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imageclef 2024
随着各种疾病的传播（例如结核病（TB），Covid-19和流感），已经进行了医学研究，以开发和实施病毒的必要治疗方法。但是，目前尚无可用的方法来早日识别此类疾病。需要一种早期诊断方法来提供必要的治疗方法，开发特定的药物并防止患者死亡。因此，近年来已经在医学图像分析研究中投入了大量努力。实际上，专门针对结核病的任务已被用作去年七年的ImageClef评估运动的一部分[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]，[7]，[7]，[8]。在ImageClef 2024中的主要任务[8]，“ ImageClefmed Gans”被视为计算机断层扫描（CT）报告。任务的目的是检测合成生物医学图像数据，以确定在训练中使用了哪些真实图像，以在第一个子任务中产生生成的图像，并在第二个子任务中检测生成的模型。在本文中，我们使用基于U-NET的分割提出肺图像。，并且我们采用卷积神经网络（CNN）模型或视觉变压器（VIT）采用微调的深神经网络模型。此外，第一个子任务是在ImageClef gans使用转移学习的培训数据集，以进行任务1和任务2。本文的新贡献是基于U-NET的肺部分割的新型特征构建技术的主张。在第2节中，我们描述了执行任务和想象中的GANS 2024数据集。在第4节中，我们描述了我们执行的实验。在第3节中，我们介绍了图像实验设置以及本研究中使用的功能。在第5节中，我们提供了结论。
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。