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增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
通过扩散来增强皮肤镜损伤的分割...
图像综合方法，例如生成对抗性网络，已成为医学图像分析任务中数据增强的一种形式。克服公共访问数据和提出质量注释的短缺主要是有益的。然而，当前技术通常缺乏对产生的疾病中详细内容的控制，例如疾病模式的类型，病变的位置以及诊断的属性。在这项工作中，我们在生成模型（即扩散模型）中适应了lat-est Advance，并使用使用特异性的视觉和文本提示来生成皮肤镜图像，并使用添加的控制流。我们进一步证明了基于扩散模型的框架比古典生成模型的优势在图像质量和提高皮肤病变上的分割性能方面的优势。它可以使SSIM图像质量度量增加9％，而骰子系数比以前的艺术增加了5％。
glioseg 的验证：实现稳健的胶质瘤分割
在实习期间，您将通过广泛的验证协议评估 Glioseg 的稳健性，其中包括分析管道中使用的各个分割模型的输出，并探索各种标签融合策略以组合这些输出。目标是实施和比较几种融合策略（从简单到更高级的策略），并找到提高分割准确性的最佳策略。在评估阶段，您将使用来自胶质瘤患者的扫描的保留数据集，其中将提供两位专家评估者的分割结果。这项工作将有助于提高管道的稳健性，并可能为脑肿瘤分析带来更好的临床应用。对于这个项目，拥有一些基本的 Python 编程和深度学习经验很重要。
自我监督的神经元分割，多代理增强学习
现有监督神经元分割方法的性能高度取决于准确注释的数量，尤其是应用于大型电子显微镜（EM）数据时。通过从未标记的数据中提取语义信息，自我监督的方法可以证明下游任务的性能，其中掩码映像模型（MIM）在其从掩盖的IMEM中恢复原始信息时已广泛使用了蒙版图像模型（MIM）。然而，由于EM图像中高度的结构局部性，并且存在相当大的噪声，因此许多素数很少有歧视性信息，从而使MIM预处理对神经元细分任务有效。为了克服这一挑战，我们提出了一个基于决策的MIM，该MIM利用强化学习（RL）自动搜索最佳的图像掩盖率和掩盖策略。由于巨大的勘探空间，使用单代机Agent RL进行体素预测是不切实际的。因此，我们将每个输入补丁视为具有共同策略的代理，允许多代理协作。此外，这种多代理模型可以在体素之间取决于依赖性，这对下游分割任务是有益的。表明，我们的方法对神经元分割任务的替代自我监督方法具有重要的影响。代码可在https://github.com/ydchen0806/dbmim上使用。
医学图像分割与分类的文献综述
1 简介 脑肿瘤是一团异常细胞。它有两种类型：恶性和良性。脑肿瘤症状可以是一般的，也可以是预先定义的。一般症状是由肿瘤压迫大脑或脊髓引起的。当大脑的某个部分由于肿瘤而无法正常运作时，就会出现预先定义的症状。研究人员应用不同的成像方式从几个医学成像系统中检测解剖结构 [1, 2]。脑肿瘤分割已被用于定义肿瘤区域，以帮助诊断疾病和选择治疗疾病的最佳方法。它是一种将肿瘤的一部分从整个图像中分离出来的工具。手动肿瘤分割方法耗时耗力，因此也会导致疾病的误诊。脑肿瘤分割方法分为阈值和区域生长等几种类型 [3, 4]。医学图像分割是疾病诊断的重要阶段。医学图像分割的目的是检测所需区域，以帮助专家更好地诊断疾病。它根据确定性描述将图像划分为多个区域，例如医学应用中的身体器官分割 [5]。分割是图像处理的重要工具。图像分割用于将图像分割为不同数量的对象和离散区域。图像分割的结果是组成整个图像的一组部分或从图像中截取的一组线。可以实施不同的方法来划分图像。分割方法包括阈值、聚类、基于边缘、基于区域、基于图形、分水岭和活动轮廓分割技术 [6]。医学图像分类是图像分类领域最重大的难题之一。它旨在将医学图像分为几类，以帮助专家进行疾病诊断或进一步研究。总体而言，医学图像分类分为两个步骤：特征提取步骤和分类步骤。在分类问题中，使用算法将测试数据准确地分类为预定义的类别。常见的分类算法类型有线性分类器、支持向量机、决策树和随机森林分类器 [7]。
术后多形性胶质母细胞瘤分割及不确定性估计
术后多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 的分割对于肿瘤治疗场 (TTFields) 治疗规划和其他临床应用至关重要。最近开发的用于术前 GBM 分割的方法在术后 GBM MRI 扫描中表现不佳。在本文中，我们提出了一种用于术后患者 GBM 分割的方法。我们的方法在目标函数中结合了一组分割网络和 Kullback-Leibler 散度一致性得分，以估计预测标签不确定性并应对噪声标签和观察者间差异。此外，我们的方法整合了手术类型并计算非肿瘤组织轮廓以自动分割肿瘤。我们在接受 TTFields 治疗的 340 次增强 T1 MRI 扫描数据集上训练和验证了我们的方法（270 次扫描用于训练，70 次扫描用于测试）。为了进行验证，我们开发了一个使用不确定性图和分割结果的工具。我们的工具可以对组织进行可视化和快速编辑，以根据用户偏好改善结果。三位医生在 12 次不同的 MRI 扫描中审查并评分了我们的分割和编辑工具。验证集平均 (SD) Dice 分数分别为整个肿瘤、切除、坏死核心和增强组织的 0.81 (0.11)、0.71 (0.24)、0.64 (0.25) 和 0.68 (0.19)。医生将 72% 的分割 GBM 评为可用于治疗计划或更好。另外 22% 可以在合理的时间内手动编辑以获得临床上可接受的结果。根据这些结果，提出的 GBM 分割方法可以集成到 TTFields 治疗计划软件中，以缩短计划过程。总而言之，我们通过手术类型、解剖信息和不确定性可视化扩展了最先进的术前 GBM 分割方法，以促进 TTFields 治疗计划中术后 GBM 的临床可行分割。
双阈值图像分割的容错量子算法
量子计算固有的高并行性和纠缠特性使得量子图像处理技术成为人们关注的焦点。图像处理中最广泛使用的技术之一是分割，其最基本的形式之一可以使用阈值算法来实现。本文提出了一种容错量子双阈值算法。该算法基于 Clifferd+T 门。由于 T 门增加了容错能力，但代价是成本比其他量子门高得多，因此我们的重点是减少 T 门的数量。这使得最先进的双阈值分割电路能够增加噪声容忍度、计算成本降低和容错能力。由于双阈值图像分割涉及比较操作，因此作为这项工作的一部分，我们实现了两个比较器电路。这些电路优化了 T 计数和 T 深度指标，使其与文献中目前可用的最佳电路比较器相比更胜一筹。
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。