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语义分割 - 易手式 - 合成 -
图像分割是计算机视觉中的一个基本问题，涉及将图像分为多个段或区域，以简化表示形式，并使其对分析更有意义。在对象识别，医学成像和自动驱动器之类的任务中至关重要，其中理解图像中不同对象的空间组织至关重要[3，4]。在图像分割的背景下经常引用的一项基础工作是Long等。的完全卷积网络（FCN）用于半分割[6]。本文通过对CNN进行适应Pixel的预测而无需任何完全连接的层，从而彻底改变了该领域，从而实现了端到端训练并了解任意大小的图像。这种方法为随后的分割方法中的许多后续发展奠定了基础。变压器模型的引入为处理图像分割任务带来了新的视角，该任务在传统上以卷积网络为主导。Xie等人的Seg-前论文。[7]集成了专门针对半分割需求量身定制的变压器体系结构。segformer在其层次变压器编码中脱颖而出，该编码器有效地处理多尺度特征，对于在准确的分割所需的可变分辨率下捕获详细上下文至关重要。
对胶质母细胞瘤切除程度的标准化评估，并具有自动化的早期术后分割
1 Computational Radiology and Arti fi cial Intelligence (CRAI), Department of Physics and Computational Radiology, Clinic for Radiology and Nuclear Medicine, Oslo University Hospital, Oslo, Norway, 2 Department of Physics, University of Oslo, Oslo, Norway, 3 Department of Physics and Computational Radiology, Clinic for Radiology and Nuclear Medicine, Oslo University Hospital, Oslo, Norway, 4 Department of Radiology, Clinic for Radiology and Nuclear Medicine, Oslo University Hospital, Oslo, Norway, 5 Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada, 6 Sandra E Black Centre for Brain Resilience and Recovery, Sunnybrook Research Institute, Toronto, ON, Canada, 7 Institute of Clinical Medicine, Faculty of Medicine, University of Oslo, Oslo, Norway, 8 Department of Neurosurgery, Oslo University Hospital, Oslo, Norway, 9 Department of Health Research, SINTEF Digital, Trondheim, Norway, 10 Department of Circulation and Medical Imaging, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Trondheim, Norway, 11 Department of Neurosurgery, St. Olavs Hospital, Trondheim University Hospital, Trondheim, Norway, 12 Department of Neuromedicine and Movement Science, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Trondheim,挪威，13个寿命中心大脑和认知的变化中心，奥斯陆大学，奥斯陆，挪威
使用异质特征跨注意的神经网络
视网膜血管在检测视网膜疾病（包括高血压性视网膜病）中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中，应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络，结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
纵向早期发作的阿尔茨海默氏病研究中的致病变异
减少或消除温室气体排放的电气对于减轻气候变化至关重要。但是，我们的制造和运输基础设施的很大一部分将难以理用，并且/或将继续使用碳作为关键组成部分，包括航空，重型和海洋运输和化学工业。在此路线图中，我们探讨了多学科方法如何使我们能够关闭碳循环并通过将这些难以振兴的区域以及那些继续需要碳的碳化力来创造循环经济。我们讨论了这两种方法：开发碳替代品并提高了通过分离实现的碳的能力。此外，我们认为共同设计和使用驱动的基础科学对于达到积极的温室减少气体目标至关重要。
