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使用混合 CNN 进行高效脑肿瘤分类...
摘要 — 脑磁共振成像 (MRI) 是神经成像中一种重要的诊断工具，可为各种神经系统疾病提供宝贵见解。准确分类脑 MRI 图像对于帮助医疗专业人员进行诊断和治疗计划至关重要。脑 MRI 图像的多类分类在临床实践中具有重要意义。准确分类有助于检测和描述各种脑部异常，包括肿瘤、出血和神经系统疾病。我们建议的策略可以通过自动化分类过程并改善患者护理和结果来帮助医生做出及时准确的诊断。本研究使用两个标准数据集 Brats 和 Sartaj，提出了一种利用卷积神经网络 (CNN)、VGG19 和卷积神经网络支持向量机 (CNN-SVM) 算法对脑 MRI 进行多类分类的全面方法。所提出的方法利用深度学习的功能进行特征提取，并利用支持向量机 (SVM) 的多功能性进行分类。首先，训练 CNN 模型从脑 MRI 图像中提取判别特征。采用广泛使用的预训练 CNN VGG19 架构作为特征提取器。通过利用 VGG19 的预训练权重，该模型可以有效地捕获输入图像的高级表示。结果证明了该方法在准确分类脑 MRI 图像方面的有效性。进一步的研究可以探索该方法在更大数据集中的应用，并研究其他用于特征提取的深度学习架构，从而为医学图像分析和诊断提供进一步的进步。关键词 — 脑肿瘤、磁共振成像 (MRL)、卷积神经网络-支持向量机 (CNN-SVM) 算法、卷积神经网络 (CNN)、VGG19 架构
使用卷积神经网络和迁移学习进行磁共振成像中的脑肿瘤分类
摘要 脑肿瘤具有破坏关键脑功能和表现出神经症状的潜力，构成重大威胁，值得高度关注。这些肿瘤的评估依赖于各种成像方法，包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声。特别是，脑部 MRI 因其能够提供对脑结构和组织异常的重要见解而闻名。这项研究利用技术的变革性影响，特别是人工智能 (AI) 和深度学习 (DL)，来应对这一挑战。新方法涉及卷积神经网络 (CNN) 与 VGG19 和 ResNet 的迁移学习的集成。主要目标是将脑肿瘤分为四个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤、垂体腺瘤和无肿瘤病例。单独的 CNN 模型实现了令人印象深刻的 97.23% 的准确率。然而，当与 VGG19 和 ResNet 集成时，准确率飙升至更高的 98.26%。这种创新的技术融合对于提高脑肿瘤分类的准确性具有巨大的希望，有可能重塑神经影像和医疗保健的格局。
使用深度转移学习的自动驾驶汽车的转向角度预测
摘要 - 由于其可靠性，安全性和持续的学习能力，预计自动驾驶汽车将彻底改变未来的运输。研究人员正在积极参与开发自主驾驶系统，采用行为克隆和加强学习等技术。这项研究通过采用端到端方法来介绍一个独特的观点，并使用摄像头输入根据从人类驾驶专业知识中学到的模型来预测转向角度。该模型表现出快速训练，并达到超过90.1％的预测百分比（MPP）。在这种情况下，该研究旨在通过从具有各种激活功能的预训练的VGG19模型中应用转移学习来复制驾驶员行为。培训了所提出的模型，可以将道路图像分析为输入，从而预测最佳转向调整。评估包括ROS2模拟环境中的数据集，将结果与包括NVIDIA，Mobilenet-V2，Resnet50，VGG16和VGG19在内的几个卷积神经网络（CNN）模型进行了比较。还探索了激活功能的影响，例如指数线性单元（ELU），整流线性单元（relu）和泄漏的relu对传输学习模型的影响。这项研究通过解决现实世界驾驶复杂性并促进其融入日常运输的促进自主驾驶系统有助于提高自主驾驶系统。利用转移学习和全面评估的新型方法强调了其在优化自动驾驶技术方面的重要性。关键字 - 自动驾驶汽车，剩余网，Mobilenetv2，VGG16，VGG19，卷积神经网络（CNN），激活功能
贡献报告-Indico Global
This paper presents a comprehensive performance evaluation of various AI architectures for a classification of holes drilled in melamine faced chipboard, including custom Convolutional Neu- ral Network (CNN-designed), five-fold CNN-designed, VGG19, single and five-fold VGG16, an en- semble of CNN-designed, VGG19, and 5xVGG16, and Vision Transformers （VIT）。每个模型的性能都根据其分类精度进行了测量和比较，视觉变压器模型，尤其是对8000个时期训练的B_32模型，以71.14％的精度证明了出色的性能。尽管取得了成就，但该研究强调了平衡模型性能与其他考虑因素（例如计算资源，模型复杂性和培训时间）的必要性。结果强调了仔细的模型选择和微调的重要性，不仅是由性能指标引导的，而且还取决于任务和上下文的特定要求和约束。这项研究为进一步探索其他基于变压器的模型提供了坚实的基础，并鼓励对模型进行微调的更深入研究，以利用这些AI体系结构对图像分类任务的全部潜力。
基于CNN转移的脑肿瘤分类系统...
