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深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
使用像素γ校正的图像质量增强
本文介绍了用于实施多播带通滤波器的紧凑拓扑。设计使用互连的多模谐振器（MMR）和多级阻抗结构来实现特定的频率响应。这种方法简化了针对4G和5G应用的四倍带通滤波器的设计。由于无法调整线路宽度后的构建后，共振位置需要调整。为了评估滤波器设计过程，尽管未在设计阶段进行模拟或优化，但设计，制造和分析了包含MMR的原型，并证明了分析预测和实验测量之间的紧密比对。此外，建立了设计标准，以通过仅改变MMR的几何参数来促进多频道响应的快速合成。使用CST软件对此结构进行了模拟，以确认所提出的理论的准确性。一种反向偏置的变量二极管，该变量二极管用作具有特定入学的电容器，可用于提供必要的调谐能力。本文还突出了变量二极管的接收对共振位置调整的影响。为了验证设计，作者提出了拟议过滤器的制造原型，该原型的特征是1.8、2.1、2.7和3.4 GHz的四分之一频段，达到了大于-15 dB的衰减。四分之一频段过滤器主要用于无线电信网络。由于其专门设计，这些过滤器可以同时处理多个频段，从而提高通信质量并增加拥挤和干扰的环境中的网络容量。
基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
基于图像的癌组织的多重免疫分析
图像 - 基础丰度多重免疫特征：翻译就业。国际免疫肿瘤boumarker;页，D.B。; Broeckx，G。；冈萨雷斯（C.A.）;伯基，c。墨菲，c。 Reis-Filho，J.S。; ly，a。; Harms，P.W。; Gupta，R.R。; Vieth，M。；血液，AI。;卡希拉（M。） Cosle，Z。；远处，P.J。van; Veranded，s。; Thasgaard，J。； Khiroya，r。 Abduljabbar，K。； Haab，G。Acosta； ACS，b。亚当斯（Adams） Almeida，J.S。; cover-cloud，i。 Azmoudeh-Ardalan，f。; Badve，s。; Baharun，N.B。; Bellolio，E.R。;祝福，诉； Blenman，K.R。; Fujimoto，L。Botiny Mendo；俄勒冈州汉堡； Chardas，A。; Cheang，M.C ..;复制，f。;库珀，洛杉矶； Coosemans，A。;站立，g。 Portela，F.L。dantes; Deman，f。; Demaria，s。; Dudgeon，S.N。; Elghazawy，M。； Fernand-Martin，c。 Fineberg，s。; Fox，S.B。; Giltnane，J.M。; Gnjatic，s。; Constance-Ericson，P.I。; Grigoriadis，A。; Halama，n。;汉娜（M.G.）; Harbhajanka，A。； Hart，S.N。; Hartman，J。； Hewitt，S。； H.M。; Husain，Z。； Irshad，s。; Janssen，E.A； Cataoka，T.R。; Kawaguchi，K。； A.I. Khramsov; Kiraz，U。 Kirtani，P。;代码，L.L。; Corsica，K。； Acturk，G。； Scott，E。; E。;厨师，a。; Laenkholm，A.V。; Lang-Schwarz，c。 Larsimont，d。; J.K. Reading； Lerossau，M。； li，x。; Madabhus，A。； Maley，S.K。; Narasimhamhamurthy，V。Manur； Marks，D.K。;麦当劳E.S.; Pinard，C.J。; Rau，T.T。; Mehrotra，r。 Michels，s。; Kharidehal，d。; mirs，f。;米塔尔（Mittal）摩尔，D.A。; Mushtaq，s。; Nighat，H。; Papathomas，T。； lon-lorca，f。; Pera，R.D。; Pinto-Karden，J.C。;李子，G。； Pusztai，L。;新泽西州拉杰普特；报告，B.L。; Ribeiro，J.M。2024，第（262，3，（2024），pp。271-288）
重组GFAP的产品图像（星形胶质细胞和神经干细胞标记）抗体CD209 / DC-SIGN（树突状细胞上的病原体受体）抗体的产品图像< / div>
特异性和注释DC-SIGN是一种跨膜受体，在树突状细胞和巨噬细胞表面表达。它参与了先天的免疫系统，并认识到从寄生虫到病毒的许多进化发散的病原体。蛋白质被组织成三个不同的结构域：N末端跨膜结构域，串联重复的颈域和C型凝集素碳水化合物碳水化合物识别结构域。由C型凝集素和颈部结构域组成的细胞外区域具有双重功能，是病原体识别受体和细胞粘附受体，通过结合微生物和内源细胞表面上的碳水化合物配体。颈部区域对于同型寡聚很重要，这使受体能够结合较高亲和力的多价配体。
同源蛋白Nanog（癌症干细胞标记）抗体的产品图像
特异性和评论此mAb识别〜50KDA的蛋白质，该蛋白质被识别为神经胶质原纤维酸性蛋白（GFAP）。它与其他中间丝蛋白没有交叉反应。GFAP在星形胶质体中特异性发现。GFAP是在中枢神经系统中定位良性星形胶质细胞和神经胶质起源的肿瘤细胞的非常流行的标记。对GFAP的抗体可用于区分大脑的转移性病变，并记录中枢神经系统外肿瘤的星形细胞分化。
P27KIP1（有丝分裂抑制剂/抑制蛋白）抗体
特异性和评论同型蛋白质Nanog是通过抑制细胞分化因子维持胚胎干细胞（ESC）多能性至关重要的转录因子。在人类中，纳米基因编码这种蛋白质。Nanog与其他因素（例如Oct-4和Sox2）一起运行，以定义ESC身份。它在癌症干细胞中也高度表达，这表明作为癌基因在促进癌症发展中的潜在作用。纳米水平升高与癌症患者的预后不良有关。nanog在原位（CIS），胚胎癌和seminomas中表现出强烈而特异性的表达，但在Teratomas和蛋黄囊肿瘤中不存在。研究表明，包括Oct4，Nanog，Stellar和GDF3在内的人类胚胎干细胞相关的基因在Seminomas和乳腺癌中表达。nanog的阳性与高级卵巢浆液性癌显着相关，但在良性，边缘或低度浆液病变中未观察到。一项研究强调了纳米的细胞穿梭及其在宫颈癌进展过程中增加的基质存在。此外，Nanog的过表达与肿瘤分化，淋巴结转移和肿瘤大小等因素有关，研究表明其对肺癌中降低总生存率（OS）和无疾病生存（DFS）的预测价值。