医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。

《Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation》互信息在各种数据处理任务中是有用的，如特征选择或独立的组件分析..本文提出了一种基于密度比函数最大似然估计的相互信息逼近方法。我们的方法称为最大似然互信息（MLMI），具有几个有吸引力的特性，例如不涉及密度估计，它是一个单一的过程，全局最优解可以有效地计算，并且交叉验证可用于模型选择。数值实验表明，MLMI与现有方法相比具有较好的优越性。