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使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
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一种新的量子状态连接策略
与传统数据处理系统相比，量子图像处理因其更快的数据计算和存储速度而备受关注。将传统图像数据转换为量子域和状态标签准备的复杂性仍然是一个具有挑战性的问题。现有技术通常直接连接像素值和状态位置。最近，EFRQI（量子图像的有效灵活表示）方法使用辅助量子位，通过 Toffoli 门将表示像素的量子位连接到状态位置量子位以减少状态连接。由于每个像素连接使用两次 Toffoli 门，因此仍然需要大量位来连接每个像素值。在本文中，我们提出了一种新的 SCMFRQI（状态连接修改 FRQI）方法，通过使用重置门修改状态连接而不是重复使用相同的 Toffoli 门连接作为重置门来进一步减少所需的位数。此外，与其他现有方法不同，我们使用块级压缩图像以进一步减少所需的量子位。实验结果证实，所提出的方法在图像表示和压缩方面均优于现有方法。
为具有可变数据速度的科学探测器 ASIC 设计流数据合并架构
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近，像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而，随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现，更多来自计算域的数字功能（例如压缩）可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而，这些计算功能通常具有高且可变的延迟，而科学探测器必须实时运行（即无停顿）以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例，该探测器具有片上数据压缩功能，可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战，我们提出了一种 ASIC 设计架构，用于合并可变长度的数据，以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言
timePix3数据采集，在线分析和自动化的高性能软件包
更多信息：Poikela，TimePix等。“ timePix3：一个65K频道混合像素读数芯片，带有TOA/TOT和稀疏读数。”仪器杂志9.05（2014）：C05013。
高灵敏度的配色元面纳米晶体结构的光学设计CMOS图像传感器Chulsoo Choi 1，Jonghoon Park 1，Yunki Lee 1，
1 System LSI部，三星电子，Yongin-si，Gyonggi-Do，韩国共和国，电子邮件：chulsoo.choi@choi@samsung.com 2 Samsung高级技术研究所，Suwon，Suwon，Gyeonggi-do，Gyonggi-do，韩国，韩国，3 Semiconductor R＆D Center，Semiconductor R＆D Center，Samiconductor R＆D Center，Samsong remolon oferea Electronemonge oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon oferon，wore，hissi si，gye，he gye， 4铸造司，三星电子，扬宁 - 锡，朝鲜共和国摘要 - 在本文中，一种称为Nano-Prism（NP）设计的元体型结构是由完整的EM-WAVE分析工具设计的，严格耦合的波浪分析（RCWA），并在0.64μmpixel Image Sensor上应用于50MMM，并将常规μ-镜头。为了将NP结构应用于产品级别图像传感器，不仅要在直接光中固定特征，而且还要在倾斜的光条件下使用主要射线角（CRA）保护特征。在本文中，描述了NP设计和改进的像素特征在斜光条件下。此外，NP的关键优势之一是光谱响应可以通过安排图案设计而不更改颜色滤镜材料来调节，这在本文中得到了验证。此外，在本文中也证明了创新的量子效率（QE）提高（QE）的提高（QE），这导致了25％的灵敏度和1.2dB的信号与噪声比（SNR）的改善，以及其他重要的传感器特性，例如自动对焦和分辨率。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
改进了...
摘要 - 这项研究引入了一个专门为医疗物联网设备设计的轻量级图像加密框架，并利用了6D混沌图与XOR扩散，像素置换量和可选替换层结合使用。该方法利用了高维混沌系统的固有随机性，刻薄性和敏感性来实现敏感的医学图像的强大加密和安全传播，包括X射线，MRIS和ECGS。全面的评估表明，该框架有效地破坏了空间连贯性，达到了几乎零像素相关性和高熵（〜8），同时保持适合资源受限物联网环境的计算效率。加密方案表现出对输入变化的显着敏感性，平均NPCR为99.6％，UACI超过33％，突出了其对差异和统计攻击的鲁棒性。对传统和低维混沌加密方法的比较分析表明，该算法在加密安全性和性能之间提供了卓越的平衡。调查结果表明，所提出的系统是在医学物联网应用程序中实时，安全图像处理的可行解决方案。未来的研究将研究自适应参数调整以及机器学习的整合以提高加密效率和鲁棒性。。关键字 - 6D混沌图，轻质加密，XOR扩散，医学物联网安全性，像素排列。