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多糖对GDL酸化牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析
MariskaBrüls，Sanam Foroutanparsa，ThéoMerland，C。ElizabethP. Maljaars，Maurien M.A. ol- Sthoorn等。多糖对GDL酸化的牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析。 食品结构，2023，38，pp.100352。 10.1016/j.foostr.2023.100352。 hal-04238300MariskaBrüls，Sanam Foroutanparsa，ThéoMerland，C。ElizabethP. Maljaars，Maurien M.A.ol- Sthoorn等。多糖对GDL酸化的牛奶凝胶中蛋白网络形成的影响的定量图像分析。食品结构，2023，38，pp.100352。10.1016/j.foostr.2023.100352。hal-04238300
日本医疗人工智能面临的挑战
产品名称：医学图像分析软件EIRL Aneurysm，批准文号：30100BZX00142000 / 产品名称：医学图像分析软件EIRL basic，制造及销售认证编号：230AGBZX00107000 / 产品名称：医学图像分析软件EIRL Brain Segmentation，制造及销售认证编号：303AGBZX00043000
使用U-NET ...
医学图像分析和处理是临床应用和科学研究的关键组成部分。深度学习通过从数据中识别形态或纹理模式来彻底改变了医学图像分析。为了增强脑肿瘤图像分析，在本文中提出了一个改进的基于U-NET的模型，称为Arunet。通过整合卷积网络和自我注意力的机制，本论文着重于优化在U-NET网络结构中提取媒体信息的能力，并有助于剩余净值以减少在训练过程中拟合难度的问题。这增加了模型的深度，并增强了U-NET自身提取抽象特征的能力。此外，自我注意机制有助于解码器专注于关键信息，从而提高模型的性能。该模型在BRATS2021数据集上实现了最先进的性能，最高为95.54％。关键词：医学图像分析，脑肿瘤分割，人工智能，深度学习，U-NET，自我注意力。
生物图像分析的工作流和组成部分
用于生物图像分析的软件工具往往被视为解决问题的实用程序。这样的极端版本就像：“如果我知道在哪里单击，我可以获得好结果！”。如果使用游戏软件，则用户越来越习惯该软件，用户可以更快地实现最终阶段。在某种程度上，生物图像分析软件也可能是正确的，但是有很大的差异。作为生物图像分析是科学研究的一部分，要实现的目标不是要清除每个人都迈向的共同最后阶段，而是其他人尚未发现的原始阶段。使用生物图像分析软件的难度不仅存在于隐藏命令中，而且还存在于用户需要提出更多或不超级的原始分析的事实。那么，我们如何使用公共提供的工具来做一些原始的操作？在本简短的章节中，我们定义了描述生物图像分析软件世界的几个术语，这些术语是“工作流”，“组件”和“集合”，并解释其关系。我们认为，澄清这些术语的定义可以在很大程度上为那些想要学习生物形象分析的人以及需要设计生物图像分析教学的人。原因是这些术语将公开提供的软件包的通用性与一个人需要实现的分析的特殊性和独创性联系起来。
通过数据驱动的创新转化菲律宾农业：定量景观评估以优先考虑技术解决方案
与生态农业管理一起提高效率和生产力。由于所有类别都宣称关注合理的关注，因此菲律宾的农业创新工作涵盖了各种各样的补充方法。图像分析是重要的A.I.农业创新中使用的工具（Susheel等，2023）。例如，图像处理，机器学习和深度学习用于作物中的疾病鉴定（Haq等，2023）。小麦作物中的杂草检测也是使用图像分析和人工智能进行的。此外，在作物产量和生物量估计中使用了高光谱图像分析（Li等，2022）。此外，研究表明，可持续的农业创新对于增强可持续农业价值链和
英国国家安全委员会证据摘要 - 在乳腺癌筛查中使用人工智能进行乳房 X 线摄影图像分析
乳腺癌是英国女性中最常见的癌症。英国国家医疗服务体系 (NHS) 乳腺癌筛查计划每 3 年邀请 50-70 岁的女性进行一次筛查。筛查包括对每个乳房进行 X 光检查 (乳房 X 光检查)。两名检查员查看每张 X 光片以查看是否有癌症迹象。检查员决定是否为该女性提供额外检查以确认是否存在癌症。2018-2019 年，NHS 乳腺癌筛查计划筛查了英格兰的 182 万名女性，发现 15,285 名女性患有乳腺癌。该计划的目的是通过尽早发现癌症（当癌症更容易治疗时）来减少乳腺癌造成的死亡。乳腺癌筛查计划还会漏掉接受筛查的女性中 15%-35% 的癌症。这要么是由于错误，要么是因为癌症对读者来说是不可见的。计算机图像识别程序或人工智能 (AI) 可以学习发现乳房乳房 X 光检查中的变化，已被开发用于协助人类进行乳腺癌筛查计划。人们对将人工智能用于临床实践的兴趣日益浓厚，因为它可以提供许多优势。例如，在乳腺癌筛查中，由于人工智能程序不会失去注意力或感到疲倦，因此可能会漏掉更少的癌症。人工智能还可以通过减少读取数千张乳房 X 光检查所需的工作量来减少乳房筛查的工作量，例如通过替换其中一个乳房 X 光检查读取器。但也有人担心人工智能可能会检测到永远不会对女性造成任何伤害的变化。目前，英国的乳腺癌筛查计划不使用人工智能。如果要在英国乳腺癌筛查计划中考虑使用 AI，我们需要了解将 AI 添加到当前筛查计划中的益处和危害。当前审查研究了以下方面的证据：
白皮书 - PhenoMATRIX_06022023 - Copan Group
Culbreath [3] 研究了四家采用 Copan WASP 全自动化实验室的成本降低和生产率提高情况，其中三家还购买了图像分析软件模块。主要优势在于，实验室对 80% 的培养物实施了多种方案的图像分析，与手动工作流程相比，由于筛查大量阴性培养物的时间减少，最多可节省 13.6 个全职等效 (FTE) 的成本。每个样本的平均成本降低从 15% 到 38% 不等，这也取决于每个实验室的劳动力成本。该研究还报告了 TAT 的改善，从手动到全自动工作流程平均减少了 14 个小时，其中 8 个小时归因于图像分析算法的实施。
保障人工智能时代的欧洲安全
乌克兰和中东的冲突凸显了人工智能日益普及，并加速融入各种系统和平台，例如无人驾驶飞行器 (UAV)、目标瞄准过程或卫星图像分析。乌克兰和中东的冲突凸显了人工智能日益普及，并加速融入各种系统和平台，例如无人驾驶飞行器 (UAV)、武器瞄准系统或卫星图像分析。本章探讨了人工智能的当前和未来应用，并重点介绍了如何确保人工智能的安全使用。
