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dall-e ai生成的图像中的偏见和刻板印象
技术对我们来说已经越来越重要，要么我们将其用于支持或增强我们的活动，要么直接将任务委派给这些盛开的工具，这些工具从更加机械世界到一个数字世界中找到了他们从更加机械世界到一个数字世界的道路，我们在某种程度上比其他人更重要的是，我们的技术变得更加重要，而这是一个重要的技术，而这是一个重要的事情，而这是一个重要的事情。这些工具不是完美无缺的，不应盲目信任，对于过去两年中蓬勃发展的AI系统，这也没有什么不同，我们将其委派给我们的某些工作或任务以节省时间或金钱，从这些系统中节省时间或金钱，这些系统是从最近两年中出现的最大的AI工具之一，是图像基因性AI，其中最大的例子是Dall-e的最大示例。
缺血性中风图像中的人工智能
本文综述了当前人工智能在缺血性卒中影像学应用的研究进展，分析了主要挑战，并探讨了未来的研究方向。本研究强调了人工智能在梗塞区域自动分割、大血管闭塞检测、卒中结局预测、出血性转化风险评估、缺血性卒中复发风险预测、侧支循环自动分级等领域的应用。研究表明，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在提高诊断准确性、加速疾病识别、预测疾病进展和治疗反应方面具有巨大潜力。但这些技术的临床应用仍然面临数据量限制、模型可解释性、实时监测和更新需求等挑战。此外，本文讨论了 Transformer 架构等大型语言模型在缺血性卒中影像学分析中的应用前景，强调建立大型公共数据库的重要性，未来研究需要关注算法的可解释性和临床决策支持的全面性。总体而言，人工智能在缺血性中风管理中具有重要的应用价值；但必须克服现有的技术和实践挑战才能实现其在临床实践中的广泛应用。
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从无人机影像生成真正射影像
关键词：自动化、匹配、真正射影像、无人机 摘要：本文介绍了一种利用无人机平台获取的图像生成真正射影像的摄影测量方法。该方法是一种自动化的多步骤工作流程，由三个主要部分组成：(i) 通过基于特征的匹配和共线方程/束块调整进行图像定向，(ii) 使用能够管理多幅图像的相关技术进行密集匹配，以及用于 3D 模型纹理化的真正射影像映射。它允许对稀疏的收敛图像块进行自动数据处理，以获得最终的真正射影像，其中考虑了诸如自遮挡、鬼影效应和多重纹理分配等问题。本文通过一个关于无人机飞越意大利拉奎拉圣玛丽亚教堂的真实案例研究，阐述和讨论了不同的算法。最终结果是一张严格的真正射影像，用于检查大教堂的屋顶，该教堂在 2009 年的地震中遭到严重损坏。
CCTV 图像作为法医证据的可靠性
由研究Porter G.的出版物（2011年）“关于摄影证据的应用和可靠性的新理论框架。”证据与证据，14：2 146-165。Edmond G.、Biber K.、Kemp R.、Porter G.，（2009 年）“法律的镜子：从照片和视频图像中得出的专家鉴定证据”《刑事司法当前问题》，20:3 337-377。Porter G.，（2007 年）“法医科学中的视觉文化”《澳大利亚法医科学杂志》，39:2 81-91。在研讨会和邀请演讲中的研究论文，“ CCTV作为法医证据的问题和可靠性”专家证据会议，澳大利亚国家司法学院，澳大利亚国立大学，堪培拉，堪培拉。porter G.南澳大利亚，阿德莱德，2010年12月，波特·G。，“闭路电视图像的解剖学识别：有价值的法医证据或垃圾科学？”Porter G.，“法医摄影”悉尼技术研究所，摄影课程，2010年9月。porter G.，“ CCTV：调查工具，智能和法医证据” EA），澳大利亚墨尔本，2010年6月（主题演讲者）。
