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基于兴趣区域的脑肿瘤分割 -
摘要由于磁共振成像（MRI）具有较高的软组织对比度，因此在MRI图像中，对肿瘤的轮廓（脑）肿瘤在医学图像过程中至关重要。对肿瘤进行精确分割是巨大的挑战，因为肿瘤和正常组织通常在大脑中密不可分地交织在一起。手动耗时也非常耗时。后期的深度学习技术开始在脑肿瘤分割中表现出可取得的成功。这项研究的目的是开发一种新的兴趣区域（ROI ADED）深度学习技术，用于自动脑肿瘤MRI分割。该方法由两个主要步骤组成。第一步是使用具有U-NET结构的2D网络来定位肿瘤ROI，这是为了产生正常组织干扰的影响。然后，在第2步中执行3D U-NET，以进行识别的ROI内的肿瘤分割。该提出的方法在MIC-CAI BRATS 2015挑战中得到了验证，其中220个高神经胶质瘤级（HGG）和54个低神经胶质瘤级（LGG）患者的数据。骰子相似性系数和手动肿瘤轮廓之间的Hausdorff距离分别为0.876±0.068和3.594±1.347 mm。这些数字表明我们所提出的方法是用于大脑MRI肿瘤分割的有效的ROI ADEAD深度学习S，并且是医学图像处理中的有效且有用的工具。
简报注释
应阅读本文档，以准备有关SEAI专家对合理部署方案和海上风（OFW），陆上风（ONW）和太阳能PV（SPV）的启发的启发。它提供了有关可能影响这些技术在未来几年在爱尔兰共和国（ROI）的因素的信息。它可以作为起点和帮助，以明确塑造您自己部署方案和预测在面试中的因素和假设。第1-9节的简要介绍了影响ROI中所有三种技术部署的因素。第10-12节添加分别针对每种技术的其他点。 总体而言，摘要不假定或建议任何部署方案或费率，而是试图强调可能影响ROI中可变可再生生成技术部署率的因素或驱动因素。 我们希望专家将为讨论带来其他数据，假设和因果模型（正式或心理），以构建其预测作为启发的一部分。第10-12节添加分别针对每种技术的其他点。总体而言，摘要不假定或建议任何部署方案或费率，而是试图强调可能影响ROI中可变可再生生成技术部署率的因素或驱动因素。我们希望专家将为讨论带来其他数据，假设和因果模型（正式或心理），以构建其预测作为启发的一部分。
UNet-VGG16 结合迁移学习实现基于 MRI 的脑肿瘤分割
脑瘤是一种致命疾病，在医学手术中需要高精度。脑瘤检测可以通过磁共振成像（MRI）进行。MRI 脑瘤图像分割旨在将肿瘤区域（作为感兴趣区域或 ROI）与健康大脑分开，并提供肿瘤的清晰边界。本研究使用具有新架构的全卷积网络 UNet-VGG16 对 ROI 和非 ROI 进行分类。该模型或架构是 U-Net 和 VGG16 的混合体，并通过迁移学习简化了 U-Net 架构。该方法在学习数据集中的准确率高达 96.1% 左右。验证是通过计算正确的分类率（CCR）并将分割结果与基本事实进行比较来完成的。CCR 值表明，该 UNet-VGG16 可以识别脑瘤区域，平均 CCR 值约为 95.69%。
用户手册
13 ROI 81 13.1 形态（组）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 13.2 去除“椒盐”伪影. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 13.3 来自 2D 轮廓的联合圆柱体. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
主动轮廓和OTSU阈值分割算法之间的比较分析
尽管已经提出了许多分割方法，但可以进一步提高分割结果的准确性。随后，本研究试图提供有关称为感兴趣区域（ROI）的大小，初始位置和形状（ROI）的非常重要的特性，以启动分割过程。MRI由特定人而不是一个图像的一系列图像（MRI切片）组成。我们的方法根据肿瘤大小，初始位置和形状选择其中的最佳图像，以避免部分体积效应。测试我们方法的所选算法是主动轮廓和OTSU阈值算法。在本研究中使用Brats标准数据集进行了几项实验，该数据集由100个样本组成。这些实验由65名患者的MRI切片组成。使用骰子，jaccard和BF分数通过相似系数作为标准度量来评估所提出的方法。结果表明，当在三个不同的相似性系数中测试时，主动轮廓算法具有较高的分割精度。此外，两种算法的实现结果验证了建议的方法选择MRI样品最佳ROI的能力。
神经影像学
最近的研究表明，个体 alpha 频率 (IAF) 的减慢可以作为疼痛的客观标志。但目前尚不清楚这项研究是否能完全满足 IAF 对疼痛体验的特异性和敏感性的要求。在此，我们试图开发一种可靠的方法来评估健康个体中 alpha 振荡和急性紧张性疼痛之间关系的特异性。我们记录了 36 名志愿者在连续 5 分钟的痛苦热水浸泡、无害温水浸泡和厌恶、无痛的听觉刺激（与疼痛情况的不愉快程度相匹配）中的脑电图 (EEG)。参与者在每种情况下都对刺激的不愉快程度进行评分。我们在参与者的头皮中分离出两个显示峰值 alpha 活动的区域：中央顶叶 (CP) 和顶枕叶 (PO) ROI。与之前的研究一致，我们的研究结果显示，与温暖刺激相比，热刺激期间 IAF 减少，但这种影响并不特定于疼痛，因为我们发现 CP ROI 中的热和声音之间没有差异（与基线相比）。相反，PO ROI 报告了相同的差异模式，但它们的方向与 CP 相反，因为该 ROI 在热条件下显示的频率比对照组更快。最后，我们表明两个 ROI 中的 IAF 并没有介导实验操作和情感体验之间的关系。总之，这些发现强调了强有力的方法和分析设计的重要性，以揭示 alpha 振荡在情感处理过程中的功能作用。同样，它们表明 IAF 在健康个体产生急性疼痛体验方面没有因果作用。
envi机器学习教程：监督分类
要为监督分类器创建培训数据，必须使用光栅和相关的ROI提取标记的像素。您将使用Envi机器学习ML培训数据从ROIS任务来创建培训数据。此任务将从.xml文件中指定的ROI识别的栅格中提取所有标记的像素。将创建一个包含单一光谱的新栅格。训练栅格的尺寸为（行= 1，列=输入栅格列，bands =输入栅格频段 + 1）。附加频段将提供每个像素的数字值，此数字值代表每个像素的类标签值。