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教师的名字N V Krishna Rao指定...
PATENT #1: Application Number: 202041008893 Title of the Invention: AR-Mining Technique : Adaptive Pso Based Association Rule Mining TECHNIQUE FOR SOFTWARE DEFECT CLASSIFICATION USING ANN Date of Publishing: 06-03-2020 PATENT #2: Application Number: 202041012385 Title of the Invention: IBDD-CROP HEALTH: IOT- Based Device To Detect The Crop Health Date of Publishing: 15-06-2020专利＃3：申请编号：202341001628发明的标题：客户分析出版日期的大数据分析设计模型：13-01-2023专利＃4：申请编号：202341025901发明的标题：启动的稳健iot abtlutection：05-05-05-2023-2023-2023-2023-2023-2023-2023 202341029645发明的标题：使用机器学习算法出版日期的心脏病预测：05-05-2023
判决摘要大法官Meade Moderna v Pfizer
461。这一切都意味着，熟练的团队将包括具有知识和技能的人，可以在各种病原体中进行选择，这是最合适的目标。他们不知道或不需要知道每一个晦涩的病原体，但他们会知道关注的主要病原体，尤其是病毒病原体。团队中的病毒学专业知识不会特别是冠状病毒专家，因为已建立的领域更广泛，但它将涵盖冠状病毒，以至于疫苗的疫苗引起了重大关注。自从我来CGK时，我得出结论，冠状病毒引起了极大的兴趣，熟练的团队将包括一个了解它们的人，以及其他病原体。
高分辨率和对比度7特斯拉MR脑成像新生儿
1 London Collaborative Ultra High Field System (LoCUS), King ' s College London, London, United Kingdom, 2 Guys and St Thomas ' NHS Foundation Trust, London, United Kingdom, 3 Centre for the Developing Brain, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United Kingdom, 4 Biomedical Engineering Department, School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King ' s College London, London, United王国，5先生研究合作，西门子医疗保健有限公司，伦敦，英国，6 MRC神经发育障碍中心，国王学院伦敦国王学院，伦敦，联合王国，7生物医学图像技术，ETSITelecomunicaciCión，Madrid and Ciber-Bbn，ISCII和Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，Madrid，神经发育科学，精神病学研究所，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，英国伦敦，9先生，放射科先生，放射科，大奥蒙德街儿童医院，伦敦，英国，
Alateeqi先生诉科威特投资局：2207953/2022
a。法庭不应假定被告实际从事所指控的行为，如第6期所述。说，适当的方法是，ET是根据对索赔人所指控的审查来确定此事之前继续确定此事的，Grovit v de Nederlandsche Bank等人[2006] 1 WLR 3323在[57-58]。b。被告还说，不应允许索赔人提出这样的论点，即S4州豁免权1978年不符合习惯国际法，因此S4（3）SIA 1978应相应地具有不同的含义。我已经在这项判断中解决了这两个问题。3。我听到了索赔人的证据。对于被告，我听到了科威特投资管理局董事总经理和高级管理董事总经理艾哈迈德·巴斯塔基（Ahmad Bastaki），科威特投资局的Huda Almousa代理执行董事，Kuwait Investment Investment Investment Investment of Kuwait Investment Authority的总保留局长Huda Almousa代理执行董事。4。我阅读了科威特投资局董事总经理Ghanem Al Ghenaiman的证人声明。
增强了脑肿瘤MR图像分割的增强区域
摘要：脑肿瘤是儿童和成人死亡率增加的最大原因之一。脑肿瘤是大量的组织，它无法控制调节大脑内部生长的正常力。脑肿瘤就会出现。大脑内部或颅骨内部的细胞异常生长，可能是癌变或非癌性的是成年人在埃塞俄比亚等发展中国家之下的成年人死亡的原因。研究表明，生长算法的区域可以手动或半手动初始化种子点，从而影响分割结果。但是，在本文中，我们提出了一种增强的自动种子点初始化区域生长算法。使用常见数据集Brats2015将拟议方法的性能与最先进的深度学习算法进行了比较。在拟议的方法中，我们应用了阈值技术来从每个输入脑图像中剥离头骨。剥去头骨后，将大脑图像分为8个块。然后，对于每个块，我们计算了平均强度，并从中从八个块中选择了最大平均强度的五个块。接下来，将五个最大平均强度用作分别生长算法的区域的种子点，并为每个头骨剥离的输入脑图像获得了五个不同的感兴趣区域（ROI）。我们提出的方法在三种不同的实验设置中得到了验证。使用骰子相似性评分（DSS），联合（IOU）的交叉点以及针对地面真实（GT）的准确性（GT）评估了使用拟议方法生成的五个ROI，并选择了最佳的感兴趣区域作为最佳ROI。最后，将最终的ROI与DSS的不同最新深度学习算法和基于区域的分割算法进行了比较。在第一个实验设置中，其中15个随机选择的大脑图像用于测试，并实现了DSS值为0.89。在第二和第三实验设置中，提出的方法分别为12个随机选择和800个脑图像的DSS值分别为0.90和0.80。三个实验设置的平均DSS值为0.86。
AI审核清单的AI审核Marc Sulon先生单位“ Digital Schengen”董事会负责人...