使用深度学习的光线图像
在低收入和中等收入国家中的抽象引入，肺炎仍然是儿童疾病和死亡的主要原因。推荐的用于诊断小儿肺炎的工具是对胸部X射线图像的解释，这很难标准化，需要训练有素的临床医生/放射科医生。当前的自动计算工具主要集中于评估成年肺炎，并接受了由单个专家评估的图像进行培训。我们旨在使用深入学习方法来提供一种计算工具，以使用由WHO专家X射线图像阅读面板训练的多位专家评估的X射线图像来诊断小儿肺炎。方法和分析目前正在从孟加拉国正在进行的WHO支持的监视研究中收集大约1万个小儿X射线X射线图像。每个图像将由两个训练有素的临床医生/放射科医生阅读，以在每个肺中存在或不存在原发性肺炎（PEP），如WHO所定义。在任何一个肺部都不相处的PEP标签的图像将由第三名专家审查，最终任务将使用多数票进行。卷积神经网络将用于肺部分割，以使图像对齐和扩展为参考，并将图像解释为PEP的存在。该模型将根据来自WHO的独立收集和标记的图像集进行评估。研究结果将是解释用于诊断小儿肺炎的胸部X光片的自动化方法。该研究使用正在进行的WHO协调监视中的现有X射线图像。道德和传播所有研究方案均由孟加拉国儿童健康研究所的伦理审查委员会批准。该研究的发起人认为，不需要获得英国爱丁堡大学研究与发展的学术和临床中央办公室的道德批准。所有发现将在开放式杂志上发表。将公开提供所有X射线标签和统计代码。将根据要求提供模型和图像。
脑部 MRI 图像的半监督分割
虽然神经网络架构的进步已导致语义分割任务最近取得了重大进展，但获取大量标记分割掩码的挑战限制了它在医学图像分析等实际应用中的广泛使用。这导致了一系列专注于半监督分割的新兴工作，其中可以使用大量未标记数据和少量标记数据来训练分割模型。半监督分类的最新研究表明，当有效使用一致性正则化等简单技术时，性能提升可能非常显著。在这项工作中，我们探索了一致性正则化在半监督分割中的有效使用，并表明当我们将一致性损失与选择信息标记图像的鉴别器结合使用时，生成的模型在多个标准基准上的表现明显优于之前的半监督语义分割工作。我们的实现代码可在 https://github.com/samottaghi/brain-segmentation 上找到。
CSC 2541：图像的生成AI
（例如，CSC 413/2516）•对神经网和CNN的坚实熟悉•线性代数的固体背景•多元计算和概率•差分方程将有用•编程技能（例如，Tensorflow或Pytorch，如果
阿尔茨海默氏症在MRI图像中的检测
使模型对某些特定特征敏感，但对边缘不敏感。2。通过转移学习即兴创作：通过使用Resnet50的预训练的权重，对阿尔茨海默氏症的特定数据进行了微调，以增强模型适应性并提高较小或不平衡数据集的性能。
评估双向图像上的视觉模型
Bistable图像，也称为模棱两可的图像或可逆图像，显示了视觉刺激，尽管观察者并非同时，但可以在两个不同的解释中看到。在这项研究中，我们使用可动的图像对视觉模型进行了最广泛的检查。我们手动收集了一个数据集，其中包括29张Bissable图像以及它们的相关标签，并在亮度，色彩，旋转和分辨率方面进行了121种不同的操作。我们评估了六个模型体系结构的分类和属性任务中的十二个不同模型。我们的发现表明，除了来自Idefics家族和llava1.5-13b的模型外，在模型之间，一个相对于另一个相对于另一个相对于另一个相对于图像操作的差异的明显偏爱，对图像旋转的例外很少。另外，我们将模型的偏好与人类进行了比较，并指出这些模型并没有与人类相同的连续性偏见，并且通常与人类初始解释有所不同。我们还调查了提示中的变化和使用同义标签的影响，发现与图像训练数据相比，这些因素明显更多的是模型的解释，而不是图像较高的图像表现出对Bissable图像解释的影响更高。所有代码和数据都是开源的1。