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使用UNET-FEW SHOT示意图分割的脑肿瘤分割
摘要。早期发现和确定适当的治疗技术将建立癌症患者的耐力。诊断和治疗脑肿瘤的关键步骤是准确可靠的分割。鉴于其形状不平坦和不透明的边界，神经胶质瘤是最困难的脑癌之一。由于其设计存在显着差异，因此，神经胶质瘤脑生长的程序划分是一个流体主题。在本文中报告了改进的基于UNET的设计，用于自动从MRI图像中对脑肿瘤进行自动分割。培训语义部模型需要大量的精细澄清信息，这使得迅速适应不符合此要求的不熟悉类的挑战。最初的射击细分试图解决此问题，但存在其他缺陷。因此，在本文中讨论了几乎没有示意的示意图分割，以分解同时将原始分类与基本类别和足够模型分类的投机能力。上下文感知的原型学习（CAPL），用于通过利用早期信息从帮助测试中出现早期信息，并逐步增强逻辑数据到分类器，并根据每个问题图片的实质模制。结果揭示了开发模型的表现。
人工智能驱动的应用程序细分
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光照不变的物体分割
常见的通用分割方法会因照明突然变化而受阻。由于打开灯而导致的亮度显著增加以及物体投射的阴影通常会导致这些方法产生错误的分类。为了实现照明不变分割，本文讨论的共线向量模型从局部像素邻域构建 RGB 颜色向量。亮度变化只会对这些向量的长度产生标量值的影响。因此，可以采用正交距离测量来确定照明不变下的局部颜色相似性。在存在加性噪声的情况下，通过找到从向量到未知无噪声信号的最小正交距离来估计向量共线。距离最小化可以定义为最小特征值问题。该最小值被纳入贝叶斯框架，从而允许最大化决策的后验概率 (MAP)。将结果值与静态和自适应阈值进行比较。分类标签被认为是通过马尔可夫随机场 (MRF) 采样的，以对像素相互依赖性进行建模。相应的能量函数定义为证据在空间邻域上的积分。这会导致前景蒙版的空间紧凑性和平滑边缘。使用 PETS 2001 数据集和特定照明测试集来衡量性能。
及术后胶质瘤分割
材料和方法数据描述本研究已获得我们机构研究伦理委员会的批准。手动分割的脑胶质瘤的真实 MRI 成像数据包括来自脑肿瘤分割 (BraTS) 2019 开放存取库的 335 例（259 例高级别胶质瘤 [HGG] 和 76 例低级别胶质瘤 (LGG)）术前病例，以及来自我们当地医疗中心的另外 102 例病例，其中包括 62 例术后病例（52 例 HGG、10 例 LGG）和 40 例术前病例（30 例 HGG、10 例 LGG）。术后病例包括通常在初次切除后 3 个月及以后开始的随访 MRI，这些随访分别作为术后临床基线和用于跟踪疾病进展/复发。不包括术后立即（手术后 48 小时内）进行的任何扫描。自 2012 年成立以来，与医学图像计算和计算机辅助干预会议联合组织的 BraTS 已经评估用于脑 MRI 上胶质瘤体积分割的机器学习模型。BraTS 多机构国际数据集包括来自 19 个独立机构的数据，被广泛用作基准，包含跨多个供应商和机器手动分割的术前 HGG 和 LGG。7、15、16 来自我们当地机构的数据集与 BraTS 数据不重叠（我们的机构不是最初为 BraTS 数据集做出贡献的站点之一）并且由根据世界卫生组织标准（2007 年或 2016 年标准，取决于病例发生在 2016 年之前还是之后）经组织学证实的 II - IV 级胶质瘤组成。由于这些数据与原始 BraTS 数据是分开的，因此我们在此将这些数据称为本地数据集。每个胶质瘤病例由 4 个不同的序列组成（T1 对比前、T1 对比后 [T1ce]、T2 和 T2-FLAIR）。从本地数据集中随机选取 20 例术前病例和 20 例术后病例进行测试。其余 397 例病例按 80:20 的比例随机分配到训练数据集和验证数据集中。
细分：营销战略的基础
概述 营销的一个目的是识别客户的需求，从而确定满足这些需求的最佳方式。然而，组织几乎不可能满足每个客户的独特需求。相反，将资源分配给特定的客户群体更为有效。由于客户的需求各不相同，营销人员必须识别相似客户群体中的共同需求，并识别不同客户群体之间的独特需求。这种对市场的理解是 Gelb 的增长手册的基础。作为一种更为人熟知的研究技术，市场细分是实施成功营销战略不可或缺的步骤。市场细分的真正价值在于将客户划分为不同的群体，以便有效地接触客户子集。市场细分力求识别具有共同点但特征与其他客户群体不同的客户群体。使用分类信息对每个细分市场进行分析并为每个细分市场分配一个描述性昵称（例如，战士、创新者等）非常有帮助。此外，应根据细分市场中各个成员的共同特征对每个细分市场进行详细描述。此分析过程可帮助研究人员验证细分解决方案是否符合市场现实，并以全面而有见地的方式描述每个细分市场。除了分析过程之外，还有其他一般经验法则可帮助验证细分解决方案。应使用以下标准评估细分市场：
人类大脑的解剖分割
磁共振成像 (MRI) 是一种强大且多功能的成像方式，是许多研究不可或缺的组成部分，尤其是在进行定量分析时。MRI 是成像大脑的首选方法，因为它具有出色的软组织对比度。将大脑准确分割成解剖区域可以对大脑进行准确的定量分析。三个可以自动对人脑进行解剖分割的软件程序是 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER。本研究的目的是使用 FreeSurfer 作为基线，并调查 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 在同一数据集上的输出的一致性。使用 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER 对来自 IXI 数据集的 185 个 T1 加权 3D MR 图像进行分割。使用默认训练检查点对 IXI 数据集的 FastSurfer 和 FreeSurfer 输出以及相应的大脑 MR 图像作为 MAPER 的源图谱。然后使用 Jaccard 相似系数将 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 分割进行比较。MAPER 在复制符合 FreeSurfer 的皮层下区域输出方面表现优于 FastSurfer。MAPER 和 FastSurfer 在皮层区域的表现类似。