cc。：Nayra Perez女士，Frontex的DPO； Eu-Lisa DPO的Encarna Gimenez女士； Frontex数据管理办公室主管Spyros Argyros先生
颅内压低的无创诊断测试，用于自发评估磁共振弹性成像作为
穿刺。1 虽然 SIH 患者最常见的表现是直立性头痛，但也可能出现其他非特异性症状，如恶心、颈部疼痛、听力变化、头晕，甚至类似痴呆的行为变化。2 作为 SIH 诊断检查的一部分，脑 MRI 成像可以显示弥漫性硬膜增厚和增强、硬膜下积液、静脉扩张和脑下垂的形态变化。3 然而，多达 20% 的 SIH 患者在脑 MRI 成像上的结果正常。2 此外，脑脊液压力可能会产生误导，因为大多数 SIH 患者的脑脊液开放压力都是正常的。4 诊断延迟的患者发病率可能会增加。5 因此，寻找其他非侵入性测试来诊断 SIH 并准确分诊患者接受脊髓造影术对于这些患者的治疗至关重要。磁共振弹性成像 (MRE) 是一种测量组织机械特性的非侵入性技术。6 在施加外部振动期间，相位对比磁共振成像脉冲序列
用于婴儿脑部 MRI 图像变形配准的循环组织感知网络
可变形配准是纵向和基于人群的图像分析的基础。然而，由于婴儿时期大脑发育迅速，精确配准同一受试者的纵向婴儿大脑 MRI 图像以及不同受试者的横截面婴儿大脑 MRI 图像具有挑战性。在本文中，我们提出了一种可循环使用的深度神经网络来配准婴儿大脑 MRI 图像。我们提出的方法有三个主要亮点。（i）我们使用脑组织分割图而不是强度图像进行配准，以解决生命第一年脑组织对比度快速变化的问题。（ii）单个配准网络以一次性方式训练，然后多次循环应用于推理，从而可以逐步恢复复杂的变形场。（iii）我们还在配准网络中提出了自适应平滑层和组织感知反折叠约束，以确保估计变形的生理合理性，而不会降低配准精度。与最先进的配准方法相比，实验结果表明，我们提出的方法实现了最高的配准精度，同时仍保持了变形场的平滑度。我们提出的配准网络的实现可在线获得。
DeepTumor：脑 MR 图像分类、分割和肿瘤检测框架
摘要：由于人脑的敏感性，从图像中正确分割脑肿瘤对于患者和医务人员都非常重要。手术干预需要医生非常谨慎和精确地瞄准大脑所需的部位。此外，分割过程对于多类肿瘤分类也很重要。这项工作主要集中在脑磁共振图像处理的三个主要领域进行分类和分割，即：脑磁共振图像分类、肿瘤区域分割和肿瘤分类。提出了一个名为DeepTumor的框架，用于将多阶段多类胶质瘤肿瘤分类为四类；水肿、坏死、增强和非增强。对于脑磁共振图像二元分类（肿瘤和非肿瘤），提出了两个深度卷积神经网络 (CNN) 模型用于脑磁共振图像分类； 9层模型，共有217,954个可训练参数，以及一个改进的10层模型，共有80,243个可训练参数。在第二阶段，提出了一种基于增强模糊C均值（FCM）的技术用于脑MRI图像中的肿瘤分割。在最后阶段，提出了一个增强的CNN模型3，该模型具有11个隐藏层，共有241,624个可训练参数，用于将分割后的肿瘤区域分为四个胶质瘤肿瘤类。实验使用BraTS MRI数据集进行。将提出的CNN模型用于二分类和多类肿瘤分类的实验结果与现有的CNN模型（如LeNet，AlexNet和GoogleNet）以及最新文献进行了比较。
通过轻质横向抑制网络准确的MR图像超分辨率
近年来，卷积神经网络（CNN）表明了它们在MR图像超级分辨率（SR）任务上的优势。但是，许多当前的SR模型对计算和内存都有很大的要求，这些模型通常对磁共振成像（MRI）不友好，在这些磁共振成像（MRI）通常会受到限制。另一方面，大多数MRI实验中的一个基本考虑是如何减少扫描时间以改善患者舒适性并减少运动伪像。在这项工作中，我们通过提出一个有效且轻巧的模型来缓解问题，该模型支持快速培训和准确的SR推理。提出的网络的灵感来自横向抑制机制，该机制假设相邻神经元之间存在抑制作用。我们网络的骨干由几个横向抑制块组成，其中抑制作用由一堆级联的局部抑制单元明确实现。当模型量表很小时，明确抑制特征激活将进一步探索模型代表能力。为了更有效的特征提取，还使用了几种平行的扩张卷积直接从输入图像中提取浅特征。对典型MR图像进行的广泛实验表明，我们的横向抑制网络（LIN）比具有类似模型量表的其他轻量级模型的SR性能更好。