细胞NAP：一种用于定量相成像中3D细胞分割的快速，准确算法
1引入细胞形状的调节和协调在生物存在的各个阶段都是天然生理的核心。光学成像的最新进展通过揭示了具有先前未想象的细节的细胞特征和过程，从而为这种现象提供了机械见解。1，2，3对这种复杂的生物过程进行准确分析的中心是细胞图像的精确分割。量化细胞形态，例如形状，面积，循环，纵横比等，首先是在给定视野中首先分割细胞。由于其毫无疑问的意义，已经完成了许多工作来标准化该过程。有发达的开源软件套件，尤其是CellProfiler 4和Cellpose，5，以非常准确地执行此类分割任务。最新对CellProfiler的更新包括三维（3D）图像分割的功能，目前是执行此类任务的最广泛使用的工具。但是，由于当前用于生物成像的主力是荧光显微镜，因此所有标准的分割软件均针对荧光图像进行优化和针对分析。然而，非常需要研究活细胞中各种结构的动力学和生理活性。定量相成像（QPI）使用基于激光的干涉法测量光场图像，并迅速作为可行的成像替代方案出现，因为它提供了无标签方式的形态和动力学的客观度量。这个1除了由常规强度的微拷贝技术提供的振幅图像外，QPI还测量了由样品的折射率（RI）分布控制的光相延迟图。由于内源性RI分布与细胞类型的结构和生化特征密切相关，因此可以分析获得的现场图像，以系统地发现图像中编码的细胞类型特异性形态和生物物理指纹。在过去的二十年中，QPI为各种生物学植物提供了重要的见解，从红细胞的膜动力学6到神经元活性7和细胞纳米粒子相互作用，8、9和细胞 - 滴定相互作用。10最近，还表明QPI图像可以使用深度学习技术映射到荧光图像，这是一种概念，即形成图像到图像的翻译。使用QPI和机器学习的组合的污渍（即，特定的荧光团/污渍将在未标记的标本中结合）的预测，11 - 13及其逐渐添加了更多的污渍。的确，具有计算特异性的相成像可以独立地独立地测量核和细胞质的生长，而不会丧失生存力。中述许多应用和其他紧急应用的中心是QPI在依附和流动的细胞种群中QPI的固有能力，在库中测量单细胞体积和质量非破坏性和超敏感性。1进行此类分析的关键步骤是细胞群体层析成像图像的准确分割。由于QPI成像仍然是细胞生物学领域中相对较新的技术，因此分析管道不像荧光图像那样发达。为荧光图像分割而开发的工具箱与QPI图像无法很好地工作，因为荧光对比度比RI对比度更加清晰。同样，在某些分割程序中，染色的核被用作定义各自的细胞质边界的基准标记，因此，这种算法在QPI成像中不能直接实现。这促使研究人员开发了针对QPI图像量身定制的分割算法，但其适用性仅限于迄今为止的二维图像。用于3D QPI细胞分割的最新方法是一种基于OTSU的3D水置算法15（以下称为这项工作中的OTSU阈值算法）。
使用神经技术支持的智能级联 U-Net 模型进行脑肿瘤分割
据神经病学专家介绍，脑肿瘤对人类健康构成严重威胁。脑肿瘤的临床识别和治疗在很大程度上依赖于准确的分割。脑肿瘤的大小、形状和位置各不相同，这使得准确的自动分割成为神经科学领域的一大障碍。U-Net 凭借其计算智能和简洁的设计，最近已成为解决医学图片分割问题的首选模型。局部接受场受限、空间信息丢失和上下文信息不足的问题仍然困扰着人工智能。卷积神经网络 (CNN) 和梅尔频谱图是这种咳嗽识别技术的基础。首先，我们在各种复杂的设置中组合语音并改进音频数据。之后，我们对数据进行预处理以确保其长度一致并从中创建梅尔频谱图。为了解决这些问题，提出了一种用于脑肿瘤分割 (BTS) 的新型模型，即智能级联 U-Net (ICU-Net)。它建立在动态卷积的基础上，使用非局部注意力机制。为了重建脑肿瘤的更详细空间信息，主要设计是两阶段级联 3DU-Net。本文的目标是确定最佳可学习参数，以最大化数据的可能性。在网络能够为 AI 收集长距离依赖关系之后，将期望最大化应用于级联网络的横向连接，使其能够更有效地利用上下文数据。最后，为了增强网络捕捉局部特征的能力，使用具有局部自适应能力的动态卷积代替级联网络的标准卷积。我们将我们的结果与其他典型方法的结果进行了比较，并利用公开的 BraTS 2019/2020 数据集进行了广泛的测试。根据实验数据，建议的方法在涉及 BTS 的任务上表现良好。肿瘤核心（TC）、完整肿瘤、增强肿瘤分割BraTS 2019/2020验证集的Dice评分分别为0.897/0.903、0.826/0.828、0.781/0.786，表明在BTS中具有较高的性能。
微分类SD-WAN最佳实践
