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视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
用于检测的卷积神经网络算法...
近年来，由于全球预期寿命的增加，阿尔茨海默病 (AD) 的识别变得至关重要。如果出现轻度认知障碍 (MCI)，则可能会发展为阿尔茨海默病和痴呆症，因为它会永久损害患者的心智能力。许多研究人员都全心全意地关注这种疾病，因为如果及早发现，就可以治疗并阻止其发展。心理检查和生化测试通常用于诊断这种疾病。磁共振成像 (MRI) 扫描分析用于检查人脑结构的变化，是检测阿尔茨海默病的建议方法之一。本研究使用 SPM（统计参数映射）工具箱对脑 MRI 图像进行预处理，然后分割脑灰质 (GM) 并将其输入卷积神经网络 (CNN) 算法。本文使用 ADNI（阿尔茨海默病神经成像计划）数据集。根据测试结果，我们可以准确区分正常对照（NC）、阿尔茨海默病和中度认知障碍三组。
增强了寡核苷酸反卷积
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2023 Thermo Fisher Scientific Inc.所有商标均为Thermo Fisher Scientific Inc.或其子公司的财产。此信息作为Thermo Fisher Scientific Inc.产品的功能的一个例子。无意以任何可能侵犯他人知识产权的方式来鼓励使用这些产品。规格，条款和定价可能会发生变化。并非所有产品都在所有国家 /地区提供。请咨询您的当地销售代表以获取详细信息。SL002183-EN 0723
自适应数字组织反卷积
1计算生物学部门，生物科学系，卑尔根大学，N-5008 N-5008卑尔根，挪威2号，挪威2 N-5008卑尔根，挪威5号雷吉斯堡大学理论物理研究所，93053德国雷根斯堡6号雷根斯堡6临床科学系，计算生物学单位，卑尔根大学N-5008，N-5008，NORWAY 7 PETER L. 7 PETER L. REICHERTZ REICHERTZ INSTICAL，HIDEMAND HIDENCE TICORTITIC相应的作者。医学生物信息学系，大学医学中心G€€€€€€€37075 G€€€€€€€€€电子邮件：迈克尔。 altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A. ）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。 电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）电子邮件：迈克尔。altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de（M.A.）;卑尔根大学生物科学系计算生物学部门，Thormohlensgt 55，卑尔根N-5008，挪威。电子邮件：sushma.grellscheid@uib.no（s.n.g。）
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
使用卷积进行心算任务分类......
摘要 — 近年来，神经科学家一直对脑机接口 (BCI) 设备的开发很感兴趣。运动障碍患者可能受益于 BCI 作为一种交流方式和运动功能恢复。脑电图 (EEG) 是评估神经活动最常用的方法之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络 (DNN) 显示出显着的优势。为了最终使用 DNN，我们在此介绍一种浅层神经网络，它主要使用两个卷积神经网络 (CNN) 层，具有相对较少的参数并能快速从 EEG 中学习频谱时间特征。我们将此模型与其他三种具有不同深度的神经网络模型进行了比较，这些模型应用于适合患有运动障碍和视觉功能下降患者的闭眼状态心算任务。实验结果表明，浅层 CNN 模型优于所有其他模型，并实现了 90.68% 的最高分类准确率。它在处理跨主题分类问题时也更加强大：准确率标准差仅为 3%，而传统方法的准确率标准差为 15.6%。
使用量子卷积的多类分类...
多类分类对于各种应用程序非常感兴趣，例如，它是计算机视觉中的常见任务，其中一个需要将图像分为三个或更多类。在这里，我们提出了一种基于量子卷积神经网络来解决多类分类问题的量子机学习方法。相应的学习过程是通过TensorFlowquantum作为混合量子 - 古典（变化）模型实现的，其中量子输出结果通过优化量子电路的参数优化跨熵损失的随后最小化量符号。我们在这里的构思改进包括量子感知器的新模型和量子电路的优化结构。我们使用建议的方法来解决MNIST数据集的4类分类问题，使用八个量子位用于数据编码和四个Ancilla Qubits；三级分类问题已经获得了先前的结果。我们的结果表明，解决方案的准确性类似于具有相当数量的可训练参数的经典卷积神经网络。我们期望我们的发现将为使用量子神经网络朝着解决NISQ时代及其他地区的相关问题提供新的一步。
基于转移学习和多尺度卷积网络
脑癌是一种罕见且致命的疾病，生存的机会很小。神经科医生和放射科医生最重要的任务之一是尽早检测脑肿瘤。最近提出了基于计算机辅助诊断系统可以通过采用磁共振成像（MRI）作为支持技术来诊断脑肿瘤的说法。我们在本研究中使用MRI扫描提出了深度学习模型的转移学习方法，以检测胶质母细胞瘤等恶性肿瘤。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于使用态对象检测框架Yolo（您只看一次），用于脑肿瘤识别和分类。Yolov5是一种新颖的对象检测深度学习技术，比其竞争模型需要有限的计算体系结构。该研究使用了来自RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组分类的BRAT 2021数据集。该数据集具有从RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组竞争数据集中注释的图像，该数据集使用有意义的AI在线工具标记数据集。然后将预处理的数据分为模型的测试和训练。Yolov5模型的精度为88％。最后，我们的模型在整个数据集中进行了测试，得出的结论是，它能够成功地检测脑肿瘤。
卷积神经网络的深度图像挖掘
图像挖掘是一种从庞大的图像数据集中搜索和发现有价值的信息和知识的方法。图像挖掘基于数据挖掘、数字图像处理、机器学习、图像检索和人工智能。图像挖掘处理隐藏信息提取、图像数据关联和图像中不清晰可见的附加模式。选择适合图像挖掘过程的适当对象或图像特征是程序员面临的主要挑战。该过程包括在更短的时间内找出最有效的路线并节省用户的工作量。本文的主要目标是设计和实现具有更高性能的图像分类系统，其中使用 CIFAR-10 数据集来训练和测试使用 CNN 的分类模型。卷积神经网络是值得信赖的，它可以产生高质量的结果。使用深度卷积神经网络 (DCNN) 获得了 98% 的高准确率。
使用卷积神经网络检测脑肿瘤
胶质瘤是成人中死亡率最高的危险脑肿瘤 [1]。这些肿瘤始于人脑的内部。这使得它们与转移性肿瘤非常不同。低级别胶质瘤 (LGG) 与转移性肿瘤不同。低级别胶质瘤 (LGG) 胶质瘤 [1]，[2]。计算机辅助在医疗机构中得到了高度发展，因为它可以改善诊断结果，而错误阴性病例的发生率必须很低。MRI 的双重读取非常昂贵，因此，如今，一个帮助医疗机构人员的优秀软件具有极大的吸引力。在传统方法中，人类观察者识别肿瘤的特征。为了提高现有系统的准确性，实现了具有一些解剖特征的自动化症状系统。创建了机器人症状系统以提高准确性。精确分割是准备进一步评估和手术的治疗中的一个重要部分。手动分割需要花费大量时间，精度较低，并且会导致埋点和评分者内部错误。出于这个原因，需要自动分割 [1]，[3]。