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原创研究文章 使用集成机器学习进行多发性硬化症病变分割 Randa ElSebely *、Bassem Abdullah、Ashraf A Salem、
摘要 病变是由于受伤或疾病而受损的组织区域。因此，脑病变是脑内受伤或患病的区域。虽然定义听起来很简单，但理解脑病变却可能很复杂。这是因为脑病变有很多种类型。它们的范围从小到大，从少到多，从相对无害到危及生命。如今，磁共振成像 (MRI) 的使用越来越多。人类专家在 MR 图像中手动描绘多发性硬化症 (MS) 病变既费时又主观，而且容易受到专家间差异的影响。因此，需要自动分割来替代手动分割。在本文中，二维离散小波变换 (DWT) 用于从分析 MR 图像中提取局部信息。集成决策树 (EDT) 和集成支持向量机 (ESVM) 用于分割 MS 病变并自动区分 MS 病变区域中的块和非 MS 病变中的块。我们在真实的 MRI 数据集上评估了我们的方法。我们可以以超过 98% 的准确率检测出 MS 病变。使用真实的 MRI 数据集评估技术。结果与事实进行了比较。本文描述的所提出的技术的主要贡献是使用 DWT 和集成机器学习并解决分类数据不平衡的问题，而不会更改或丢失训练数据。关键词：MRI、多发性硬化症、自动分割、集成支持向量机、集成决策树、病变。
科钦造船厂有限公司
经验 CSL 成立于 1972 年，1975 年开始造船业务，1978 年开始修船业务，1993 年开始海洋工程培训，1999 年开始海上升级业务。CSL 还运营一个材料测试实验室，该实验室成立于 1972 年。自成立以来，截至 2017 年 3 月 31 日，CSL 已建造了 15 艘大型船舶和 50 艘中小型船舶、35 艘海上支援船和 20 艘快速巡逻船。CSL 为印度及全球（包括美国和德国）的知名客户供应了各种类型的船舶。 专业知识 科钦船厂凭借其久经考验的专业知识，能够提供灵活的产品系列，例如散货船、油轮、平台供应船、锚处理拖船供应船、下水驳船、拖船、客船和快速巡逻船。我们目前正在为印度海军建造印度第一艘国产航空母舰。CSL 是唯一一家承接印度海军航空母舰 INS Viraat 和 INS Vikramaditya 干船坞维修的造船厂。我们可以建造载重吨位高达 110,000 吨的船舶，并维修载重吨位高达 125,000 吨的船舶。该船厂已向印度航运公司交付了两艘印度最大的双壳油轮，每艘载重吨为 92,000 吨。
使用 KFCM 和 SVM 进行 MRI 脑肿瘤早期检测、分类和性能评估 Gangadhara Reddy P. 研究学者，EC 系
摘要——肿瘤感染的大脑是一种可怕的疾病。它是大脑中因细胞发育不规则而形成的区域。使用 MRI 成像方法识别和分类受感染的大脑区域可能具有挑战性。使用各种成像方法可以得到人脑解剖图像。使用标准图像处理方法很难检测到奇怪的大脑结构。MRI 可以区分并解释人类的神经系统设计。本研究提出了一种检测脑肿瘤的分析方法。因此，脑肿瘤早期诊断技术对于降低死亡率至关重要。我们提出了一种计算机辅助放射学系统，该系统将从 MRI 数据分析脑肿瘤以进行诊断。我们构建了一个模型，该模型使用 FCM 和 Kernel FCM 对 MRI 图像进行分割，使用 DWT 提取特征，使用 SVM 网络对肿瘤进行分类。关键词——MRI、分割、FCM、KFCM、DWT、SVM。介绍在人体中，大脑是控制认知、记忆、视觉和呼吸的主要处理器官。数以百万计的细胞堆积在坚硬的颅骨中，以保护大脑免受外力的伤害。脑干是这个重要器官的起源。因此，大脑中的任何异常都可能危及人类健康。脑肿瘤是这些疾病中最严重的。脑肿瘤的治疗方法取决于其位置、大小和种类。脑肿瘤最常见的治疗方法是手术，它没有神经系统副作用 [1]。有几种方法可用于诊断脑肿瘤，包括计算机断层扫描 (CT) 扫描、磁共振成像 (MRI) 和脑电图 (EEG)
研究论文基于复合中智-斜波变换域的统计文本脑肿瘤诊断智能系统
离散小波变换 (DWT) 通常由迭代滤波器组实现；因此，对于恒定个数的零矩，在时间局部化方面可以观察到离散时间基的优化缺失。本文讨论并介绍了一种用于特征提取的改进形式的 DWT，称为斜波变换 (SLT)，以及中智学（模糊逻辑的概括，是一种相对较新的逻辑）。因此，一种新的复合 NS-SLT 模型已被提出作为获取统计纹理特征的来源，用于识别脑肿瘤的恶性程度。使用三个成员集（真 (T)、假 (F) 和不确定 (I)）来定义中智域中的 MRI 图像；然后，将 SLT 应用于每个成员集。使用三种基于统计测量的方法从脑部 MRI 图像中提取纹理特征。单因素方差分析已被用于减少分类器提取特征的数量；然后，将提取的特征提供给四种神经网络分类技术，支持向量机神经网络（SVM-NN）、决策树神经网络（DT-NN）、K最近邻神经网络（KNN-NN）和朴素贝叶斯神经网络（NB-NN），以预测脑肿瘤的类型。同时，通过计算平均准确度、精确度、灵敏度、特异度和接收者操作特性（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）来评估所提出模型的性能。实验结果表明，当使用从复合 NS-SLT 技术得出的灰度运行长度矩阵 (GLRLM) 特征时，所提出的方法对于诊断脑肿瘤非常准确和有效。
