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自动定量像素的性爱和年龄特异性正常值，从心肌灌注心血管磁共振
从两个中心招募的151名健康志愿者承受了腺苷应激和静息心肌灌注CMR。在线自动重建和灌注数据的后处理是在Gadgetron软件框架内实现的，创建了Pictepel Pushusion Maps。 测量休息和压力MBF，得出心肌灌注储备（MPR），并通过性别和年龄细分。 在静止时，所有受试者的平均MBF均为0.62±0.13 ml/g/min，在压力期间为2.24±0.53 ml/g/min。 平均MPR为3.74±1.00。 与男性相比，女性的休息时间更高（0.69±0.13 vs. 0.58±0.12 ml/g/min，p <0.01）和应力MBF（2.41±0.47 vs. 2.13±0.54 ml/g/g/min，p = 0.001）。 应力MBF和MPR随着年龄的增加而显示出显着的负相关性（r = -0.43，p <0.001和r = −0.34，p <0.001）。在线自动重建和灌注数据的后处理是在Gadgetron软件框架内实现的，创建了Pictepel Pushusion Maps。休息和压力MBF，得出心肌灌注储备（MPR），并通过性别和年龄细分。在静止时，所有受试者的平均MBF均为0.62±0.13 ml/g/min，在压力期间为2.24±0.53 ml/g/min。平均MPR为3.74±1.00。与男性相比，女性的休息时间更高（0.69±0.13 vs. 0.58±0.12 ml/g/min，p <0.01）和应力MBF（2.41±0.47 vs. 2.13±0.54 ml/g/g/min，p = 0.001）。应力MBF和MPR随着年龄的增加而显示出显着的负相关性（r = -0.43，p <0.001和r = −0.34，p <0.001）。
从像素到表型：将基于图像的分析与细胞健康数据相结合，因为生物形状提高了可解释性
抽象的细胞绘画测定产生的形态学特征是生物系统的多功能描述，并已用于预测体外和体内药物效应。但是，从经典软件（例如Cell -Profiler）提取的细胞绘画特征基于统计计算，通常在生物学上不易解释。在这项研究中，我们提出了一个新的特征空间，我们称之为生物层，该空间通过综合细胞健康测定法的读数来绘制这些细胞涂料的绘制。我们验证了所得的生物形状空间有效地连接到与其生物活性相关的形态学特征，而且对与给定生物活性相关的表型特征和细胞过程有了更深入的了解。生物形状空间揭示了各个化合物的作用机理，包括双作用化合物，例如蛋白质，蛋白质合成和DNA复制的抑制剂。总体而言，生物形态空间提供了一种与生物学相关的方法来解释使用细胞式诸如CellProfiler等软件得出的细胞形态特征，并生成用于实验验证的假设。
mgy-002 遥感和图像解释 - eGyanKosh
有时，单个探测器不会记录某个像素的接收信号。这可能会导致随机坏像素。如果在场景中发现大量随机坏像素，则将其称为散粒噪声。短噪声会给图像一种有许多黑色戳痕的印象。通常，这些坏像素在一个或多个波段中包含 0 或 255（8 位数据）范围内的值。通过识别给定波段中位于截然不同的相邻像素值中间的 0（黑色）或 255（白色）像素，可以消除散粒噪声。然后，这些噪声像素被其各自的八个相邻像素的平均像素值替换。例如，在图 11.2ab 中，其中两个像素具有零灰度级，这与它们的相邻像素完全不同。这些像素被标记为散粒噪声像素，并被其八个相邻像素的平均值替换。
神经传感器：利用可编程传感器学习 HDR 成像和视频压缩感知的像素曝光
摘要——相机传感器依靠全局或滚动快门功能来曝光图像。这种固定功能方法严重限制了传感器捕捉高动态范围 (HDR) 场景和解决高速动态的能力。空间变化像素曝光已被引入作为一种强大的计算摄影方法，用于光学编码传感器上的辐照度并通过计算恢复场景的附加信息，但现有方法依赖于启发式编码方案和庞大的空间光调制器来光学实现这些曝光功能。在这里，我们引入神经传感器作为一种方法，以端到端的方式与可微分图像处理方法（例如神经网络）联合优化每像素快门功能。此外，我们展示了如何利用新兴的可编程和可重新配置的传感器处理器直接在传感器上实现优化的曝光功能。我们的系统考虑了传感器的特定限制来优化物理上可行的光学代码，我们在模拟和真实场景实验中评估了其快照 HDR 和高速压缩成像的性能。
