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使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分类
人类大脑是一个至关重要的器官，因为它调节身体的过程并在做出决定时发挥作用。大脑充当身体的指挥中心，协调自愿和非自愿执行的任务。肿瘤是大脑内纤维恶性组织的不受控制的生长。仅在美国，每年就有超过 3,540 名 15 岁以下的年轻人被诊断出患有脑瘤。预防和治疗脑瘤需要彻底熟悉疾病的各个阶段。放射科医生经常使用 MRI 来评估脑恶性肿瘤。在这里，我们使用深度学习技术来分析大脑图像并确定它们是属于健康还是患病的个体。为了区分健康和患病的脑组织，本研究采用了 ANN 和 CNN。与人类大脑神经系统的工作方式类似，ANN（人工神经网络）允许数字计算机通过一系列简单的处理单元输入数据，然后将其应用于训练集，从而从经验中学习。它由相互连接的神经元层组成。神经网络可以通过接触数据集合来学习新信息。输入层和输出层之间只有一个可见层，而隐藏层的数量不受限制。每个连续层中的神经元的权重和偏差都根据从其下层接收的信息和输入特征（对于隐藏层和输出层）进行调整。为了获得所需的结果，使用应用于输入特征和隐藏层的激活函数来训练模型。由于本文使用图像作为输入，并且 ANN 使用完全链接的层进行操作，需要进行额外的处理，因此重点也放在应用 CNN 上。对于那些不熟悉的人来说，卷积是 CNN（卷积神经网络）中使用的线性运算的名称。在不丢失任何必要的训练数据的情况下，CNN 的连续层降低了图像的整体维度。该模型是使用各种处理技术构建的，包括卷积、最大池化、dropout、扁平化和密集。在这项研究中，我们创建了自己的 ANN 和 CNN 模型架构，并比较了它们应用于脑肿瘤 MRI 数据集的结果。
微小卫星星载高光谱成像仪设计
我们介绍了一种用于地球观测微型卫星平台的空间高光谱成像仪 (HSI) 的光学设计。空间高光谱成像在农业、水管理、环境监测、矿物学和遥感等领域具有许多重要应用。设计了一种 HSI 系统，该系统能够实现地面采样距离 (GSD) 小于 15 m、扫描幅宽大于 15 km、光谱分辨率小于 10 nm 并在低地球轨道 (LEO) 上运行。系统尺寸限制为小于 0.125 𝑚 3 的体积。选择商用、冷却的 HgCdTe 型成像传感器来为设计的成像仪操作 400 – 2500 nm 的光谱。HSI 光学设计包括离轴三镜消像散 (TMA) 型望远镜和改进的 Offner 型光谱仪。使用改进的 Offner 型光谱仪设计，以两个 Féry 棱镜作为衍射元件。整体HSI系统设计符合本文描述的性能目标。
青少年心理健康中的社会环境和大脑结构：使用成像数据数据
1心理学和心理健康部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，大曼彻斯特，大曼彻斯特，英国，人口健康部2司，卫生服务研究与初级保健部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，大曼彻斯特，曼彻斯特曼彻斯特大学曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，卫生部。曼海姆，海德堡大学，德国曼海姆，德国曼海姆，5个认知与临床神经科学研究所，中央心理健康研究所，医学院曼海姆，海德堡大学，海德伯格大学，德国，德国，6，医学中心医学中心，施莱斯维格·霍尔斯坦大学，科医学中心，科尔斯坦大学，科医学中心，科学学院6
深度学习改变图像分析的五种方式
深度学习使研究人员能够从果蝇、老鼠甚至人类中生成越来越复杂的连接组。这些数据可以帮助神经科学家了解大脑的工作原理，以及大脑结构在发育和疾病过程中的变化。但神经连接并不容易绘制。2018 年，利希特曼与加利福尼亚州山景城谷歌连接组学负责人维伦·贾恩联手，后者正在为他的团队的人工智能算法寻找合适的挑战。贾恩说：“连接组学中的图像分析任务非常困难。你必须能够在很远的距离内追踪这些细线，即细胞的轴突和树突，而传统的图像处理方法犯了太多错误，以至于它们对这项任务基本上毫无用处。”这些线可以比一微米还细，延伸到数百微米甚至毫米的组织。深度学习算法提供了一种自动分析连接组学数据的方法，同时仍能实现高精度。在深度学习中，研究人员可以使用包含感兴趣特征的注释数据集来训练复杂的计算模型，以便快速识别其他数据中的相同特征。“当你进行深度学习时，你会说，‘好吧，我只举几个例子，你自己想办法解决一切’，”德国海德堡欧洲分子生物学实验室的计算机科学家 Anna Kreshuk 说。但即使使用深度学习，Lichtman 和 Jain 在尝试绘制人类大脑皮层片段时也面临着艰巨的任务 1 。仅对 5,000 个左右极薄的组织切片进行成像就花了 326 天。两位研究人员花了大约 100 个小时手动注释图像和追踪神经元，以创建“地面实况”数据集来训练算法，这种方法被称为监督机器学习。然后，训练有素的算法自动将图像拼接在一起，并识别神经元和突触以生成最终的连接组。 Jain 的团队为解决这个问题投入了大量的计算资源，包括数千个张量处理单元 (TPU)，这是谷歌内部专为神经网络机器学习而打造的图形处理单元 (GPU)。Jain 说，处理这些数据需要几个月的时间，大约需要一百万个 TPU 小时，之后人类志愿者以协作的方式校对和纠正连接组，“有点像谷歌文档”，Lichtman 说。他们说，最终结果是任何物种中以这种细节程度重建的最大数据集。尽管如此，它只代表了 0.0001%
利用图像处理检测脑肿瘤
医学成像中的自动缺陷检测已成为多种医学诊断应用中的新兴领域。MRI 中的肿瘤自动检测非常重要，因为它可以提供有关异常组织的信息，而这些信息对于计划治疗必不可少。磁共振脑图像中的缺陷检测传统方法是人工检查。由于数据量巨大，这种方法不切实际。因此，可信的自动分类方案对于降低人类死亡率至关重要。因此，开发了自动肿瘤检测方法，因为它可以节省放射科医生的时间并获得测试的准确性。由于肿瘤的复杂性和多变性，MRI 脑肿瘤检测是一项复杂的任务。在这个项目中，我们提出了机器学习算法来克服传统分类器的缺点，即使用机器学习算法在脑部 MRI 中检测肿瘤。机器学习和图像分类器可用于通过 MRI 有效地检测脑中的癌细胞。
