XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分割
用安全的工作量解决分割难题！
解决方案，应用网络安全控件不再是一项琐碎的任务。策略控制工具集只会不断增长，网络中有多个执行点，以使用不同的方法（例如主机防火墙，网络防火墙和SDN控制器）或以安全组的形式保护我们的应用程序工作负载。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所 1 ；明尼苏达大学共济会大脑发育研究所 2 ；圣路易斯华盛顿大学神经病学、儿科学、放射学和精神病学系 3 ；北卡罗来纳大学教堂山分校精神病学系 4 ；芝加哥大学心理学系 5 ；密歇根大学 6 ；PrimeNeuro 7 ；俄勒冈健康与科学大学 8 ；明尼苏达大学神经病学系 9 ；明尼苏达大学儿童发展研究所 10 ；明尼苏达大学儿科学系 11 ；明尼苏达大学放射学系 12 ，明尼苏达大学磁共振研究中心 13 ，乔治城大学大脑可塑性和恢复中心 14
在公共部门的微分割旅程中的经验
Michael Starnberger-维也纳Nico Oppelt市系统建筑师 - 慕尼黑市Dirk Stoeckmann市IT网络管理员 - 解决方案工程师Cisco Security CSSSSEC -1810
<分割产妇的禁忌
圆桌会议继续在2022年开始，现在是第四版的孕产禁忌对话。多年来，与各种母亲和父母经历有关的问题是普遍关注的真实主题，使专家和纪律领域被限制在其中。在滥用性别药物，辅助受精技术，CRISPR，产科暴力，党派抑郁症，胎儿哀悼，孕产妇哀悼，孕产妇哀悼，固定期限母乳喂养和养殖外生后，我们现在提出对非常有争议和讨论的主题进行深入分析：对他人的审判。尽管包括瑞士在内的许多州禁止GPA，在意大利，它最近已成为普遍的犯罪，但在其他现实的代孕孕妇中，它也被允许，并且其在文学，电影院和社交媒体中的代表性继续发展和获取新形式。从跨学科的角度来看，我们将讨论这种有争议的实践的道德，医学，社会和个人意义。
使用简单分割工具开发和验证规范健康和健康相关社会需求的简要评估
© 作者 2025。开放存取 本文根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任、提供知识共享许可协议的链接并表明您是否修改了许可材料。根据此许可，您无权共享源自本文或本文部分内容的改编材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非材料致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
为神经退行性疾病的内侧颞叶前区域开发有效的有效分割协议，作者：niyou
开发神经退行性临时媒体的解剖学验证协议：，Winifred Trotman 3，Francisco Javier Romero Molina 5，JoséCarlosBlood 5，Jimenez Sea of Jimenez 5，Pillar Mars Rabal Mars Rabal 5，Prieto 5，Prieto 5，Ricardo 5，Ricardo insaul 5，Ricardo insaul 5，la la la la la la la la em em em em em em em em em。Wisse 7
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
pBrain：一种用于帕金森相关脑结构分割的新型管道
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
应用于新生儿大脑MRI分割的合成学习的综合分析
图4（a）在GT_DRAWEM和从T2W或T1W的SynthMotinh模型之间计算出的骰子分数的所有主题的分布，对于不同的结构。（b）从Synthmotinh模型预测计算出的GM体积的散点图。y轴预测是由T2W体积和T1W体积的X轴进行的。（c）跨不同方法的视觉观察的说明。地面真相标签（gt_drawem）以绿色显示，预测为红色。蓝色箭头指示与T1W图像有关GT的可见未对准区域。红色箭头指示预测中的局部错误。（d）预测GM标签（蓝色）和GM GT（橙色）中T1W和T2W图像强度的直方图。