주지만, 주로 단일 모드(텍스트 전용) context 전용 - Bio-medical image를 이해하고 대화할 수 있는 정교한 도구가 부족. 2. 대규모 데이터 세트 + GPT-4를 이용한 새로운 .. 2024. 4. 19. [Technical report: Gemini 요약] A Family of Highly Capable Multimodal Models Google for developers 에서 진행하는 ML Reading CLUB에 참여해 다양한 구글의 ML chatboot? LLM 모델을 읽어보고 각자 리뷰하는 시간을 가졌다. 1주차에는 Gemini 논문을 읽었고 추후에 2,3주차는 Gemma, Gemini-1.5를 리뷰할 계획이다. 원래라면 한번 읽어보고 생각을 공유하는 정도에서 마무리하려고 했는데, 다른분들이 내가 생각하는 내용과 다른 부분을 매우 꼼꼼하게 생각해주셔서, 그냥 잊어버리기엔 아깝다라는 생각과, 그리고 좀만 다음은 후, 정리를 해두면 나중에 오타와 대학과의 공동 저널클럽에서 한번 다룰 수 있지 않을까 싶어서 정리해두려고 한다. 영상: https://www.youtube.com/watch?v=CiVA8PmR2Do 제목: Gemini:.. 2024. 4. 19. timm 모델 리스트 + 옵티마이저까지 (timm model list / 2024.04.19) timm은 "PyTorch Image Models"의 약자로, Ross Wightman에 의해 작성된 PyTorch 기반의 이미지 분류 라이브러리이다. - 다양한 모델 지원: timm 라이브러리는 ResNet, EfficientNet, Vision Transformers(ViT)를 포함한 다양한 아키텍처를 지원합니다. 이 라이브러리를 통해 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용할 수 있는 폭넓은 사전 훈련된 모델들을 활용할 수 있습니다. - 사전 훈련된 가중치 제공: 대부분의 모델들은 ImageNet에서 사전 훈련된 가중치를 제공받아, 전이 학습을 통한 프로젝트 시작을 용이하게 합니다. - 높은 유연성: 연구자와 개발자가 자신의 필요에 맞게 커스텀 모델 아키텍처를 설계하거나 기존 모델을 변형할 수 있도록, ti.. 2024. 4. 19. [LLaVA 논문 정리] - Visual Instruction Tuning ACM Multi-media에 논문을 내고, 요즘 멀티 모달에 관심이 생기고 활용하고 싶다는 생각이 들어 여러가지를 하게 됐다. 의료 분야에서의 쓸만한 Multi-modality논문이 뭐가 있을까 보다가 적절하게 활용할만하다 생각이 드는 논문이 들어 정리까지 해보려고 한다. 확실히 정리를 하는게 도움이 되지만, 뭐랄까 너무 시간 소모가 심하달까,, 그래도 이 LLaVA는 한번 정리해두면 잘 쓸 것 같아서 정리도 해보려고 한다. 서론은 여기까지 하고, 본론으로 들어가면 Hugging Face에 꾸준하게 업데이트를 진행하고 있는 이 LLaVA이다. 사용법도 간단하니 Pre-trained model을 사용해보고 싶다면 HuggingFace를 들어가서 직접 해보는 것을 추천한다. [깃허브] [Hugging Fa.. 2024. 4. 16. Pytorch 설치 1. MobaXterm 설치해서 원격 서버 접속 후 버전 확인 2. https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 에서 맞는 버전으로 설치 - 11.4는 없으니까 그 아래 버전인 11.3으로 검색 - 필자는 +cu 가 붙은걸 선호하니 그걸로 복사 후 설치. pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 import torch torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count() 설치 끝 2024. 4. 12. Neural network analysis of sleep stages enables efficient diagnosis of narcolepsy 제목: Neural network analysis of sleep stages enables efficient diagnosis of narcolepsy 저자: Jens B. Stephansen et al. 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-018-07229-3 소속: Center for Sleep Science and Medicine, Stanford University, Stanford 94304 CA, USA. 인용: 178(2024.04.09 기준) 출판: Nature Communication 2018 (IF 14.92) Abstract: - Type-1 Narcolepsy (T1N)의 진단은 visual inspection of polysomnograp.. 2024. 4. 9. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 반응형