使用 MRI 图像处理检测脑肿瘤
脑内异常细胞的发育会导致脑肿瘤的形成。肿瘤可分为两类：恶性（癌性）肿瘤和良性（非癌性）肿瘤。癌性肿瘤可分为原发性肿瘤（始于脑内）和继发性肿瘤（或脑转移性肿瘤），前者从脑外扩散而来。根据脑部受影响的部位，所有类型的脑肿瘤都会引起各种症状。头痛、癫痫、眼部问题、恶心和精神障碍就是这些症状的几个例子。当所有其他检查都无法提供足够的信息时，MRI 适用于肿瘤检测。为了提供精确的图像，MRI 扫描利用了磁和无线电波特性。神经外科医生最常开 MRI 检查，因为 MRI 可以提供足够的信息来发现哪怕是最小的异常。
人工智能在心血管图像中的应用：超声心动图
人工智能（AI）是电子设备通过算法而不会受到人类干扰来做出决策和解决问题的能力。机器学习和深度学习是作为大多数AI功能的基础的技术。您的工作可以使超声心动图更有效，从而减少了观察者和较短的考试。通过算法，心脏图像的采集变得更加容易，更快，准确，从而降低了跨间和内在的变异性并帮助复杂的数据解释。除了获得图像的获取和解释外，AI还应用了报告和报告的开发，并且技术已用于监测患者的演变。自动测量资源，包括确定左心室射血分数，心脏室，壁厚和多普勒测量结果已在临床环境中得到验证。阀门分割评估，在微创结构心脏干预和导管中很重要，是另一个扩展的区域。超声心动图中AI的未来在于对临床和图像数据的自动分析，以最佳诊断各种心脏病，以及预防治疗结果和个人风险。AI实施限制是质量差或偏见的数据，供应商之间的非均匀标准以及不同算法之间在各种设备中工作的需要。
运动图像标准配置文件 MISP-2022.1
图 1：支持 MISP 的标准生态系统 ...................................................................................................................... 11 图 2：组成运动图像的图像说明 ...................................................................................................................... 14 图 3：运动图像功能模型和构建块功能 ...................................................................................................... 16 图 4：图像序列 ...................................................................................................................................... 18 图 5：以颜色为例的图像解剖 ...................................................................................................................... 19 图 6：逐行全局、逐行滚动和隔行扫描的示例 ............................................................................................. 21 图 7：运动图像的类别 ............................................................................................................................. 23 图 8：0 类运动图像转换 ............................................................................................................................. 27 图 9：MPEG-2 传输流容器 ............................................................................................................. 38 图 10：2x2 图像几何说明 ............................................................................................................................. 40 图 11：运动图像数据规范化 ............................................................................................................................. 45 图 12：收藏示例（MISB ST 0601）................................................................................ 49
期刊采用 AI 来发现重复图像...
在一项研究发表在美国癌症研究协会 (AACR) 出版的十种期刊中的任何一种之前，它都要接受一项不寻常的额外检查。自 2021 年 1 月以来，AACR 一直在同行评审后对其暂时接受的所有手稿使用人工智能 (AI) 软件。目的是自动提醒编辑注意重复的图像，包括部分图像被旋转、过滤、翻转或拉伸的图像。AACR 是可能成为一种趋势的早期采用者。为了避免发表带有被篡改图像的论文——无论是由于彻头彻尾的欺诈还是不恰当的美化发现的尝试——许多期刊都雇人手动扫描提交的手稿以查找问题，通常使用软件来帮助检查他们发现的内容。但《自然》获悉，在过去的一年里，
3-D：现实主义的幻想或感知困惑？技术形象作为游戏的空间
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