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利用图像处理中的多层对称技术进行脑肿瘤分类和诊断
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此，数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中，我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法，目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征，以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明，通过使用对称性和多层聚类的组合技术，在提高准确率的同时，处理时间也减少了。关键词：脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期：2023 年 10 月 14 日，修订日期：2023 年 11 月 16 日，接受日期：2023 年 11 月 28 日
分类des ouvrages
▪ I.2.0 General ▪ I.2.1 Applications and Expert Systems ▪ I.2.2 Automatic Programming ▪ I.2.3 Deduction and Theorem Proving ▪ I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods ▪ I.2.5 Programming Languages and Software ▪ I.2.6 Learning ▪ I.2.7 Natural Language Processing ▪ I.2.8 Problem Solving, Control Methods, and Search ▪ I.2.9 Robotics ▪ I.2.10 Vision and Scene Understanding ▪ I.2.11分布式人工智能▪I.2.m其他O I.3计算机图形
连接组分类的图对比学习
摘要 — 随着磁共振成像 (MRI) 等用于测量大脑活动的非侵入性技术的最新进展，通过图形信号处理 (GSP) 研究结构和功能性大脑网络已获得显著关注。GSP 是揭示大脑功能和结构之间相互作用的关键工具，能够分析由感兴趣区域之间的连接定义的图形——在此上下文中称为连接组。我们的工作代表了在这个方向上迈出的又一步，通过探索图形表示学习领域的监督对比学习方法。这种方法的主要目标是生成主题级别（即图形级别）的向量表示，将具有相同标签的主题聚集在一起，同时将具有不同标签的主题分开。这些连接组嵌入来自图神经网络编码器-解码器架构，该架构共同考虑了结构和功能连接。通过利用数据增强技术，所提出的框架在使用人类连接组计划数据的性别分类任务中实现了最先进的性能。更广泛地说，我们以连接组为中心的方法论的进步支持了使用 GSP 发现更多大脑功能的良好前景，并可能对理解神经退行性疾病的异质性以实现精准医疗和诊断产生影响。
实时漏油检测和分类的深度学习框架
抽象有效检测油泄漏对于最大程度地减少环境破坏至关重要。这项研究介绍了一种利用深度学习的新颖方法，特别是Yolov8体系结构，并增强了用于漏油检测的先进计算机视觉技术。通过细致的数据集策划和模型训练，Yolov8模型的总体准确性（R-评分）为0.531，平均平均精度（MAP）为0.549。的性能在不同的溢出类型上有所不同，该模型在区分漏油和自然特征方面表现出明显的准确性，分别达到了高达0.75和0.68的精度和召回率，以进行光泽检测。可视化（例如盒子丢失，班级损失和混乱矩阵）提供了对模型性能动态的见解，揭示了损失的稳定下降和对时期准确性的提高。在此数据集中，测量值是由安特卫普·布鲁日（Antwerp Bruges）港口执行的无人机测量。此外，实用的应用显示了该模型在检测图像和视频数据中各种漏油类型方面的多功能性，从而确认其在环境监测和灾难响应方案中实际部署的潜力。这项研究代表着朝着更有效的漏油事件检测的重大迈进，这有助于环境可持续性和弹性工作。
基于高通量定量PCR
Aurore Loquet，RémiLeGuern，Teddy Grandjean，Claire Duboyez，Marvin Baudin等。基于高促销定量PCR的孕妇，用于孕妇的Bacertill阴道病诊断的克拉斯菌和回归树。分子诊断杂志，2021，23（2），pp.234-241。10.1016/j.jmoldx.2020.11.004。hal-03311394
放大后诊断：模仿医生阅读习惯的多标签分类模型来诊断脑部疾病
图 1：有些疾病很容易误诊，这需要观察和考虑相邻的图像。在这张 CT 扫描中，我们需要观察相邻的图像来区分出血点或钙化。如果不放大图像，很容易忽略硬膜下出血。
使用蛋白质序列和结构
抗生素传统上用于治疗细菌感染。但是，细菌可以对药物产生免疫力，使其无效，从而对全球健康构成严重威胁。识别和分类负责这种抗药性的基因对于预防，诊断和治疗感染以及对其机制的理解至关重要。为此目的开发的先前方法主要是基于序列的，这取决于与现有数据库或经过序列特征训练的机器学习模型的比较。但是，具有可比功能的基因可能并不总是具有相似的序列。因此，在本文中，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用蛋白质结构作为对序列的补充来对新型抗生素抗生素抗生素基因（ARGS）进行分类，我们期望与单独的序列相比，该抗生素抗生素抗生素的基因（ARGS）提供了更多的有用信息。建议的方法包括两个步骤。首先，我们利用了备受瞩目的字母模型，以预测其氨基酸序列的3D结构。然后，我们使用基于变压器的蛋白质语言模型来处理序列，并将图神经网络应用于从结构中提取的图。我们在标准基准数据集上评估了所提出的体系结构，我们发现它以优于最先进的方法。
疫苗传播风险的分类 -
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
基于残余运动分类的用户界面，用于完全四肢瘫痪患者控制辅助设备
摘要 — 目的：完全性四肢瘫痪会使人失去手部功能。辅助技术可以提高自主性，但用户仍然需要符合人体工程学的界面来操作这些设备。尽管四肢瘫痪的人手臂瘫痪，但他们可能仍保留着残留的肩部运动。在这项研究中，我们探索了这些运动作为控制辅助设备的一种方式。方法：我们用一个惯性传感器捕捉肩部运动，并通过训练基于支持向量机的分类器，将这些信息解码为用户意图。结果：设置和训练过程只需几分钟，因此分类器可以是用户特定的。我们对 10 名身体健全和 2 名脊髓损伤参与者测试了该算法。平均分类准确率分别为 80% 和 84%。结论：提出的算法易于设置，操作完全自动化，所取得的结果与最先进的系统相当。意义：手部功能障碍人士使用的辅助设备在用户界面上存在局限性。我们的工作提出了一种新方法来克服这些限制，即对用户动作进行分类并将其解码为用户意图，所有这些都只需简单的设置和培训，无需手动调整。我们通过对最终用户的实验证明了它的可行性，其中包括完全四肢瘫痪、没有手部功能的人。
基于全基因组DNA甲基化谱和免疫组织化学分析的神经胶质瘤的分类：一项简短的研究
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