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神经影像数据存储库和人工智能驱动的医疗保健——......
神经影像数据库是数据丰富的资源，包含脑成像以及临床和生物标志物数据。此类数据库改变医疗保健的潜力是巨大的，尤其是它们支持机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工具的能力。当前关于此类工具在医疗保健领域的普遍性的讨论引发了人们对偏见风险的担忧——ML 模型在女性和少数民族和种族中表现不佳。ML 的使用可能会加剧现有的医疗保健差距或造成部署后的危害。神经影像数据库及其支持 ML/AI 驱动的临床发现的能力，是否既有加速创新医学的潜力，又有缩小神经科学相关医疗保健中社会不平等差距的潜力？在本文中，我们研究了使用神经影像数据库内积累的数据来对全球社区神经科学需求进行 ML 驱动建模的伦理问题。我们分为两部分进行了探讨；首先，在理论实验中，我们主张建立一个东南亚储存库来纠正全球失衡。在此背景下，我们随后考虑了包容与排斥移民工人群体的道德框架，移民工人群体是医疗保健不平等的受害者。其次，我们创建了一个模型，模拟 COVID-19 中嗅觉缺失风险的全球差异对改变大脑结构发现的影响；然后我们进行了一项小型人工智能伦理实验。在这个实验中，我们使用 ML 聚类模型查询了一个实际的试点数据集（n = 17；8 个非嗅觉缺失（47%）vs. 9 个嗅觉缺失（53%））。为了创建 COVID-19 模拟模型，我们引导重新采样并放大数据集。这产生了三个假设数据集：（i）匹配（n = 68；47% 嗅觉缺失），（ii）主要非嗅觉缺失（n = 66；73% 不成比例），以及（iii）主要嗅觉缺失（n = 66；76% 不成比例）。我们发现，每个假设数据集中所代表的相同队列的不同比例不仅改变了区分它们的关键特征的相对重要性，甚至改变了这些特征的存在与否。我们这个小实验的主要目的是了解是否可以以我们能够理解的方式利用 ML/AI 方法对不成比例的数据集进行建模。术语“人工智能伦理”。需要进一步研究将此处提出的方法扩展为可重复的策略。
GMS7795 神经影像学（1 学分）课程概述...
课程概述 图像是一种强大的工具，能够以其他形式的信息媒体无法比拟的速度传达复杂且通常微妙的想法或概念。它们对我们理解微生物学和病理学的历史贡献以及它们在现代临床诊断中的当代作用怎么强调都不为过。在线硕士课程的神经影像学课程 (GMS7795) 旨在从历史角度介绍那些对神经科学和神经病学领域最基础的研究型和临床成像技术的发展。本课程的作业旨在帮助学生了解发现和开发众多基于应用的成像方法的条件和背景。此外，他们将更好地理解与这些成像方法相关的特性和局限性，从而更好地了解何时适合或不适合使用这些成像协议。 与课程成果的关系 本课程是在线生物医学神经科学研究生理学硕士课程的选修课。我们也鼓励有兴趣了解神经成像方法的发现和发展的本科生、硕士和博士研究生以及在职专业人士报读本课程。课程目标和目标
具有扩散模型的影像性视频生成
摘要。我们提出了W.A.L.T，是从文本提示中生成照相视频的分段变压器。我们的方法有两个关键的设计决策。首先，我们使用因果编码器在一个统一的潜在空间内共同压缩图像和视频，从而使跨模态培训和发电。第二，为了记忆和训练效率，我们使用针对关节空间和Spatiotempo-po-ral生成建模的窗口注意体系结构。综合这些设计决策使我们能够在既定视频（UCF-101和Kinetics-600）和Image（ImageNet）生成基准上实现最先进的性能，而无需使用分类免费的指导。最后，我们还培训了三个模型的级联，以完成由基本的潜在视频差异模型组成的文本到视频生成的任务，以及两个视频超分辨率分离模型，以每秒8帧的速度生成512×896分辨率的视频。
使用航空照片制作数字表面模型、正射影像和
使用航拍照片制作华盛顿州普吉特湾沿海地区的数字表面模型、正射影像和土地覆盖图。Jonnie Dunne 监事委员会主席：L. Monika Moskal 博士 环境与森林科学学院 摄影测量学（从照片中进行空间测量的做法）中的一种新方法称为运动结构 (SfM)，它可以以比旧技术低得多的成本进行自动测量。研究表明，从 SfM 获得的测量值的空间分辨率和精度会因照片属性而异，例如相机位置（地面、空中）、光谱分辨率（黑白、彩色、近红外）和主题（裸地、建筑物、树木）。我们的第一个目标是评估从 400 公顷沿海半岛的彩色红外航拍照片中获得的 SfM 测量值的空间分辨率和精度。我们通过制作和验证几种类型的数字表面模型 (DSM，显示高程数据的地图) 和正射影像（使用高程数据进行几何校正的照片地图，使其比例均匀）来实现这一目标。结果表明，我们从航空照片中得出的 SfM 测量值具有较高的空间分辨率（5 个点/平方米）和精度。研究表明，从类似的 SfM 测量值中得出的正射影像和 DSM 适用于许多常见的地理空间应用，但 SfM 测量值尚未用于制作全面的土地覆盖图。我们的第二个目标是评估通过融合 DSM 和正射影像并使用一种称为基于对象的图像分析的技术分析相邻区域之间的相似性而得出的土地覆盖图的精度。我们设计的土地覆盖图旨在适用于监测和调节小空间尺度的土地覆盖，以评估人类对海岸线生态功能保护的改变。在这种情况下，我们半自动地绘制了树木、灌木、地被植被、裸地、不透水表面和水，精度为 86%，分辨率远高于同一地区最好的土地覆盖图。我们认为，SfM 测量的低成本以及由此得出的产品的高精度和高分辨率使 SfM 非常适合帮助监测和规范土地使用以保护海岸线生态功能。关键词：摄影测量、数字表面模型、正射影像、基于对象的图像分析、土地利用土地覆盖
