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World File Search System图像分析
医学图像分析
在大型图像中自动查找多个病变是医学图像分析中的常见问题。如果在优化过程中，自动化方法无法访问有关病变位置的信息，也没有给出病变的单个示例，那么解决这个问题可能会很困难。我们提出了一种使用神经网络的新型弱监督检测方法，该方法计算出显示脑病变位置的注意力图。这些注意力图是使用仅使用全局图像级标签优化的分割网络的最后特征图计算出来的。所提出的方法可以在全输入分辨率下生成注意力图，而无需在预处理期间进行插值，这使得小病变可以出现在注意力图中。为了进行比较，我们修改了最先进的方法来计算弱监督物体检测的注意力图，方法是使用全局回归目标而不是更传统的分类目标。这个回归目标优化了目标物体在图像中出现的次数，例如扫描中的脑病变数量或图像中的数字数量。我们研究了所提出方法在基于 MNIST 的检测数据集中的行为，并评估了该方法在扩大的血管周围间隙（一种脑损伤）的具有挑战性的检测中的表现，该检测是在 2202 个 3D 扫描的数据集中进行的，这些扫描在四个大脑区域的所有损伤中心都有逐点注释。在基于 MNIST 的数据集中，所提出的方法优于其他方法。在大脑数据集中，弱监督检测方法在每个区域中都接近人类的评分者内一致性。所提出的方法在四个区域中的两个区域中达到了最佳曲线下面积，并且在所有区域中的假阳性检测数量最低，而其在所有区域的平均灵敏度与其他最佳方法相似。所提出的方法可以促进扩大的血管周围间隙的流行病学和临床研究，并有助于推动扩大的血管周围间隙的病因及其与脑血管疾病的关系的研究。
图像分析中的人工智能
使用“图像分析”方法创建“人工智能模型”在技术界引起了轰动。“图像分析”使人们能够更好地理解相关过程。详细讨论了图像分析的各个方面，例如“模拟图像处理”、“数字图像处理”、“图像模式识别”和“图像采集”。这项研究旨在探索用于开发“人工智能”的技术。讨论了这些模型的优缺点，这将使年轻的研究人员了解哪种模型适合用于开发“人工智能模型”。具有一致人脸识别因素的图像分析将使读者了解系统的效率并满足需要即兴发挥的领域。已实施该方法以了解正在进行的过程的工作原理。已详细讨论了所提及主题的关键方面。这项研究旨在让读者详细了解该问题，并为进一步研究开辟新的领域。
人工智能的计算机图像分析
人工智能工具，尤其是卷积神经网络（CNN），正在通过增强预测性，诊断和决策能力来改变医疗保健。本综述为临床医生提供了CNN的可访问且实用的解释，并强调了它们在医学图像分析中的相关性。cnns显示自己在计算机视觉中非常有用，该字段使机器能够“看到”并解释视觉数据。了解这些模型的工作方式可以帮助临床医生充分利用其全部潜力，尤其是当人工智能继续发展并融入医疗保健时。CNN已经在包括放射学，组织病理学和医学摄影在内的各种医学领域证明了它们的功效。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。 在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。
Carta图像分析软件
在Carta®Phenoglyphs™软件模块中使用了无监督和监督的机器学习的独特组合来量化表型变化。使用数百个可以同时分析的细胞特征，创建了全面的表型曲线，可以在整个筛选工作流程中应用。这种多元分类方法提供了对物体种群的准确表征，使用户能够解决药物治疗或遗传修饰引起的细微表型变化。它可以在许多生物靶标中使用，包括类器官，细胞，球体等。
触及边缘：空间图像分析
由于卫星部件尺寸和成本的减小，卫星的使用范围越来越广。因此，一些规模较小的组织已经有能力部署卫星，并在卫星上运行各种数据密集型应用程序。一种流行的应用是图像分析，用于检测陆地、冰、云等。用于地球观测。然而，部署在卫星上的设备的资源受限性质为这种资源密集型应用带来了额外的挑战。在本文中，我们介绍了为该卫星构建图像处理单元 (IPU) 的工作和经验教训。我们首先强调基于部署卫星对在轨卫星图像进行机器学习的资源限制，包括所需的延迟、功率预算和推动这种解决方案需求的网络带宽限制。然后，我们研究了各种边缘设备（比较 CPU、GPU、TPU 和 VPU）在卫星上进行基于深度学习的图像处理的性能。我们的目标是确定在工作负载发生变化时具有灵活性的设备，同时满足卫星的功率和延迟限制。我们的结果表明，ASIC 和 GPU 等硬件加速器对于满足延迟要求至关重要。但是，带有 GPU 的最先进的边缘设备可能会消耗过多的功率，无法部署在卫星上。
使用机器学习模型的图像分析
计算机视觉领域正在迅速发展，并随之而来的公开研究，数据集，工具和预训练的模型。本论文涉及此类模型的研究，它们的合并应用以及与付费的零件的比较。首先，我们在计算机视觉和神经网络领域中介绍了基本概念。然后选择了四个免费可用的模型，并将其合并到一个应用程序中，并与三个外部服务进行了比较。使用比较结果，提出了基于模型输出的决策逻辑并将其实施到我们的应用程序中。它决定我们的模型的预测是可靠的还是应将图像发送给外部服务的进一步分析。
多光谱图像分析和理解（MSIAU ...
计算机视觉中心（CVC）的多光谱图像分析和理解（MSIAU）有两个开放位置，适用于启动计算机视觉掌握硕士（MCV）的学生。学生将加入MSIAU集团，从事与多光谱图像处理和融合有关的项目，在以下情况下：卫星成像，农业群落行业，土地覆盖分析等。由于要应用的方法与MCV中研究的方法相关，因此有可能将本工作合同期间完成的部分工作用于主论文。
添加剂制造的图像分析方法...
Figure 1- Flowchart of typical Additive manufacturing .............................................................. 1 Figure 2 – Schematic representation of the gas turbine [1]........................................................ 3 Figure 3 – Schematic explanation of the PBF process with Laser and Electron beam as the energy source [5]............................................................................................................................... 6 Figure 4 – Schematic explanation of DED [33]...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................粘合剂喷射[6] ................................................................................................................................................................... - 图像分析中的方法[11]。.................................................................................. 13 Figure 9 - Symbolic expression of Image processing................................................................ 14 Figure 10 - Flowchart of the Automated Image Analysis [11] ................................................. 18 Figure 11 - MIPAR software ......................................................................................................... 20 Figure 12 – Image J software ........................................................................................................ 22 Figure 13 – Grain size measurement objective .......................................................................... 23 Figure 14 – Defect Analysis Objective ........................................................................................ 23 Figure 15 – Manual measurement of defect Analysis ................................................................ 25 Figure 16 – MIPAR recipe ……................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Defect Analysis measurement .................................................................................. 30 Figure 21 – Porosity defect analysis plot ..................................................................................... 31 Figure 22 – Stitched image of the entire sample.