XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像分析
Domenico Tegolo 的简历
科学简介：主要研究活动是图像分析、模式识别、并行计算和非标准图像数据库。与国际中心合作，研究和开发了一套方法，涉及人类大脑神经元、眼底、视频毛细血管镜图像分析、图像检索、超声图像分割和分布式架构的标志性图像语言。目前，他正在研究数学方法，以在 MRI 数据上分割人体中的一些特殊癌症区域；研究数学计算模型如何模拟海马区神经元的分布，以及如何使用它们的关系来做出决策和了解环境。此外，他还在研究视频毛细血管镜领域的增强现实框架。
对基于深度学习技术的医学图像应用的审查
摘要 - 深度学习在医学图像分析中的整合是医疗保健中的变革性飞跃，从而极大地影响了诊断和治疗。本学术评论探讨了深度学习的应用，在展示其潜力的同时揭示了传统方法中的局限性。它深入研究了分割，分类和增强等任务，突出了卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）的关键作用。使用NIH临床中心的胸部X射线数据集和Brats数据集等数据集对特定的应用，例如脑肿瘤分割和COVID-19诊断，对模型培训证明是无价的。强调高质量数据集，尤其是在胸部X射线和癌症成像中，该文章强调了它们在各种医学成像应用中的相关性。此外，它强调了医疗机构中的管理意义，强调了医生和数据科学家之间的数据质量和协作伙伴关系。这篇评论文章阐明了深度学习在医学图像分析中的巨大潜力，这是推进医疗保健诊断和治疗的催化剂。关键字 - 深度学习，机器学习，医学图像分析，高质量的医学图像数据集
发展的人类连接项目（DHCP）自动化新生婴儿的静止状态功能处理框架
fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系
使用改进的 UNET 架构对医学图像进行语义分割的回顾
摘要：在生物医学图像分析中，肿瘤和病变的位置和外观信息对于帮助医生治疗和确定疾病的严重程度是必不可少的。因此，对肿瘤和病变进行分割至关重要。MRI、CT、PET、超声和X射线是获取此信息的不同成像系统。众所周知的语义分割技术用于医学图像分析以识别和标记图像区域。语义分割旨在将图像划分为具有可比特征的区域，包括强度、同质性和纹理。UNET 是分割关键特征的深度学习网络。然而，UNET 的基本架构无法准确分割复杂的 MRI 图像。本综述介绍了适合提高分割精度的 UNET 的修改和改进模型。
IBM 的 AI 伦理：从原则到实践
• 媒体和新闻： • 广告投放（谷歌） • 新闻策划 • 医疗保健： • 医学图像分析 • 治疗方案推荐 • 金融服务： • 信用风险评分 • 贷款审批 • 欺诈检测
基于碳纳米管的混合矩阵膜，具有超分子工程的界面，可增强气体分离性能
制造商报告的； B纯化步骤简单地除去了金属杂质并改变了表面功能。对长度没有显着影响； C根据AFM图像分析，平均长度为0.4μm。
使用基于人工智能的图像分析的交通安全措施和问题
这些数据是从配备有车载设备的车辆收集的，因此本质上是一项抽样调查。 因此，根据位置的不同，由于样本数量较少，数据的重要性存在问题，并且数据的可靠性偏向某些属性。另一方面，利用AI进行的图像分析，基本上是检测（感知）所安装摄像头的视角内拍摄到的内容，因此只要能够检测，就能够掌握物体的总数。 第二个优点是它可以可靠地捕获偶尔发生的事件。交通事故和危险行为是罕见事件，长时间的人工观察是不现实的。但是，通过AI进行图像分析，可以进行每天24小时、每年365天的观察，通过预先设定异常行为和不正常事件的定义，可以可靠地捕捉到偶尔发生的事件。 另一方面，使用人工智能进行图像分析的最大挑战是“如果你看不到它，你就无法检测到它”。针对各事件的具体对策如下。
麦吉尔人工智能优势
Tal Arbe l 教授：计算机视觉；医学图像分析 Peter Caines 教授：混合系统控制；平均场博弈 James Clark 教授：计算机视觉；视频；智能显示 Jeremy Cooperstock 教授：人机界面 Greg Dudek 教授：现场机器人、自动驾驶汽车 Frank Ferrie 教授：计算机视觉；人机交互 Paul Kry 教授：计算机图形学；物理建模；机器人艺术 Mike Langer 教授：计算机视觉 Martin Levine 教授：计算机视觉；体育视频分析 Aditya Mahajan 教授：分散控制；机器学习 David Meger 教授：现场机器人；人机交互 Joëlle Pineau 教授：机器学习；辅助机器人 Kaleem Siddiqi 教授：计算机视觉；医学图像分析
Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。