影像学和人工智能在 COVID-19 感染评估中的作用
2019 冠状病毒病 (COVID-19) 是一种呼吸道疾病，它开始并迅速成为本世纪大流行，全球感染人数超过 2.534 亿。自 COVID-19 大流行开始以来，已经过去了两年多。在这个艰难的时期，科学界应对了多项挑战，以了解这种新型疾病、对其进行评估并治疗受影响的患者。所有这些努力都是为了阻止病毒的传播。本文提供了全面的综述，以了解 COVID-19 病毒及其入侵机制、其对身体许多器官和组织的主要影响、识别其短期和长期症状，以及认识诊断成像在 COVID-19 中的作用。主要是，活性疫苗的快速发展发挥了非凡的作用，从而降低了全球死亡率。然而，仍有一些障碍需要克服。许多证据表明，感染 CoV-19 会导致相当一部分受影响患者的神经功能障碍，这些症状在感染期间表现严重，人们对大脑的潜在长期后果知之甚少，其中嗅觉丧失是 COVID-19 的神经系统体征和基本症状。因此，我们回顾了与 COVID-19 相关的嗅球功能障碍和嗅觉丧失的原因、COVID-19 治疗的最新适当治疗策略（例如 ACE2 策略和 Ang II 受体）以及后续阶段的测试。此外，我们还讨论了病毒的长期并发症，从而讨论了改进治疗策略的可能性。此外，介绍了用于预测和早期诊断 COVID-19 的人工智能的主要步骤，其中人工智能，尤其是机器学习，正在成为一种有效的诊断图像分析方法，其在 COVID-19 对多个器官损伤的鉴别诊断方面的表现可与人类从业者相媲美。准备当前调查所遵循的方法是从 Springer、Wiley 和 Elsevier 等不同期刊中搜索与上述主题相关的工作。此外，还比较了不同的研究，收集了结果并报告如下。文章是根据年份（即最近三年）选择的。此外，还检查了不同的关键词（例如 COVID-19、COVID-19 治疗、COVID-19 症状以及 COVID-19 和嗅觉丧失）。
用于理解胃肠病学影像、文本和数据的人工智能
人工智能 (AI) 已经到来，触及娱乐、教育、制造和医学等各个行业。人工智能是指机器能够独立收集信息，然后在先前知识的背景下进行测量、判断和预测。人工智能由机器学习驱动，机器学习是一组计算方法，用于从训练数据中的模式和关系中学习以预测结果或事件。对人工智能的希望和炒作都包含着准确性、速度、降低成本和超越人类感知的洞察力等概念。人工智能的这些潜在方面使其成为一种有吸引力的工具，有助于通过技术创新实现医疗保健领域的精确性、价值和创新承诺。支持人工智能在医学领域的出现是 3 大支柱的成熟。首先，
人工智能可以提高临床试验中医学影像分析的可靠性和速度
11. Kent J. 人工智能可以提高临床试验的成功率：将人工智能技术应用于临床试验过程的各个部分可以提高试验的成功率。。Health IT Analytics 网站。https://healthitanalytics.com/news/artificial- intelligence-could-increase-clinical-trial-success-rates。2019 年出版。访问。
根据 SPOT-5 影像的面向对象分类绘制香蕉种植园地图
摘要 本研究的目的是开发和评估一种基于 SPOT-5 影像的面向对象香蕉种植园制图方法，并将这些结果与手动从高空间分辨率机载影像中划定的香蕉种植园进行比较。首先通过使用光谱和高程数据进行大规模空间制图来确定耕地。在耕地内，除了光谱信息外，还包括图像共现纹理测量和上下文关系，香蕉种植园与其他土地覆盖类别的分离增加。结果表明，需要 � 2.5 m 的像素大小才能准确识别香蕉种植园内的行结构，从而能够基于纹理信息与其他作物进行基于对象的分离。经过分类后视觉编辑后，用户和生产者绘制香蕉种植园的准确率分别从 73% 和 77% 提高到 94% 和 93%。结果表明，所使用的数据和处理技术为绘制香蕉植株和其他种植园作物的地图提供了一种可靠的方法。
佛罗里达县数字正射影像项目标准 - NET
• AT - 空中三角测量 • ASPRS – 美国摄影测量与遥感学会 • CADD – 计算机辅助设计与制图 • CSDGM – 数字地理空间元数据内容标准 • DEM – 数字高程模型 • ESRI – 环境系统研究所 • FAC – 佛罗里达州行政法规 • FGDC – 联邦地理数据委员会 • FIPS – 联邦信息处理标准 • FCDOP – 佛罗里达县数字正射影像计划 • FDOT – 佛罗里达州交通部 • FPRN – 佛罗里达永久参考网络（由 FDOT 建立和维护） • FS – 佛罗里达州法规 • GeoTIFF – 栅格图像文件。GeoTIFF 完全符合 TIFF 6.0 规范，并且
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