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World File Search System图像分析
用于高级图像分析的人工智能
图 4：(a) 高压冷冻的 HeLa 细胞 FIB-SEM 体积切片。样品由 EMBL 的 Anna Steyer 和 Yannick Schwab 提供。(b) 传统机器学习的分割结果。使用在预训练的 VGG16 模型中应用第一个卷积层获得的特征来训练随机森林算法。该模型使用 ZEISS ZEN 软件中的 AI 工具包进行训练。(c) 该图描绘了与 (b) 相同的结果，不同之处在于使用条件随机场清理了输出以去除孤立像素。虽然分割能够检测到来自线粒体的大多数像素，但无法识别这些物体中的大量像素，因此很难将它们与背景完全区分开来。此外，大量非线粒体像素被错误地标记为线粒体。
使用机器学习算法检测带有图像分析的视网膜损伤
摘要：视网膜是眼睛背面的组织的重要层。视网膜的主要工作是收集镜头聚焦，将光转换为神经信号的光线，并将这些信号发送到大脑以获得光学补偿。由于视网膜脱离（RD），这种关键组织可能会损坏。这种情况会损害视力，无疑有可能严重到足以引起失明。确定损害可能是一项挑战，因为层和神经连接太细腻且薄，并且可能被误认为是另一种疾病。提出了一种改进的蒙版复发性卷积神经网络，以测试其在RD检测中的效率。通过查看实施措施敏感性，准确性（a），特异性（SP）和F-Score（f）来评估建议方法的有效性。对于54,000个视网膜图像，平均S，SP，A和F值分别为92.20％，98％，95.10％和93％。这种建议的模型在分类与RD相关的病变并在各种视网膜图片上分类的强度水平更好。这种类型的分析方法集中于将图像分解为像素并从自下而上研究数据。它提供了更大的分析，并且更精确地检测了RD。本研究介绍了医学图像处理方法和分析领域中的基本知识和尖端的机器学习方法。这项工作的主要目标是定义并应用确定的重要原则，并提供有关医疗图像处理的研究。
使用机器学习技术进行图像分析和检测的特征提取
iii.i f Eature e xtraction存在许多特征提取的方法，本文将重点介绍三种方法：HOG，DCT和CNN。将选择这些方法的最佳结果以前进到下一阶段。HOG主要使用梯度提供有关图像内容的信息，尤其是对于边缘和角落，这些信息更适合对象检测。DCT主要用于将空间信息转换为频率信息，这些信息提供了有关图像质量的更多信息，并根据图像的频率参数对图像进行了分配。CNN主要用于图像分类。它适用于特征图像提取，因为它可以减少所需的参数数量，而不会以高精度影响图像质量。网络层是针对适合其他任务的大量图像的培训，尤其是对象识别。
用于分层 IC 图像分析的无监督域自适应与直方图门控图像转换
摘要 — 深度学习通过使用卷积神经网络 (CNN) 对电路结构进行分割，在具有挑战性的电路注释任务中取得了巨大成功。深度学习方法需要大量手动注释的训练数据才能获得良好的性能，如果将在给定数据集上训练的深度学习模型应用于不同的数据集，则可能会导致性能下降。这通常被称为电路注释的域转移问题，其源于不同图像数据集之间的分布可能存在很大差异。不同的图像数据集可以从不同的设备或单个设备内的不同层获得。为了解决域转移问题，我们提出了直方图门控图像转换 (HGIT)，这是一种无监督域自适应框架，它将图像从给定的源数据集转换到目标数据集的域，并利用转换后的图像来训练分割网络。具体而言，我们的 HGIT 执行基于生成对抗网络 (GAN) 的图像转换并利用直方图统计数据进行数据管理。实验是在适应三个不同目标数据集（无训练标签）的单个标记源数据集上进行的，并评估了每个目标数据集的分割性能。我们已经证明，与已报道的域自适应技术相比，我们的方法实现了最佳性能，并且也相当接近完全监督的基准。索引术语——深度学习、集成电路图像分析、无监督域自适应、图像到图像转换
深度学习改变图像分析的五种方式