Enhanced Security : By isolating workloads and segments of the network, microsegmentation reduces the attack surface, preventing lateral movement of threats across the network.Granular Policy Enforcement: It allows for the a pplication of highly specific security policies based on the char acterist ics of the traffic, the user, application needs, and comp liance requirements, enhancing the overall security posture.Improved Networ k Performance and Reliability: SD-WAN can优先考虑关键应用程序，并有效地路由流量。与微度段结合使用，这可以确保仅安全或关键的应用程序不安全，但也可以接收他们最佳性能所需的网络资源。合规性和数据保护：微分量通过提供对数据流的详细控制并隔离处理敏感信息的系统，有助于满足调节性合规性。
分析不同柑橘属的果皮结构。通过光学显微镜，SEM和μCT，用手动和自动分割
有助于更好地理解这种高度阻尼材料系统中的形式 - 结构 - 条件关系。首次使用了多种方法，使我们能够定量分析3D完整柑橘类果皮中细胞和血管bun的排列，这是成功仿生转移的先决条件。在宏观和显微镜水平上使用不同的成像技术（光学显微镜，SEM，M CT）检查果皮。因此，光和扫描电子显微镜（SEM）用于检查细胞组织和细胞排列。此外，小型计算断层扫描（M CT）用于可视化油腺的排列和血管束的方向。X射线计算的Tomo-Graphy扫描是一种以非或不足的方式呈现对象的3D可视化的方法。16,17也称为高分辨率X射线计算机断层扫描（HRXCT），因为它可以在亚微米水平（50 m m – 325 nm）下具有分辨率。16,17本研究中使用了一词微型层析成像或M CT。柑橘类物种之间存在的细胞间空间的不同强度已在及时消费的手动测量中确定。这是由于主要不均匀的生物组织以及细胞组织，液体和细胞间空间之间的弱对比度。手册，二维评估通常是主观的，并且很难再进行，但最重要的是很耗时。用于例如3维分析为18,22分类，Ilastik使用随机的森林分类器。22ct-scans软件morpho+使用流域算法，随后根据几乎分离的卷进行了颜色编码的分析。16,18还有多种其他用于二维和三维分割的软件工具，例如Fiji Weka，19 Survos，20或更快。21在这项研究中，细胞间空间不仅可以手动确定，还可以使用基于机器学习的图像分析软件Ilastik（开源项目）确定。ilastik是一个开源项目，允许用户在图像处理方面没有（很多）专业知识来执行细分和分类。23,24分类器从用户的输入中学习，该输入以类似于Microsoft Paint软件的接口进行训练。18，它提出了实时反馈和方便的接口。18个新标签用于交互作用地微调分类器。18,24一旦培训了分类器，就可以使用它来处理整个数据集。18此外，Ilastik允许使用流域算法将体积分割为较大的体素。
对执行白质学分割的自动化方法的系统综述
白质区域分割是一个关键的研究领域，该研究领域利用扩散加权的磁共振成像（DMRI）来识别和映射单个白质区域及其轨迹。本研究旨在提供有关脑DMRI扫描中白质区域分割的自动化方法的全面系统文献综述。有关PubMed的文章，ScienceDirect [神经图像，神经图像（临床），医学图像分析]，Scopus和IEEExplore数据库以及医学成像计算和计算机辅助干预协会（MICCAI）（MICCAI）（MICCAI）和国际生物医学成像（ISBI）的国际审核组织（ISBI）的会议记录。此系统搜索和评论确定了619篇文章。使用查询“白质区分割或纤维道识别或纤维束分割或拖拉术解剖或白质分割或区域分割”来遵守指定的搜索标准。其中，有27％采用基于直接体素的方法，25％应用基于流线的聚类方法，20％使用基于流线的分类方法，14％实施了基于ATLAS的方法，以及14％使用的混合方法。本文深入研究了与每个类别相关的研究差距和挑战。此外，这篇评论论文阐明了最常使用的公共数据集，以进行管段分割及其特定特征。此外，它提出了评估策略及其关键属性。审查以详细讨论该领域的挑战和未来方向进行了详细讨论。
AM-SegNet 用于增材制造原位 X 射线图像分割和特征量化
摘要 同步加速器 X 射线成像已用于检测金属增材制造 (AM) 过程中熔池的动态行为，此过程中会产生大量图像数据。在此，我们开发了一种高效且稳健的深度学习模型 AM-SegNet，用于分割和量化高分辨率 X 射线图像，并准备了一个包含超过 10,000 个像素标记图像的大型数据库，用于模型训练和测试。AM-SegNet 结合了一个轻量级卷积块和一个定制的注意机制，能够以高精度（∼ 96%）和处理速度（每帧 < 4 毫秒）执行语义分割。分割结果可用于关键特征（例如锁孔和孔隙）的量化和多模态相关分析。此外，还展示了 AM-SegNet 在其他先进制造工艺中的应用。所提出的方法将使制造和成像领域的最终用户能够加速从收集到分析的数据处理过程，并提供对过程控制物理学的洞察。