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图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
通过增加
摘要：对象检测是每个驱动程序自主系统（DAS）功能之一。但是，当前使用的对象检测结果限于检测大物体，而对于小于80 * 80像素的小物体，使用Yolo时检测准确性可能小于60％。基于上面的低对象检测准确性结果，本研究将尝试将Yolo输入图像中的网格数量从7*7、10*10、13*13、13、16*16和19*19中的Yolo输入中提高，以提高对象检测精度的大小。获得的图像数据分为两个部分：培训数据的70％，测试30％。根据测试的结果，对80 * 80像素的物体进行了7 * 7的网格，众所周知，检测结果的准确性达到90％。同时，网格的数量10 * 10、13 * 13、16 * 16和19 * 19仍在进一步测试中。
Timespot1 ASIC 上的首次测量：快速计时、高...
1L. Anderlini 等人，用于带电粒子检测的 3D 沟槽硅像素的固有时间分辨率。《仪器仪表杂志》，15，P09029，2020 年。2D. Brundu 等人，具有增强定时性能的 3D 沟槽硅传感器的精确建模以及与光束测量的比较。arXiv:2106.08191v1 [physics.ins-det]，JINST 即将出版（2021 年）。
内窥镜国际开放-Thieme Connect
摘要：背景：腺瘤的检测率较高，这些内镜者花费更多时间观察结肠镜检查中的屏幕边缘。尽管如此，与病变检测有关的眼动参数仍然未知。这项研究旨在终止与结直肠腺瘤检测有关的特定眼动参数，包括特定区域的凝视率和眼动速度。方法：这项研究是对一项随机对照试验的事后分析，该试验研究了修改内镜医生对结直肠腺瘤检测的眼睛运动的影响。根据内窥镜医生在每次检查中的凝视坐标计算特定区域和眼动速度的凝视速率。排除了观察和处理息肉所需的时间。将屏幕分为6×6部分时，将下部外围区域定义为底部行。在患有和没有腺瘤的患者之间比较了这些参数。结果：五名医生进行了158次结肠镜检查。腺瘤检测组表现出较低的外围目光率（13.7％比9.5％，p = 0.004）和较小的平均眼动运动距离（29.9像素/30 ms，而33.3像素/30 ms，p = 0.022）。逻辑回归分析表明，较低的外围视觉率> 13.0％和平均眼动运动距离<30像素/30 ms是增加了腺瘤检测的独立预测指标（P = 0.024，优势比[OR]：2.53，95％的置信区间[CI]：1.71–3.28; P = 0.045; P = 0.045; 1.03–20.2），而年龄，性别和戒断时间却没有。结论：较低的外周观察速率和缓慢的眼睛运动与结直肠腺瘤的检测有关。
竞争边缘通讯 - 2024年11月
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病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
技术杂志
在互联网时代，用户中有许多图像在用户中流传，其中一些图像包含需要机密性的财务或个人信息。加密算法长期存在，并且所使用的数据集中在文本数据上，而多媒体数据长期以来被忽略了。此外，在3D图像编码技术中存在明显的缺点。本文提出了一种使用洛伦兹混乱系统（通过使用洛伦兹系统的三个方程式）开发的图像的方法，以电子方式加密和解密，在此之前，图像像素是使用可逆的转移和旋转过程来增加了cixels cixels cix cip cip cip cip cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking的图像像素的破坏。然后，他假设的技术给出了以下结果：图像加密之前的平均熵计算为（7.285），图像加密后（7.9974）的平均NPCR为（99.65％），UACI为（30.35％），这证实了所提出的方法是可靠的和适用的。此外，与其他类似作品相比，建议的技术可以提供最佳的结果。
使用超像素融合、GoogleNet 和线性邻域语义分割的 SLIC 分割进行脑肿瘤分类
脑肿瘤是由于细胞不受控制地生长而产生的异常组织肿块。脑肿瘤通常会缩短寿命并在后期导致死亡。自动检测脑肿瘤是计算机辅助疾病诊断系统中一项具有挑战性且重要的任务。本文提出了一种基于深度学习的脑肿瘤分类方法。使用边缘方向总变分去噪去除脑 MRI 图像中的噪声。使用超像素融合的 SLIC 分割对脑 MRI 图像进行分割。将分割结果提供给经过训练的 GoogleNet 模型，该模型可识别图像中的肿瘤部分。一旦识别出肿瘤，便使用基于卷积神经网络 (CNN) 的改进语义分割模型对肿瘤段边缘的像素进行分类。改进的语义分割使用像素的线性邻域来进行更好的分类。由于边界处的像素被准确分类，因此最终识别出的肿瘤是准确的。实验结果表明，该方法在 GoogleNet 分类模型中的准确率为 97.3%，线性邻域语义分割的准确率为 98%。
移植：功能神经成像的图形过滤的时间词典学习
大脑中钙信号的光学成像使研究人员能够同时观察数十万个单个神经元的活性。当前方法主要使用形态学信息，通常集中在细胞体的预期形状上，以更好地识别视野中的神经元。明确的形状约束限制了具有更复杂形态的其他重要成像尺度的自动细胞识别的适用性，例如树突状或广场成像。具体来说，荧光组件可能会被分解，未完全发现或合并，以无法准确描述潜在的神经活动。在这里，我们提出了图形过滤的时间词典（移植物），这是一种新方法，将独立的荧光组件作为字典学习问题构成问题。具体来说，我们专注于时间轨迹（科学发现中使用的主要数量），并学习一个时间痕迹词典，其空间映射是空间映射的作用，该空间映射充当存在系数编码，该系数是在。此外，我们提出了一个新颖的图形滤波模型，该模型可以根据其共享时间
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。