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医学图像处理 II 计算机视觉和...
它是近年来计算机科学发展最快的领域之一，旨在使计算机能够像人类视觉系统一样理解和分析数字图像和视频。直到最近，计算机视觉还不具备很强的能力，但在许多领域取得巨大飞跃之后，计算机视觉的技术不断发展，在某些时候甚至超越了人类视觉的能力。计算机视觉具有多种任务，例如图像分析、图像处理和从图像中提取高维数据。因此，计算机视觉可用于许多应用，例如图像分类、对象识别、年龄估计、分析衰老对人脸的影响以及人脸验证等。
使用计算机断层扫描成像的肝细胞癌检测中深度学习应用的诊断性能
抽象背景/目的：肝细胞癌（HCC）是一种普遍的癌症，主要是由于其晚期诊断而在全球范围内显着促进死亡率。早期检测是至关重要但充满挑战的。这项研究利用深度学习（DL）技术的潜力，仅采用您看一次（Yolo）结构，以增强计算机断层扫描（CT）图像中HCC的检测，旨在改善早期诊断，从而改善患者的结果。材料和方法：我们使用了来自122名患者的1290个CT图像的数据集，根据标准的70:20:10分割，用于训练，验证和测试阶段。基于YOLO的DL模型接受了这些图像的培训，随后进行了验证和测试阶段，以全面评估该模型的诊断能力。结果：该模型表现出非凡的诊断准确性，精度为0.97216，召回0.919，总体精度为95.35％，显着超过了传统的诊断方法。它达到了95.83％的特异性和94.74％的敏感性，证明了其在临床环境中的有效性以及降低遗漏诊断和不必要的干预措施的潜力。结论：用于检测CT扫描中HCC的YOLO体系结构的实施显示了很大的希望，表明DL模型很快可能成为肿瘤学诊断的标准工具。关键词：人工智能，计算机断层扫描，深度学习，肝细胞癌，肝癌随着人工智能技术的不断发展，预计其整合到医疗保健系统中，将提高肿瘤学诊断的准确性和效率，增强早期检测和治疗策略，并可能提高患者的存活率。
Excelitas技术展示光子学，成像创新
•具有Excelitas的X-Cite Xylis™II宽光谱LED照明系统的显微镜演示，用于常规和高级荧光成像应用的ARC灯更换，以及带有反向添加图像传感器的PCO.Edge 10 Bi Clhs摄像头，可提供多达85％的量子效率，可提供高达85％的宽度光谱。•多光谱技术，包括PCO.pixelfly™1.3 SWIR高性能机器摄像机，带有Ingaas图像传感器，在短波红外（SWIR）中敏感，近红外且可见的电磁谱系范围；除了具有模块化设计和无限校正光学的Optem®融合微成像系统，可在机器视觉，自动化光学检查和非接触式计量方面的最大多功能性。•光学相干断层扫描（OCT）演示展示了Excelitas的Axsun高速SS-OCT可调激光发动机的调音带宽，输出功率，扫描速度和连贯性长度，从而在下一代OCT系统中削减性能。Excelitas Photonics West Booth的其他演示将包括：•使用Excelitas'PCO.Edge®26CLHS SCMOS摄像机和NewLinos®Inspec.xInspec.x 5.6/105 Vis-nir镜头进行自动排序。此演示提供了由基于AI的图像处理驱动的快速响应分类，使用NVIDIA JETSON板，在图像数据流中•使用Excelitas的新PCO.DIMAX 3.6 ST高速相机和Linos D.Fine HR-M系列镜头在高速分析，分析和检查应用程序中使用高速对象识别。•固态激光雷达演示展示了带有单片4通道芯片的自定义16通道脉冲激光模块。低功率digipyro家族可以是ASIC集成驱动程序的芯片具有Excelitas高功率激光器（50 a的150 W /通道）的功能，以及CMOS SPAD（单个Photon Avalanche二极管）阵列，用于LIDAR系统应用。•具有Excelitas低功率Digipyro PYD 1598的实时运动检测演示，以1.8V供应电压为新的行业领先标准，供应电流大大降低。
基于量子点的成像和生物传感，用于早期检测神经退行性疾病
