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World File Search System图像处理
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。
利用图像处理中的多层对称技术进行脑肿瘤分类和诊断
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此，数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中，我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法，目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征，以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明，通过使用对称性和多层聚类的组合技术，在提高准确率的同时，处理时间也减少了。关键词：脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期：2023 年 10 月 14 日，修订日期：2023 年 11 月 16 日，接受日期：2023 年 11 月 28 日
多重连通区域的圆形狭缝图及其在脑图像处理中的应用
摘要 本文提出了一种快速边界积分方程方法，用于求解有界多重连通区域到具有圆形狭缝区域的圆盘和环面上的数值保角映射及其逆。该方法基于两个具有 Neumann 型核和广义 Neumann 核的唯一可解边界积分方程。利用 Nyström 方法、GMRES 方法和快速多极子方法相结合，对与映射相关的积分方程进行数值求解。新算法的复杂度为 O(( M + 1 ) n ) ，其中 M + 1 代表多重连通区域的重数，n 表示每个边界组件上的节点数。先前的算法需要 O(( M + 1 ) 3 n 3 ) 运算。一些试验计算的数值结果表明我们的方法能够处理具有复杂几何形状和非常高连通性的区域。本文还给出了该方法在医学人脑图像处理中的应用。
基于人工智能的图像处理用于胸部 CT 扫描图像中的 COVID-19 检测
COVID-19 疫情引起了大数据分析师和人工智能工程师的关注。将计算机断层扫描 (CT) 胸部图像分类为正常或感染需要密集的数据收集和创新的 AI 模块架构。在本文中，我们提出了一个平台，该平台通过检查 CT 胸部扫描图像，涵盖 COVID-19 正常和异常方面的多个分析和分类级别。具体来说，该平台首先基于可靠的图像集合扩充要在训练阶段使用的数据集，分割/检测图像中的可疑区域，并分析这些区域以输出正确的分类。此外，在选择最适合我们研究的模块后，我们结合了 AI 算法。最后，与文献中的其他技术相比，我们展示了该架构的有效性。所得结果表明，所提架构的准确率为 95%。
使用英特尔® FPGA 在高性能工业相机中实现实时图像处理
科学相机满足物理和生命科学应用的超低噪声、高灵敏度要求。它们通常用于量子计算、天文成像、细胞成像和药物发现应用。滨松利用 30 年的研究经验开发了新型 ORCA-Quest qCMOS 科学相机。这款相机是第一款实现光子数分辨的相机，可以计算每个像素上存在的光电子。由于光子数分辨受噪声性能的严重影响，滨松努力实现 0.27 电子均方根的超低读出噪声。
用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19
基于人工智能的图像处理技术减少了制造现场目视检查所需的工人数量
• 当前问题 • 解决方案 • 系统概述（总体） • 图像采集系统 • 学习模型 • 评估系统（手动） • 再学习 • 评估系统（自动） • 总结
大脑解剖：fMRI 训练的网络揭示自然图像处理中的空间选择性
深度神经网络 (DNN) 特征与皮质反应之间的一致性目前为更高级的视觉区域提供了最准确的定量解释 [1、2、3、4]。与此同时，这些模型特征也被批评为无法解释的解释，将一个黑匣子（人脑）换成了另一个黑匣子（神经网络）。在本文中，我们从头开始训练网络，让其直接从大量自然场景数据集中预测大脑对图像的反应 [5]。然后，我们采用“网络解剖” [6]，这种方法通过识别和定位图像中已训练网络各个单元的最显著特征来增强神经网络的可解释性，并已用于研究人脑的类别选择性 [7]。我们采用这种方法创建了一个假设中性模型，然后使用该模型探索类别选择性之外的特定视觉区域的调节特性，我们称之为“大脑解剖”。我们使用大脑解剖来检查一系列生态上重要的中间特性，包括深度、表面法线、曲率和物体关系，并发现顶叶、侧部和腹侧视觉流子区域之间存在一致的特征选择性差异。例如，在三个场景选择网络中，我们发现 RSC 更喜欢远深度和平面水平表面法线，而 OPA 和 PPA 更喜欢近深度和中深度以及垂直表面法线，这表明在 RSC 和 OPA/PPA 中用于场景表示的空间坐标系发生了变化。这些发现有助于更深入、更细致地了解人类视觉皮层在观看自然场景时的功能特征。项目网站：https://brain-dissection.github.io/ 。
大脑解剖：fMRI 训练的网络揭示自然图像处理中的空间选择性
深度神经网络 (DNN) 特征与皮质反应之间的一致性目前为更高级的视觉区域提供了最准确的定量解释 [1、2、3、4]。与此同时，这些模型特征也被批评为无法解释的解释，将一个黑匣子（人脑）换成了另一个黑匣子（神经网络）。在本文中，我们训练网络直接从头开始预测大脑对来自大规模自然场景数据集的图像的反应 [5]。然后，我们使用“网络解剖” [6]，这是一种可解释的人工智能技术，通过识别和定位图像中已训练网络的各个单元中最显著的特征来增强神经网络的可解释性，该技术已用于研究人脑的类别选择性 [7]。我们采用这种方法创建了一个假设中立模型，然后使用该模型探索类别选择性之外的特定视觉区域的调节特性，我们称之为“大脑解剖”。我们利用大脑解剖来研究一系列生态上重要的中间特性，包括深度、表面法线、曲率和物体关系，这些特性贯穿顶叶、外侧和腹侧视觉流以及场景选择区域的子区域。我们的研究结果揭示了大脑各区域对解释视觉场景的不同偏好，其中腹外侧区域偏爱较近和较弯曲的特征，内侧和顶叶区域选择更多样化和更平坦的 3D 元素，而顶叶区域则特别偏爱空间关系。场景选择区域表现出不同的偏好，因为后压部复合体偏爱远处和户外特征，而枕叶和海马旁回区域偏爱近处、垂直性，而在 OPA 的情况下，偏爱室内元素。这些发现表明，使用可解释的人工智能揭示整个视觉皮层的空间特征选择性具有潜力，有助于更深入、更细致地了解人类视觉皮层在观看自然场景时的功能特征。
在医学图像处理中深度学习算法与中性粒细胞理论之间的杂交：调查
急性髓样白血病（AML）的特征是骨髓中骨髓分化和爆炸细胞的积累的破坏。虽然AML患者对诱导化疗的反应良好，但由于化学抗性率很高，长期结局仍然很差。靶向疗法的进步可以与常规化疗结合使用，可以扩大患者的治疗选择。但是，缓解通常是短暂的，随后是疾病复发和耐药性。因此，通过鉴定调节AML化学敏度的新型分子和细胞靶标，有必要的次态需求来改善治疗方案。膜支架（例如四叠蛋白的蛋白质家族）通常用作信号传导，将细胞外信号线索转化为细胞内信号级联。在这篇综述中，我们讨论了AML的常规和有针对性的治疗策略，并回顾了化学耐药机制，重点是四叠蛋白酶蛋白的四叠甲撒生蛋白家族。