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使用视觉变压器X射线图像中的非法对象检测
摘要 - 占对象检测是在各种高安全地点执行的关键任务，包括机场，火车施工，地铁和港口。每小时检查数千张X射线图像的持续和乏味的工作可能会在精神上征税。因此，深层神经网络（DNN）可用于自动化X射线图像分析过程，提高效率并减轻安全人员的检查负担。通常在相关文学中使用的神经体系结构是卷积神经网络（CNN），而视觉变压器（VIT）很少使用。为了解决这一差距，本文对X射线图像中非法项目检测的相关VIT体系结构进行了全面评估。这项研究利用了变压器和杂化主链，例如Swin和Nextvit，以及探测器，例如Dino和RT-Detr。结果证明了Dino Transformer探测器在低数据策略，令人印象深刻的Yolov8实时性能以及混合NextVit主链的有效性中的出色准确性。索引术语 - 对象检测，X射线，视觉变压器，深神经网络
用三重DES加密加固图像和HMAC
Visakhapatnam，Andhra Pradesh，印度摘要中，在这个世界上，数字照片保护至关重要，本文通过结合使用Triple DES Encryption和HMAC完整性验证，为屏蔽照片提供了坚固的答案。该提出的技术通过结合了一个经过验证的对称键块密码来加强图像信息，从而引入了多层安全范式。Triple Des补充了加密电力，克服了传统加密策略中发现的障碍。此外，采用HMAC（基于哈希的总消息身份验证代码）来确保确保完整性和身份验证。拟议的项目通过将照片分为块来启动，每个块使用3DES算法经历了三倍的加密系统。这种三层方法增强了照片对蛮力攻击和加密脆弱性的弹性。3DE的使用及其安全的安全文件为保护虚拟的机密性和完整性提供了坚固的基础。该合资企业为照片安全性，利用三重加密和HMAC身份验证引入了单一的技术。通过这种双层保护加固照片，提出的方法为虚拟图像安全领域内的主要苛刻情况提供了一种全面的方法。关键字：图像安全性，三重加密，HMAC验证，数据完整性，密码学，网络安全，视觉数据保护，加密方法，安全范式，数字图像加固。2。在一代人中进行了简介，在其中数字隐私和安全性至关重要的是，强大的加密机制以屏蔽敏感事实的强大加密机制从未如此重要。易于自动图像加密和解密设备是一种基于Python的软件，旨在为客户提供可靠的加密和解密快照的方式，同时确保事实的完整性和机密性。挑战可容纳两个主要功能：照片加密和图像解密。通过使用TKINTER构建的人 - 令人愉悦的图形接口，用户可以使用Triple DES（3DES）加密无缝地加密照片，这是一种以强大的保护功能而识别的对称键块密码。此外，该软件还采用基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）来肯定加密图像的完整性，包括额外的安全层来篡改。1。照片加密：用户可以挑选照片文件并指定加密键，启动加密过程。实用程序利用DES3加密算法转换图像信息，以确保具有合适解密密钥的最有效的法律事件可以使得进入原始内容的权利。HMAC验证：为了防止未经授权的更改加密照片，小工具为每张加密图片生成了HMAC。此HMAC用作数字签名，允许
标志重塑：印尼税务机关公关策略在塑造组织文化形象中的应用
本文解释了印度尼西亚共和国税务总局 (DGT) 公共关系部门如何通过展示财政部的文化价值观来重塑其徽标，从而塑造形象。这是因为以前的研究缺乏对徽标重塑过程的全面解释。在 DGT，由于公众对 DGT 的信任度低，因此进行了徽标重塑。因此，DGT 公共关系的策略之一就是塑造机构形象。本研究采用定性研究方法，通过采访选定的消息来源收集数据，使用目的抽样技术和源三角测量作为测试数据有效性的技术。使用评估、沟通和分析、设计和行动计划模型对结果进行分析。品牌重塑过程包括 1）描述问题；2）利用各种沟通渠道和目标来发布新标识；3）聘请专业顾问进行规划，包括研究、战略制定和实施；4）以及执行计划、制定规则和监督 DGT 品牌重塑过程中的所有活动。
使用深度学习1
新型成像平台的开发提高了我们收集和分析36个三维（3D）生物成像数据集的能力。计算的进步已导致能力37从这些数据中提取复杂的空间信息，例如组成，形态和38个多模式结构的相互作用，稀有事件以及多模式特征的整合39结合解剖学，分子和分子和转录组的信息（以及其他）信息。然而，这些定量结果中的精度40在本质上受到输入图像的质量的限制，该输入图像的质量可能包含缺失或损坏的区域，或者由于机械，时间或42个财务限制而导致的分辨率差。在完整成像的应用中（例如灯页显微镜和43个磁共振成像）至基于截面的平台（例如串行组织学和串行第44部分传输电子显微镜），成像数据的质量和分辨率已成为45个至高无上的。46
基于改进UNet网络的磁共振成像脑肿瘤图像分割方法
5倍交叉验证评估结果（1,2）表明，由于电离辐射和基因突变的影响，胶质瘤占中枢神经系统原发性肿瘤的27%（3-6）。胶质瘤的发病率随年龄增长而增加（1,2,6-8），不同级别的胶质瘤发病率不同。根据恶性程度，胶质瘤病理分为I至IV级，其中II级及以下为低级别胶质瘤（LGG），III级及以上为高级别胶质瘤（HGG）（9）。例如，HGG患者的中位生存期（MST）通常小于2年，而患有HGG的HGG患者的MST仅为4至9个月。此外，分子研究已发现了可增强诊断和提供生物标志物的特征（10）。异柠檬酸脱氢酶 1 和 2 (IDH1/2) 突变以及 X 编码蛋白 (ATRX) 和 TP53 突变的存在提示弥漫性星形细胞瘤，而 IDH1/2 突变与 1p19q 缺失相结合则提示少突胶质细胞瘤 (10)。受体酪氨酸激酶基因的局部扩增、端粒酶逆转录酶 (TERT) 启动子突变以及 10 号和 13 号染色体的缺失和 7 号染色体的三体性是胶质母细胞瘤的显著特征，可用于诊断目的 (10)。此外，LGG 中 B-Raf 原癌基因 (BRAF) 基因融合和突变的存在以及 HGG 中组蛋白 H3 的突变的存在也可以作为
人类脑电图和人工神经网络揭示了自然图像中物体真实世界大小的解耦表征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.19.553999 doi：bioRxiv 预印本
为亚洲血管伤口图像开发可解释的人工智能模型
关键信息 • 鉴于血管伤口的复杂性和动态性，其评估仍然具有挑战性；人工智能和机器学习方法可以帮助进行伤口分析。• 利用 2957 张亚洲血管伤口图像，开发了机器学习模型来分析伤口图像。使用可解释性方法来解释人工智能决策推理。• 伤口图像分析模型对伤口图像的分类准确率为 95.9%（AUC 0.99），自动估计深度分类和伤口测量准确率为 85.0%（AUC 0.97）和 87.1%（AUC 0.92），伤口分割准确率为 87.8%（AUC 0.95）。• 随着进一步发展，它可以用作临床决策支持系统并集成到现有的医疗保健电子系统中。
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。
自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。