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,以进行地球观测。然而,卫星中部署的设备的资源受限性质给这种资源密集型应用带来了额外的挑战。在本文中,我们介绍了为卫星构建图像处理单元 (IPU) 的工作和经验教训。我们首先研究各种边缘设备(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。我们的目标是确定能够实现准确结果并在工作负载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。然而,最先进的配备 GPU 的边缘设备可能会消耗过多的电力,无法部署在卫星上。然后,我们使用从性能分析中获得的结果来指导即将进行的卫星任务的 IPU 模块的开发。我们详细介绍了如何将此类模块集成到现有的卫星架构中,以及利用此模块支持各种任务所需的软件。
精心收集的机载图像显示出能够看到水面特征以及浅水底特征(例如水下植被和人造目标)。传统的摄影测量图像和机载数字图像都因多种因素而导致图像清晰度下降,包括毛细管波和小重力波、水柱或原位成分。在机载或原位地下图像采集过程中部署水下和地面人造校准目标,为校正图像以改善地下和地面特征及其检测奠定了初步基础。所介绍的方法以及 490 nm、532 nm 和 698-700 nm 的图像清楚地显示了浅水区的地下特征。所采用的技术包括使用大画幅相机和摄影测量胶片以及特殊滤光片(例如 Wratten # 70),以便在植物“红边”附近提供更窄的光谱特征,以用于改善对高光谱推扫式图像的解释。来自多个传感器和平台(包括自主水下航行器)的组合图像构成了数据融合的基础,用于自动提取水面和地下特征。来自新型高光谱成像系统的数据展示了亚米级高光谱图像在地下特征检测中的实用性。
医学图像分析的主要目标是识别解剖结构的患病区域,以便医生更好地了解病变的进展情况。医学图像分析涉及四个主要阶段:(1) 图像预处理;(2) 分割;(3) 特征提取;(4) 模式识别或分类。预处理是增强图像信息以便进行后续处理或消除照片中不需要的失真的过程。将区域(例如肿瘤和器官)分离以进行进一步研究的技术称为分割。特征提取是从感兴趣区域 (ROI) 中仔细选择信息以帮助识别它们的过程。分类有助于根据提取的特征对 ROI 进行分类 [2][3]。
欢迎进入第十二版的数学和图像分析(MIA)会议系列!该会议建立在2000年成功的MIA会议创业的基础上,该会议已两年一度地在巴黎的IHP举办。自2014年以来,德国研究人员就加入了组织会议,并决定在巴黎和柏林之间进行更改。科学计划包括在应用数学研究(PDE,统计,反问题,优化,几何建模,最佳运输等)之间的界面上受邀的插入。和New Develo P.M.成像科学,机器学习和高维数据处理的各种主题,重新与主题有关,包括恢复,构造感应,自然图像建模和神经模拟。
抽象的心脏血管疾病(CVD)在全球范围内仍然是死亡的主要原因,强调了迫切需要有效预测风险和及早干预的方法。利用视网膜成像,一种非侵入性且易于使用的技术,显示出评估心血管风险的希望。该项目研究了使用深度学习技术来分析与心血管健康相关的预测生物标志物的视网膜图像。通过采用卷积神经网络(CNN)和其他先进的深度学习模型,我们的研究旨在创建能够检测出微妙的血管变化和与心血管危险因素相关的细微的血管变化和异常。这个提出的框架不仅简化了风险评估,而且还提供了对有助于CVD进展的潜在病理机制的见解。通过严格的验证和绩效评估,我们旨在展示基于深度学习的视网膜图像分析作为心血管风险评估和个性化医疗保健的宝贵工具的潜力。引言心血管疾病(CVD)是全球死亡率的主要原因,需要准确预测和迅速干预以降低相关的发病率和死亡率。最近的进步突出了创新的心血管风险评估方法,尤其是视网膜成像等非侵入性技术。视网膜的微血管改变反映了系统性的血管健康,使视网膜成像成为具有成本效益且易于访问的工具,用于透度筛查和风险分层。深度学习是人工智能(AI)的一个分支,在医疗保健中具有显着高级的图像分析。利用卷积神经网络(CNN),研究人员可以有效地分析视网膜图像,以检测与心血管健康相关的微妙血管异常和预测性生物标志物。该项目着重于开发深度学习模型,以增强心血管风险预测的准确性和效率,旨在揭示视网膜图像中描述的病理过程并获得对心血管疾病(CVD)机制的见解。本文概述了心血管风险预测的视网膜图像分析中的深度学习应用。我们讨论了使用视网膜成像,潜在优势,挑战和最新进步的基本原理。该研究旨在将医疗保健从反应性转变为积极的策略,为患有心血管事件的高风险的人提供个性化干预措施。将基于深度学习的视网膜图像分析整合到临床工作流程中可能会启动一个新的精密医学时代,从而改善了偏爱CVD的个人的结果。
2 文献综述 14 2.1 面部美貌与吸引力概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.1 睫毛延长对面部美感的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .... .... .... 42
策略以及小规模医疗数据集的局限性。本文回顾了有关VFM对医学图像序列适应的最新研究,重点介绍了域适应,模型压缩和联合学习的挑战。我们讨论了基于适配器的改进,知识蒸馏技术和多尺度上下文效果建模的最新发展,并提出了未来的方向来克服这些瓶颈。我们的分析强调了VFM的潜力以及新兴的方法(例如联合学习和模型压缩),以彻底改变医学图像分析并增强临床应用。这项工作的目的是为当前方法提供全面的概述,并建议将来研究的关键领域,以推动医学图像细分中的下一步创新。
除了提高诊断精度外,深度学习技术还提供了简化工作流程,减少解释时间并最终改善患者预后的潜力。深度学习算法的可伸缩性和适应性使其在各种临床环境中的部署,从放射学部门到护理点设施。此外,正在进行的研究工作重点是应对数据异质性,模型可解释性和法规合规性的挑战,为将深度学习解决方案无缝整合到常规临床实践中铺平了道路。随着该领域的不断发展,临床医生,数据科学家和行业利益相关者之间的合作将在利用深度学习的全部潜力来推进医学图像分析和诊断方面至关重要。
仅使用超声图像来训练深度学习算法(称为从头开始训练)需要大量带标签的超声图像,因为深度学习算法的诊断性能会根据训练数据集的大小而提高 (11)。然而,由于人力和成本限制,可收集的数据量有限。此外,成功训练需要多少图像也是未知的。然而,有几种方法可以解决这一限制。其中一种流行的方法是迁移学习,它使用预先训练的模型,从而节省时间。预训练模型在大型基准数据集上进行训练,以解决与我们想要解决的问题类似的问题。例如,Inception 是最流行的模型之一,并使用 ImageNet 数据库进行预训练,该数据库包含超过 120 万张日常生活中常见物品的图像。使用预训练模型比训练整个深度学习算法层更有效率,尽管数据集不包含医疗图像或包含超声图像 (12)。