Metal 特性集表
• 过滤：GPU 可以在采样期间过滤具有像素格式的纹理。 • 写入：GPU 可以使用像素格式逐像素写入纹理。2 • 颜色：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为颜色渲染目标。 • 混合：GPU 可以混合具有像素格式的纹理。 • MSAA：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 数据的目标。 • 稀疏：GPU 支持具有像素格式的纹理的稀疏纹理分配。 • 解析：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 解析操作的源。
大型地下基础设施的自动像素级裂缝监测系统——欧洲核子研究中心的案例研究
在混凝土隧道衬砌中，裂缝通常在严重且无法忍受的使用寿命损坏之前出现和发展，这是结构退化的早期迹象。监测和评估裂缝空间分布可以突出长期隧道结构行为并促进隧道维护。本研究描述了一种使用机器人安装的成像技术在像素级范围内进行裂缝监测的远程自动化系统。该系统远程收集裂缝图像并将它们拼接在一起以创建隧道表面的全景图像。本研究采用迁移学习，对具有轻量级主干的最先进的语义分割模型 DeepLab V3plus 进行微调和改进，以自动检测裂缝。在全景图上实施了一种新颖的平滑混合预测方法，以呈现长距离隧道裂缝分布，从而缓解高分辨率图像推理中遇到的错误分类问题。此外，根据 CERN 隧道裂缝数据库特征，已经开发了迁移学习、定制损失函数和正则化技术，以保持所提方法的高性能和泛化。在 CERN 隧道中进行的现场试验证明了所提出的裂缝监测系统的可行性。结果表明，所提出的系统可以识别严重裂缝损坏的隧道段和特定的裂缝模式，这与隧道衬砌的结构行为有关。
具有独立输入的自供电异步图像传感器
本文介绍了一种具有新颖像素结构的自供电异步传感器。像素是自主的，可以独立收集或感应能量。在图像采集过程中，一旦像素感应到其局部照明水平，它们就会切换到收集操作模式。使用所提出的像素架构，大多数发光像素都会为传感器提供早期供电，而低照度像素则会花费更多时间感应其局部照明。因此，等效帧速率高于传统自供电传感器提供的帧速率，后者在独立阶段收集和感应照明。所提出的传感器使用首次尖峰时间读数，允许在图像质量和数据与带宽消耗之间进行权衡。该设备具有动态范围为 80 dB 的 HDR 操作。像素功耗仅为 70 pW。本文详细介绍了传感器和像素的架构。提供并讨论了实验结果。传感器规格与现有技术进行了对比。
CSC颜色空间转换器钥匙设计功能...
像素根据有效的准备管道协议1流入设计。输入像素和同步在CLK的上升边缘采样时，当Pixin_val和Pixin_rdy都高。在输出接口处，当Pixout_val和pixout_rdy较高时，将像素和同步在CLK的上升边缘上采样。输入和输出同步信号是侧带标志，与框架的第一个像素和行的第一个像素一致。这些对于识别视频框架和线路边界很有用，并包含在与其他邮政编码IP的兼容。
使用具有像素变化检测的深信信矛盾神经网络对MRI进行有效的脑肿瘤分类
脑肿瘤是一种癌症，其中大脑中的组织在大脑中迅速而不均匀地生长，并对人类生命造成巨大威胁。脑肿瘤被认为是成年人中常见可怕的癌症之一，它也会影响儿童。这种癌症分为两种类型，例如良性肿瘤和恶性肿瘤。然而，良性肿瘤是可以治愈的，而恢复受恶性肿瘤影响的患者的生存机会较小。如今，通常使用MR图像来检测脑肿瘤的种类。早期分类和肿瘤的鉴定对于治疗肿瘤并从早期死亡中挽救了人类生命很重要。然而，使用术前和术后MR图像的脑肿瘤分类和变化检测百分比是一项非常具有挑战性的任务。为了克服此类问题，这项研究提出了一种新的有效技术，用于使用拟议的深信念网络（DBN） +深卷积神经网络（DCNN）来确定像素变化检测。该过程涉及四个阶段，例如预处理，分割，特征提取和分类。DBN + CNN的组合用于基于错误函数的决策。DBN + CNN通过开发的横梁算法进行了训练。此外，提出的方法的最大准确度为0.957，灵敏度为0.967，特异性为0.918。