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。
研究论文：使用混合Denoising方法
结果：模拟是在抑郁症的实际脑电图数据库上进行的，以证明所提出的技术的影响。为了得出结论所提出的技术的疗效，SNR和MAE已被确定。获得的结果表明，联合EMD-DFA-WPD技术的MAE的信噪比和较低的MAE值较低。此外，基于随机的森林和SVM（基于支持矢量机）的分类显示，该提议的Denoising技术的精度提高了98.51％和98.10％。与拟议的方法相比，EMD-DFA的精度分别为98.01％和95.81％，EMD与DWT技术相当于98.0％和97.21％的RF和SVM技术。此外，将两个分类器的分类性能进行了比较，也没有降级以突出提出的技术的效果。
实时基于EEG的情绪识别，使用离散小波在完整和减少的通道信号上转换
具有消费级EEG设备的基于EEG的实时情感识别（EEG-ER）涉及使用减少的渠道进行情绪进行分类。这些设备通常只提供四个或五个通道，与大多数当前最新研究中通常使用的大量通道（32或更多）不同。在这项工作中，我们建议使用离散小波变换（DWT）提取时频域特征，并且我们使用几秒钟的时间窗口来执行eeg-er-ers分类。该技术可以实时使用，而不是在整个会话后数据后使用。我们还将在先前研究中开发的基线去除预处理应用于我们提出的DWT熵和能量特征，从而显着提高了分类精度。我们考虑两个不同的分类架构，一个3D卷积神经网络（3D CNN）和一个支持向量机（SVM）。我们在主题独立和依赖于主题的设置上评估了这两个模型，以对个人情绪状态的价和唤醒维度进行分类。我们对DEAP数据集提供的完整32通道数据以及同一数据集的5通道提取物进行了测试。SVM模型在所有提出的场景中表现最佳，对于整个32渠道主体依赖性案例的价准确度为95.32％，唤醒的精度为95.68％，击败了先前的实时EEG-EEG-EEG-EEG-EEG依赖性依赖性基准。也获得了与受试者的情况下的价准确度为80.70％，唤醒的精度为81.41％。将输入数据降低到5个通道仅在所有情况下平均将精度降低3.54％，从而使该模型适合与更易于访问的低端EEG设备一起使用。
达勒姆野生动物信托基金会 2030 战略
本地焦点 信托基金还认识到，为鼓励 1:4 的人参与自然保护，并从当前水平提高他们的参与度，重要的是围绕人们的需求和他们所在的位置来安排工作，而不是只关注我们的站点的历史位置。我们假设要接触当地的更多人，我们需要使用本地渠道。为此，该战略寻求将我们的工作重新聚焦于地方当局的地理位置，并考虑与 NHS 信托基金、大学、大地主和大公司等大型组织建立伙伴关系将如何影响我们服务交付的地理分布。这还需要探索这种新方法的最佳品牌推广形式。需要创建本地焦点来吸引当地人（或许可以创建新的子团体，例如桑德兰野生动物信托基金或桑德兰野人团队 - 两者都是 DWT 品牌的一部分）。
研究论文基于深度神经网络和多模态 MRI 图像的脑肿瘤 3D 自动分割
脑肿瘤分割是医学图像处理中的重要内容，也是医学中很常见的研究。由于现代科技的发展，利用深度学习（DL）和多模态MRI图像对脑肿瘤分割进行研究非常有价值。为了解决脑肿瘤分割效率低、准确率不高的问题，本文提出利用DL进行多模态MRI图像分割的研究，旨在为医生做出准确的诊断和治疗。此外，本文构建了脑肿瘤的自动诊断系统，利用GLCM和离散小波变换（DWT）从MRI图像中提取特征，然后利用卷积神经网络（CNN）进行最终诊断；最后通过四则运算。两种算法的结果对比证明了CNN算法具有更好的处理能力和更高的效率。
使用TOPSIS方法进行多标准决策，用于混合推进系统中的电池类型选择
在常规推进系统中，鲁道夫柴油公司获得专利的两冲程和四冲程柴油发动机（Woodyard，2009）在海上行业中广泛使用。使用基于石油的燃料的两冲程机通常用于海洋船舶（Wankhede，2016年）。油轮的建造是一个重要的问题，因为对石油的需求仍在上升。大多数技术要求，运营效率和建筑期缩短，都符合使用现有船舶数据进行的设计。根据DWT值创建了功率估计曲线，这使设计人员可以简单选择（Pham等，2020）。两冲程机的功率重量比更高。由于这一方面，它成为一种有利可图的选择，尤其是对于贸易和货船（Alturki，2017年）。尽管电力在人类生活中非常重要