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World File Search System图像数据
社会参与和发展痴呆症的风险
在实验中，适当记录成像参数为元数据对于确保以有意义的方式进行下流分析至关重要。15至关重要的是，实验中的图像以相似的方式获取并且具有广泛的相似属性，以使它们都保持在分析方法的可接受公差之内。这可能并不总是可能的，因为不同的生物扰动可能会继承图像质量（例如，通过荧光显微镜，通过流感标记的蛋白质的表达水平的变化）。类似地，应记录并记录任何图像处理后应用后的图像处理的详细信息，例如消除噪声或改善对比度/分辨率的方法。在优化实验设计，采集参数，后处理和记录元数据后，将留下分析获得的图像数据。在这一点上，最后剩下的步骤是概述提取所需测量结果的最佳方法。这提出了有关图像数据的哪些方面的问题，哪些方法可以这样做，以及它们的局限性是什么。几本出色的评论论文评估了基准测试设置中图像分析方法的性能，这意味着对他们设计用于解决的一项一般任务进行了评估。一般任务，例如分割16,17和denoising，18通常不是实验的最终目标。探索生物学问题所需的定量输出确实很少是为了提高图像的质量或分区。我们描述了对比一代，相反，策略和降解是实现最终量化任务的操作示例，通常是测量特定表型。为了补充图像分析算法的存在文献，本综述着重于量化问题。我们讨论与图像量化相关的基本概念，查看可以从图像数据中提取的定量读数的共同类别，并介绍适当的指标。我们确定定量信息的三个主要类别：图像强度，形态和计数或标签。
ERDC SR-19-1“沿海环境下小型无人机系统数据的地理空间精度”
本特别报道的目的是记录在位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程兵团实地研究设施的沿海环境中从无人机载系统 (UAS) 获取的高空间分辨率图像数据的收集情况，以评估各种软件处理包的地理空间精度。使用固定翼 SenseFly eBee 无人机平台收集了来自两次任务（一次飞行于 2015 年 10 月，第二次飞行于 2016 年 9 月）的图像数据。使用了四种商业处理包来生成标准地理空间产品，包括数字表面模型和正高马赛克。通过分布在 70 公顷场地上的 11 个检查站评估地理空间精度。结果表明，精度因软件包而异，这可能部分与摄影测量处理方法有关。三维均方根误差范围为 0.54 至 0.06 米。该研究还表明，在尝试评估沿海环境中 UAS 平台的地理空间精度时，图像采集策略、摄像机参数设置和地面控制点/检查点设计的重要性。
多任务稀疏典型相关分析及其在多模态脑成像遗传学中的应用
脑成像遗传学是脑科学中一个新兴的重要课题，它整合了遗传因素和神经影像表型测量。这种结合不同遗传和基因组数据的整合研究有望揭示大脑结构和功能的遗传基础，并进一步为解释遗传变异与阿尔茨海默病 (AD) 等脑部疾病之间的因果关系提供新的机会 [1]，[2]。现代神经影像技术，如磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET)，基于不同的技术对大脑的形态和代谢过程进行成像，并从不同角度生成描述大脑的不同图像数据。这些多模态图像数据提供了互补的信息，并已被证明可以提供对大脑结构、功能和脑部疾病的全面理解 [3]。此外，在生物医学研究中，我们通常会面临大量的基因分型生物标记，例如单核苷酸多态性 (SNP)，它是全基因组关联研究 (GWAS) 中的一种高分辨率标记。因此，开发面向GWAS、快速高效、同时整合多模态成像数据的成像遗传学方法具有重要的意义和意义。
VaultStream® 服务器 10
VaultStream 的互操作性和可扩展性架构使它能够满足单个手术室、实验室、部门、整个医院或全国医院系统的需求，并配备适当大小的站点托管服务器或虚拟机。能够将大量程序信息组织到单独的库中并制定客户保留策略，从而提高跨部门共享、搜索和存储图像数据的效率。
通过超声波和视频进行静默与模态多说话人语音识别
我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统，并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估：无声语音和模态语音。我们观察到，从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别，这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能，例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言，我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长，并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词：无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别
