کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Multimodal language modeling constitutes a recent breakthrough which leverages advances in large language models to pretrain capable multimodal models. The integration of natural language during pretraining has been shown to significantly improve learned representations, particularly in computer vision. However, the efficacy of multimodal language modeling in the realm of functional brain data, specifically for advancing pathology detection, remains unexplored. This study pioneers EEG-language models trained on clinical reports and 15000 EEGs. We extend methods for multimodal alignment to this novel domain and investigate which textual information in reports is useful for training EEG-language models. Our results indicate that models learn richer representations from being exposed to a variety of report segments, including the patient's clinical history, description of the EEG, and the physician's interpretation. Compared to models exposed to narrower clinical text information, we find such models to retrieve EEGs based on clinical reports (and vice versa) with substantially higher accuracy. Yet, this is only observed when using a contrastive learning approach. Particularly in regimes with few annotations, we observe that representations of EEG-language models can significantly improve pathology detection compared to those of EEG-only models, as demonstrated by both zero-shot classification and linear probes. In sum, these results highlight the potential of integrating brain activity data with clinical text, suggesting that EEG-language models represent significant progress for clinical applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی زبان چندمودال یک پیشرفت اخیر را تشکیل می دهد که پیشرفت در مدلهای بزرگ زبان را برای پیش بینی مدل های چند مدلی توانمند انجام می دهد.نشان داده شده است که ادغام زبان طبیعی در حین پیش بینی ، بازنمایی های آموخته شده ، به ویژه در دید رایانه را بهبود می بخشد.با این حال ، اثربخشی مدل سازی زبان چند حالته در قلمرو داده های عملکردی مغز ، به طور خاص برای پیشبرد تشخیص آسیب شناسی ، ناشناخته است.این مطالعه پیشگام مدل های EEG-Language که در گزارش های بالینی و 15000 EEG آموزش دیده اند.ما روش هایی را برای تراز چند حالته به این دامنه جدید گسترش می دهیم و بررسی می کنیم که کدام اطلاعات متنی در گزارش ها برای آموزش مدلهای EEG-Language مفید است.نتایج ما نشان می دهد که مدل ها بازنمودهای غنی تری را از قرار گرفتن در معرض بخش های مختلف گزارش ، از جمله تاریخ بالینی بیمار ، توصیف EEG و تفسیر پزشک می آموزند.در مقایسه با مدلهای در معرض اطلاعات متن بالینی باریک تر ، ما چنین مدلهایی را برای بازیابی EEG ها بر اساس گزارش های بالینی (و برعکس) با دقت قابل توجهی بالاتر می یابیم.با این حال ، این تنها هنگام استفاده از یک رویکرد یادگیری متضاد مشاهده می شود.به ویژه در رژیم هایی که دارای حاشیه نویسی اندک هستند ، مشاهده می کنیم که بازنمایی از مدل های EEG به زبان EEG می تواند تشخیص آسیب شناسی را در مقایسه با مدل های تنها EEG بهبود بخشد ، همانطور که توسط طبقه بندی شات صفر و پروب های خطی نشان داده شده است.درمجموع ، این نتایج پتانسیل ادغام داده های فعالیت مغز را با متن بالینی برجسته می کند ، و نشان می دهد که مدل های زبان EEG نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی برای کاربردهای بالینی است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