深度学习使研究人员能够从果蝇、老鼠甚至人类中生成越来越复杂的连接组。这些数据可以帮助神经科学家了解大脑的工作原理，以及大脑结构在发育和疾病过程中的变化。但神经连接并不容易绘制。2018 年，利希特曼与加利福尼亚州山景城谷歌连接组学负责人维伦·贾恩联手，后者正在为他的团队的人工智能算法寻找合适的挑战。贾恩说：“连接组学中的图像分析任务非常困难。你必须能够在很远的距离内追踪这些细线，即细胞的轴突和树突，而传统的图像处理方法犯了太多错误，以至于它们对这项任务基本上毫无用处。”这些线可以比一微米还细，延伸到数百微米甚至毫米的组织。深度学习算法提供了一种自动分析连接组学数据的方法，同时仍能实现高精度。在深度学习中，研究人员可以使用包含感兴趣特征的注释数据集来训练复杂的计算模型，以便快速识别其他数据中的相同特征。“当你进行深度学习时，你会说，‘好吧，我只举几个例子，你自己想办法解决一切’，”德国海德堡欧洲分子生物学实验室的计算机科学家 Anna Kreshuk 说。但即使使用深度学习，Lichtman 和 Jain 在尝试绘制人类大脑皮层片段时也面临着艰巨的任务 1 。仅对 5,000 个左右极薄的组织切片进行成像就花了 326 天。两位研究人员花了大约 100 个小时手动注释图像和追踪神经元，以创建“地面实况”数据集来训练算法，这种方法被称为监督机器学习。然后，训练有素的算法自动将图像拼接在一起，并识别神经元和突触以生成最终的连接组。 Jain 的团队为解决这个问题投入了大量的计算资源，包括数千个张量处理单元 (TPU)，这是谷歌内部专为神经网络机器学习而打造的图形处理单元 (GPU)。Jain 说，处理这些数据需要几个月的时间，大约需要一百万个 TPU 小时，之后人类志愿者以协作的方式校对和纠正连接组，“有点像谷歌文档”，Lichtman 说。他们说，最终结果是任何物种中以这种细节程度重建的最大数据集。尽管如此，它只代表了 0.0001%
自动疾病预测的深度学习辅助医学图像分析
googlenet/Intection v1bn-Inception/Intection v2 v2 v3 Inception v3 v4 v4 v4 v4重新网5 50resnet 101resnet 152inceptionRestv1 inceptionRestv1inceptionRestv2222222
图像分析与处理。ICIAP 2022 研讨会
© 编辑（如适用）和作者，由 Springer Nature Switzerland AG 独家授权 2022 本作品受版权保护。所有权利均由出版商保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在微缩胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同的方法的权利。使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。本出版物中的这些名称即使在没有具体声明的情况下也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对本书所含材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法权主张保持中立。
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第 14 章-医学图像分析的数据增强
医学图像分析在临床上引起了广泛关注。借助现代算法，计算机辅助诊断可帮助医生处理病理学以及观察者内和观察者之间的巨大差异。深度学习及其高计算能力将人为设计的特征转换为基于学习的特征提取过程。即使没有该领域的先验知识，模型也可以直接从数据中学习有意义的特征 [1]。因此，构建深度学习算法以学习分层特征表示需要大量数据。使用大数据集实现高精度使卷积神经网络 (CNN) 在医学图像分析任务中广受欢迎，例如肝病变分类 [2]、脑部分析 [3] 和视网膜图像分析 [4]。例如，谷歌提出的方法使用 128 万张视网膜图像来训练其系统以诊断糖尿病视网膜病变 [5]，而深度 CNN 在皮肤病变分类方面也取得了理想的效果 [6]。不幸的是，在实际的医疗应用中，如此大量的带标签数据并不总是可访问的。有两个原因限制了医学图像领域对带标签数据的访问。首先，这是一项耗时而繁琐的任务，需要经验丰富的专家花费很长时间进行注释。其次，由于疾病并不常见，因此在应用中也很难获得所需数量的疾病图像。根据差异的类型，图像特征可分为两类，即相关特征和非相关特征 [7]。在医学图像中，相关特征包含确定器官或病变的最有用信息，而非相关特征则是图像之间变化的特征，例如强度差异。对于大多数医学图像应用而言，很难建立大型数据集，尤其是由于罕见疾病和患者隐私。训练小型数据集不利于模型捕捉广义的相关特征，并且可能由于过拟合问题导致性能下降。为了避免过拟合问题并提高深度学习算法的性能[8]，研究人员尝试利用数据增强技术[9-12]。数据增强是一种通过向模型提供不同来源的数据来消除不相关方差的方法，它已被研究
人工智能应用于面部图像分析和特征测量
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