在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集,导致平均平均精度达到95.46%。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法,用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围,例如鼻子,嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题,本文[3]将问题分为三个步骤:面部解析,遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此,该模型在实际的遮挡数据上表现良好,这在先前的方法中是无法实现的。
摘要:本文收集了两种类型的医学图像,它们来自 CT 扫描和超声系统,目的是在保持图像质量的情况下减少表示医学图像所需的位数。医学成像对疾病诊断和手术准备有很大影响。另一方面,由于医学图像数据量巨大,存储和传输是一个重要问题。例如,每张 CT 图像切片为 512 x 512,数据集由 200 到 400 张图像组成,平均数据量为 150 MB。对医学数据进行有效压缩可以解决存储和传输问题。医学图像使用提出的算法进行压缩,该算法包括两种技术,即离散余弦变换 DCT 和矢量量化 VQ。本文从收集医学图像开始,使用 MATLAB 通过 DCT-QV 开发压缩算法,并通过使用峰值信噪比 PSNR、均方误差 MSE、压缩比 CR 和每像素比特 BPP 测量原始图像和压缩图像之间的差异来评估这些技术的性能。实验结果表明,所提算法压缩后的图像质量较高,量化水平达到30%以上,压缩率达到可接受水平。
摘要 人工智能 (AI) 工具的快速发展促进了各种图像生成技术的发展。这些工具对我们看待当代交流的方式产生了重大影响。本研究概述了人工智能对交流的影响所带来的挑战和后果,其研究结果得到了从各种书籍和学术出版物中收集的想法的支持。然而,通过合成图像将人工智能融入交流引发了需要仔细考虑的交流问题。本研究调查了各种道德问题以及道德准则和负责任的实践在创建这些应用程序中的重要性。它错综复杂地将哲学思考、道德审议和社会责任交织在一起,揭示了在机器发展和更广泛的社会领域背景下伦理、技术和人类价值观之间的复杂相互作用。*
摘要 — 神经系统疾病是指因结构、生化或电异常而影响大脑、全身神经和脊髓的疾病。由于神经系统复杂,这些疾病的诊断、管理和治疗被认为是医疗保健系统中最具挑战性的。然而,现代技术已经减轻了与神经系统诊断相关的挑战的强度。由于神经系统的结构、生物化学和电活动的变化,这些疾病会引起各种症状。MRI 是评估脑血管损伤和排除神经系统疾病其他潜在原因的常用工具。MRI 技术的进步扩展了我们对神经生物学变化的理解,提供了新的神经成像工具。整合这些技术使医生能够准确诊断神经系统疾病,同时排除其他医疗状况。
摘要 - 磁共振成像(MRI)中的特权由于侵犯扫描,存储,转移,分析和共享而起着重要作用。本文回顾了MRI中的隐私问题,尤其是大脑MRI在数据集,模型,平台,违规,解决方案和文献中使用的解决方案方面讨论了基于风险,技术,政策,规则以及MRIS中现有和缺少点的重要问题。即使存在可用技术匿名,差异隐私,联合学习,假名,合成数据生成,隐私性或匿名化的难题仍然需要提供新颖的隐私,保密性,或保留敏感数据的新颖敏感数据,也需要使用可用的技术,即使有规则,法规,政策和法律可用来保存隐私,差异隐私,联合学习,化学数据生成,合成数据或匿名化困境仍在处理中。本文通过一些建议着重于这些问题,并针对未来的方向讨论了这些问题。
答案。Alt 属性显示文本作为图像的替代。有时,用户计算机上的浏览器由于某些原因(可能是由于连接速度慢或 src 属性错误)不显示图像。在这种情况下,您可以显示文本来描述图像。ALT 属性的唯一目的是描述图像文件的内容。它通常用于用户计算机上有基于文本的浏览器(例如 Lynx)的情况。当用户是盲人上网者时,它也很有用,因为浏览器被编程为大声朗读替代文本浏览器或不支持自动加载图像的用户设置。在这种情况下,也会使用 ALT 属性。
大多数核医学成像系统将其信息呈现为数字图像。数字图像以计数值数组或矩阵的形式存储在计算机中,并通过分配取决于每个元素中的计数数量的灰度或颜色标度来显示。通常(但不完全是),数组是方阵,尺寸范围从 32 x 32 到 1024 x 1024,尽管大多数核医学图像的尺寸为 64 X 64、128 X 128 或 256 X 256 (1,2)。每个矩阵元素(通常称为像素)都是计算机内存中的一个位置。64 x 64 矩阵有 4096 个像素,而 128 x 128 矩阵是其四倍大(16,384 个像素),256 x 256 矩阵是其十六倍大(65,536 个像素)。一个像素中可以存储的计数数量取决于分配的位数。由于计算机的设计方式,最方便的方式是分配 ei-
摘要 近年来,计算机技术和高等数学的发展使图像处理技术得以广泛应用。图像处理是一种利用数字计算机算法处理图像的多功能方法,其细节甚至比人眼的还要多。由于计算机视觉的进步,各种疾病都可以得到及时发现和治疗。在医学领域,更快的诊断等于更快的治疗过程,因此开发图像增强算法具有非常重要的意义,因为医学图像是在各种条件下生成的。医学图像最常见的问题是对比度低。因此,直方图均衡化是医学领域用于图像增强的最常用技术。由于每张图像都不同,因此应对每张图像使用单独的技术。在本报告中,我们将研究在计算机断层扫描中使用 CLAHE 是否有益处。
2,λ ∈ [ − π,π ] 。然而,这两种表示360°图像中扫描路径的方法都存在不连续性的问题,比如纬度相同但经度不同的两个点λ = − 180 ◦和λ = 180 ◦,其实代表的是同一个位置,但在以上两个坐标系中,它们代表的是两个不同的位置,而且相距甚远。为了解决上述问题,我们在三维笛卡尔坐标系中表示注视点,其中每个位置都以p =(x,y,z)的形式给出。采用该三维坐标系,可以有效解决二维等距矩形投影中使用的坐标系的不连续性问题。此外,三个坐标系中的表示可以使用以下公式灵活地转换。