Nsima Inyang通过非传统训练方法增强力量和灵活性，强调逐步回归训练以避免受伤，并结合呼吸提高表现。他的目标是让人们在不依赖器械的情况下重新感受身体的力量。

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本研究提出了一种基于扩散概率模型的全无监督低剂量CT图像去噪方法，能够生成高质量的正常剂量CT图像，且性能优于多种监督学习方法。同时，研究还介绍了基于扩散模型的剂量预测方法，提升了放射治疗的剂量分布预测准确性，展示了其在癌症治疗中的应用潜力。

本研究提出了一种结合线性时不变动力系统和高斯过程的新方法，以改进个体剂量响应的建模与预测。通过机器学习和神经网络，构建潜在结果框架，估算个体剂量反应曲线。研究开发了CBRNet和CRNet模型，解决治疗剂量的连续性问题，并在合成和真实数据集上验证了其优越性。这些方法在精准医学和管理科学中具有重要应用价值。

本文介绍了多种基于深度学习的方法来提高正电子发射断层扫描（PET）成像质量，包括生成对抗网络、条件变分自编码器和多模态条件对抗扩散模型。这些方法通过优化低剂量数据处理，改善图像质量和临床可靠性，降低辐射风险，展现了在PET成像中的应用潜力。

本文探讨了深度学习在放射治疗中的应用，重点介绍了3D U-Net自动分割算法和剂量预测方法，特别是在头颈部癌症中的效果。研究表明，采用新指标和多种网络技术能够提高预测精度，推动放疗的自动化进程。

本文提出了一种整体空间因果回归（ESCFR）方法，旨在解决观察数据中的治疗选择偏倚问题。该方法通过随机最优输运框架，结合协变量独立性约束，成功估计异质性处理效应，并在多个数据集上表现优于现有方法。

利用深度强化学习设计了一个可解释的华法林剂量方案，该方案采用了近端策略优化方法结合策略蒸馏，并引入了 Action Forging 作为一种有效工具，研究结果显示该模型易于理解和部署，并且优于基线剂量算法。

在放射治疗剂量预测领域，我们应用了一种名为深度证据学习的不确定性量化框架，通过使用 Open Knowledge-Based Planning Challenge 数据集的医学影像，我们发现该模型可以有效地产生与预测误差相关的不确定性估计，在网络训练完成后仅经过重新构建原始损失函数以实现稳定实现。实验结果表明，深度证据学习相对于 Monte-Carlo Dropout 和 Deep...

本文提出了一种结合评分生成模型和深度学习技术的低剂量正电子发射断层扫描（PET）图像优化方法，旨在改善图像质量并降低辐射风险。实验结果表明，该方法在临床应用中具有显著的重建改进潜力，尤其在处理高方差噪声和小结构细节方面表现优越。