考虑到与该疾病相关的严重神经系统障碍和潜在的死亡，保留人类健康和生命在开发自动检测方法中至关重要。计算效率在实时决策，治疗计划和整体医疗保健系统优化中在脑肿瘤分类中起关键作用。虽然卷积神经网络（CNN）由于其出色的准确性而广泛用于脑肿瘤检测，但其高计算需求带来了重大挑战。为了应对当前的挑战，采用了混合模型，集成了预先训练的卷积神经网络（CNN）转移学习模型和分布式计算编程范式。主要目标涉及两个阶段：在第一阶段，InceptionV3和VGG19 CNN转移学习模型被部署在GPU上以检测脑恶性肿瘤。性能指标，包括准确性，精度，召回和F1得分，以及对CPU和GPU上计算时间的比较分析。结果表明，InpectionV3的精度率（约为98.83％）比VGG19（77.65％），在CPU和GPU平台上都具有较高的计算速度。GPU执行可将计算时间大幅减少90％，归因于InceptionV3的有效体系结构。在第二阶段，分别使用分布式计算过程进行实时分类，该计算过程分别具有先前训练的CNN模型，用于神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体肿瘤。修订：2023年9月25日，接受：2024年4月19日这种综合方法为大规模脑肿瘤数据集的实时分类提供了有效的解决方案。
基于转移学习技术的端到端轮胎缺陷检测模型
抽象的视觉检查有缺陷的轮胎后期生产对于人体安全至关重要，因为故障轮胎会导致爆炸，事故和生命损失。随着技术的进步，转移学习（TL）在许多计算机视觉应用中起着影响的作用，包括轮胎缺陷检测问题。但是，自动轮胎缺陷检测很难有两个原因。首先是复杂的各向异性多纹理橡胶层的存在。第二，没有用于缺陷检测的标准轮胎X射线图像数据集。在这项研究中，使用来自全球轮胎公司的新数据集提出了基于TL的轮胎缺陷检测模型。首先，我们收集并标记了数据集，该数据集由3366个X射线图像和20,000张合格轮胎的图像组成。尽管数据集涵盖了15种由不同的设计模式引起的缺陷，但我们的主要重点是二进制分类以检测缺陷的存在或不存在。该具有挑战性的数据集分别分别为70％，15％和15％的培训，验证和测试。然后，对提出的数据集进行了调整，训练和测试的九个常见的预训练模型。这些模型是Xception，InceptionV3，VGG16，VGG19，Resnet50，resnet152v2，densenet121，InceptionResnetv2和MobilenetV2。结果表明，精细的VGG19，Densenet21和InceptionNet模型获得了与文献的兼容结果。此外，在召回，精度，准确性和F1分数方面，Xception模型优于比较的TL模型和文献方法。此外，它在测试数据集73.7、88、80.2和94.75％的召回，精度，F1分数和准确性的94.75％以及验证数据集73.3、90.24、80.9和95％的召回召回，精度，F1分数和精度分别实现。
使用深度学习
钦奈，印度摘要 - 阿尔茨海默氏病是一种无法修复的退行性脑疾病。每四秒钟，世界上的某人被诊断出患有阿尔茨海默氏病。结果是致命的，因为它导致死亡。因此，至关重要的是早期捕获该疾病。痴呆症的主要原因是阿尔茨海默氏病。痴呆会导致推理能力和人际应对技巧的降低，这会影响人们独立运作的能力。患者将在早期阶段忘记最近的事件。如果疾病进展，他们将逐渐忘记整个事件。必须尽快诊断该疾病。本文提出了一个将大脑MRI样品图像作为输入的模型，并确定一个人是轻度，中度还是没有阿尔茨海默氏病作为输出。我们使用VGG19和Densenet169架构进行此分类，提供了对哪些体系结构显示出令人鼓舞的结果的比较分析。
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。
从海报中推断电影流派-CS231N
将他们的海报分类为正确的流派是一个问题，它可以使自己可以卷积的网络网络进行卷积，并且可以证明对广告商，制作人和观众带来了巨大的好处，因为它可以帮助观众与观众更容易使观众与观众更容易使观众与Browse and Browse and browse and browse and browse和sece lect se lect电影相结合。Movie-Genre分类的先前工作已经尝试从海报中提取低级功能，使用电影本身的功能以及使用KNN和NaéveBayes的标准Resnet50体系结构。在本文中，我探讨了更深入的预先训练的传统网络（如VGG19和Resnet101）以及Alexnet的应用，以探索转移学习的生存能力和此问题的不同架构。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。 其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。