神经退行性疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD）和亨廷顿氏病（HD），对现代医学的挑战越来越大，早期诊断在有效治疗和管理中起着至关重要的作用。量子点（QD），具有独特光学特性的半导体纳米晶体，由于其高亮度，光稳定性和可调发射光谱而成为成像和生物传感应用中的强大工具。尤其是，基于QD的成像技术通过在疾病进展的早期阶段实现高分辨率的细胞和分子过程来早期检测神经退行性疾病的巨大希望。此外，QD可以用诸如抗体或肽等生物分子进行功能化，以促进与这些疾病相关的生物标志物的特定靶向，从而促进高度敏感和选择性的检测。本综述探讨了基于QD的成像和生物传感策略的进步，以早期检测神经退行性疾病，重点是它们在生物标志物检测中的应用，脑组织的成像以及非侵入性诊断的潜力。还讨论了在神经退行性疾病背景下基于QD的技术的挑战，局限性和未来方向。
用于 3D 脑卒中成像的原型微波系统
1 都灵理工大学电子与电信系，意大利都灵 10129；jorge.tobon@polito.it (JATV)；giovanna.turvani@polito.it (GT)；david.rodriguez@polito.it (DOR-D.)；mario.casu@polito.it (MRC) 2 意大利国家研究委员会环境电磁传感研究所，意大利那不勒斯 80124；scapaticci.r@irea.cnr.it (RS)；crocco.l@irea.cnr.it (LC) 3 那不勒斯费德里科二世大学电气工程与信息技术系，意大利那不勒斯 80125；gbellizz@unina.it 4 巴黎电气工程组 (GeePs)、法国国家科研中心、中央理工高等电力学院、巴黎南部大学、Univ.巴黎萨克雷大学，索邦大学，91190 伊维特河畔吉夫，法国； nadine.joachimowicz@paris7.jussieu.fr 5 Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), Université Paris-Saclay, CNRS, CentraleSupélec, 91190 Gif-sur-Yvette, France; bernard.duchene@l2s.centralesupelec.fr 6 那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系，80131 那不勒斯，意大利； enrico.tedeschi@unina.it * 通讯：francesca.vipiana@polito.it
通过分子成像进行全面表征
尽管在首线化疗中加入了免疫检查点阻断，小细胞肺癌 (SCLC) 患者的预后仍然很糟糕。对于生长抑素受体 (SSTR) 过表达的 SCLC 亚组，放射性药物治疗 (RPT) 可能是未来有效的治疗选择。方法：在这里，我们介绍了一个接受过大量治疗的 IV 期 SCLC 患者的病例，该患者对 SSTR 导向的 RPT 显示出异常反应。进行了一项全面的转化检查，包括在治疗期间的不同时间点以及特别是对示踪剂摄取不一致的病变进行组织病理学、免疫组织化学和分子病理学分析。结果：除了对 RPT 有良好的反应外，还可以识别出治疗期间克隆动力学的有趣迹象，最重要的是，某些病变的 SSTR 下调是逃避 SSTR 导向的 RPT 的潜在机制。结论：这项独特的研究从临床-分子角度理解了小细胞肺癌的新治疗模式，可能为未来的治疗设计提供基础。
通过条件 ICA 进行功能性磁共振成像数据增强
摘要。计算认知神经成像研究的进展与大量标记脑成像数据的可用性有关，但此类数据稀缺且生成成本高昂。虽然在过去十年中为计算机视觉设计了强大的数据生成机制，例如生成对抗网络 (GAN)，但此类改进尚未延续到脑成像领域。一个可能的原因是 GAN 训练不适合功能性神经成像中可用的嘈杂、高维和小样本数据。在本文中，我们介绍了条件独立成分分析 (Conditional ICA)：一种快速功能性磁共振成像 (fMRI) 数据增强技术，它利用丰富的静息状态数据通过从 ICA 分解中采样来创建图像。然后，我们提出了一种机制来根据使用少量样本观察到的类来调节生成器。我们首先表明，生成机制能够成功合成与观察结果难以区分的数据，并且能够提高大脑解码问题的分类准确率。特别是，它的表现优于 GAN，同时更易于优化和解释。最后，条件 ICA 无需进一步调整参数即可提高八个数据集的分类准确率。
