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MRI图像使用U-NET和图像处理技术
Kush Vora Ninad Mehendale *计算机工程系电子系K.J Somaiya工程学院K.J.Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。 MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。 但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。 深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。 我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。 该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。 提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。 使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。 关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。 封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。 随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。Somaiya工程学院孟买，印度孟买，印度kush.v@somaiya.edu ninad@somaiya.edu摘要 - 脑肿瘤是死亡的主要原因之一，因此，尽早诊断它们至关重要。MRI是检测肿瘤的最有效诊断工具。但是，热噪声，温度波动和其他伪影可能会产生嘈杂的MRI扫描，从而导致诊断不准确。深度学习算法与图像处理技术结合使用，已在各种医学成像任务中有助于增强MRI图像。我们的工作提出了一个带有两个编码器码头对的U-NET体系结构，用于降解MRI扫描，该扫描在通过注入合成高斯噪声生成的数据集上进行了细微的调整。该模型将峰信号与噪声比（PSNR）从11.90提高到30.96。提出的工作还提供了经验证据，表明拟议的deoising策略可将脑肿瘤的预测准确性提高近23％。使用U-NET开发的去核技术将使放射科医生和计算机辅助诊断系统（CAD）在精确诊断疾病中通过产生清洁剂和更清晰的MRI扫描来使其受益。关键字 - 图像增强，脱氧，U-NET，脑肿瘤，高斯噪声I. i ntroduction a脑肿瘤是一团异常的脑细胞。封闭人脑的头骨非常坚硬，因此在这个紧密区域内的任何发展都会导致重大并发症。随着这些肿瘤的生长，头骨内部的压力会增加，从而导致脑损伤。脑肿瘤分为两种不同类型。恶性（癌）和良性（非癌症）。这些肿瘤进一步分为原发性和继发性肿瘤（转移性肿瘤）。原发性脑肿瘤起源于大脑内部，但是当癌细胞从其他器官传播到大脑（肺部到大脑）时，转移性脑肿瘤就会发展。绝大多数原发性脑肿瘤都不癌。死亡率的第十个主要原因是脑肿瘤。在2020年，全球估计，有251,329人死于原发性恶性脑和中枢神经系统（CNS）肿瘤。今天在美国，估计有70万人受到原发性脑肿瘤的影响。这些肿瘤可能是致命的，并对生活质量产生重大影响。女性比男性更有可能获得任何类型的大脑或脊髓肿瘤，而男性则更有可能患上恶性肿瘤。这主要是因为某些类型的肿瘤在一种性别或另一种性别中更为普遍（例如，脑膜瘤在女性中更为常见）。患有恶性大脑或中枢神经系统肿瘤患者的5年生存率
心理学学院PSY.D.临床心理学计划...
nova东南大学的政策声明迫使NSU不可抗力的NSU对学生的职责和义务应立即被暂停，恕不另行通知，在所有时期内都关闭大学，或停止或削减行动，因为不可抗力的事件，包括，不限于任何局限，任何伤亡或任何伤亡，洪水，洪水，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸式，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，不断地，爆炸，爆炸，不断地，爆炸，爆炸，爆炸，爆炸，造成范围，爆炸，爆炸，造成范围，不得上帝的法案，飓风，战争，政府行动，恐怖主义，流行病，大流行或大学控制以外的任何其他事件。如果发生这样的事件，NSU对学生的职责和义务将被推迟，直到学校自行决定安全地重新开放或恢复操作为止。在任何情况下，除非联邦法规或州法规要求除外，NSU都必须退还任何部分学费，住房，餐饮计划，费用或任何其他费用或费用，归因于任何此类部队不可公开事件影响的任何位置或服务。图像使用声明作为学生入学协议（SEA）的一部分，学生必须在每个学年进行第一次注册，要求学生同意以下图像使用声明：
一种系统的方法 - 能量过渡
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协作机器人工人的身心健康 - AIR Unimi
图 4 使用软件 - 硬件 - 环境 - 活动软件 - 活动软件 - 组织 (SHELLO) 模型对研究因素类型进行分类的论文分布图形表示。每篇论文都用一个小点表示。L-H，活动软件 - 硬件；L-S，活动软件 - 软件；L-E，活动软件 - 环境；L-O，活动软件 - 组织；L，活动软件；L-L，活动软件 - 活动软件。图像使用 Di Venn (Sun et al., 2019) 网站 ( https://divenn.tch.harvard.edu/ ) 绘制
海上能源和排放创新的行动计划
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医学图像的直方图均衡化：CLAHE ...
摘要 近年来，计算机技术和高等数学的发展使图像处理技术得以广泛应用。图像处理是一种利用数字计算机算法处理图像的多功能方法，其细节甚至比人眼的还要多。由于计算机视觉的进步，各种疾病都可以得到及时发现和治疗。在医学领域，更快的诊断等于更快的治疗过程，因此开发图像增强算法具有非常重要的意义，因为医学图像是在各种条件下生成的。医学图像最常见的问题是对比度低。因此，直方图均衡化是医学领域用于图像增强的最常用技术。由于每张图像都不同，因此应对每张图像使用单独的技术。在本报告中，我们将研究在计算机断层扫描中使用 CLAHE 是否有益处。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。