通过多模式进行互动特征学习
从多模式的磁共振图像数据自动分割脑肿瘤具有实现术前计划和术中体积测量的潜力。深度卷积神经网络技术的最新进展为实现脑肿瘤区域的端到端分段打开了机会。然而，脑肿瘤分割中使用的医学图像数据相对较少，并且脑肿瘤的出现变化，因此很难找到一种可学习的模式来直接描述肿瘤区域。在本文中，我们提出了一种新型的跨模式互动特征学习框架，以从多模式数据分割脑肿瘤。核心思想是多模式的MR数据包含正常大脑区域的丰富模式，可以轻松捕获，并且可以潜在地用于检测非正常的大脑区域，即脑肿瘤区域。所提出的多模式交互式特征学习框架由两个模块组成：跨模式特征提取模块和注意力引导特征融合模块，旨在探索丰富的模式跨多模式的富含模式，并指导相互作用的相互作用以及来自不同模态的丰富特征的融合过程。综合实验是在Brats 2018基准上进行的，该基准表明，与基线方法和最先进的方法相比，提出的跨模式特征学习框架可以有效地改善脑瘤分割性能。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
智能数字双胞胎的基于图像的深度学习
摘要 - 越来越多地使用数字双胞胎（SDT S）来通过连续数据同化来实际上复制和预测复杂物理系统的行为，从而通过控制系统的作用来优化这些系统的性能。最近，深度学习（DL）模型显着增强了SDT S的功能，特别是对于诸如预测性维护，异常检测和优化等任务。在包括医学，工程和教育在内的许多领域中，SDT的使用图像数据（基于图像的SDT S）来观察和学习系统行为并控制其行为。本文通过不断地模拟物理系统的图像数据来开发基于图像的SDT S的各种方法和相关挑战。本文还讨论了为SDT S设计和实施DL模型所涉及的挑战，包括数据采集，处理和解释。此外，还提供了开发新的基于图像的DL方法来开发可靠SDT S的新方向和机会的见解。这包括使用生成模型进行数据增强，开发多模式DL模型以及探索DL与其他技术（包括5G，Edge Computing和IoT）集成的潜力。在本文中，我们描述了基于图像的SDT，该SDT能够在广泛的领域中更广泛地采用数字双DT范式，以及开发新方法以提高SDT S在复制，预测和优化复杂系统行为方面的能力。
利用变分自动编码器进行生成主动学习，用于兽医学放射学数据生成
摘要 — 近年来，随着人们对宠物保健的兴趣日益浓厚，兽医对计算机辅助诊断 (CAD) 系统的需求也随之增加。由于缺乏足够的放射学数据，兽医 CAD 的发展陷入停滞。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于变分自动编码器的生成主动学习框架。此方法旨在缓解兽医 CAD 系统可靠数据的稀缺问题。本研究利用了包括心脏扩大放射图像数据和慢性肾病超声图像数据的数据集。在删除注释并标准化图像后，我们采用了一个数据增强框架，该框架包括数据生成阶段和用于过滤生成数据的查询阶段。实验结果表明，当通过该框架生成的数据添加到生成模型的训练数据中时，射线图像中的 frechet 起始距离从 84.14 减小到 50.75，超声图像中的 frechet 起始距离从 127.98 减小到 35.16。随后，当生成的数据被纳入分类模型的训练中时，混淆矩阵的真负数也从射线照片上的 0.16 提高到 0.66，超声图像上的真负数从 0.44 提高到 0.64。所提出的框架有可能解决医学 CAD 数据稀缺的挑战，从而促进其发展。
实现脑电信号自动编码器压缩的机械可解释性
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性工具，通过将电极放置在人体头皮上来测量大脑活动，从而检测神经元放电电压。虽然 EEG 技术存在信噪比差和仅捕获表面大脑活动等局限性，但它仍然是诊断癫痫和睡眠障碍等疾病的可靠方法 [ 1 ]。自动编码器 [ 2 ] 是一类特殊的神经网络，用作编码器-解码器对。编码器通过逐步减少各层的神经元数量，最终达到瓶颈层，将输入数据压缩为压缩表示，称为潜在空间。相反，解码器通过逐渐增加后续层中的神经元数量从这种压缩形式重建输入数据。这种压缩和重建过程使网络能够有效地捕获输入数据的显着特征。卷积变分自动编码器 (CVAE) [ 3 , 4 ] 通过合并卷积层扩展了此框架，使其特别适合处理图像数据。与标准自动编码器不同，CVAE 生成概率潜在空间。这种概率方法有助于学习稳健的特征，并增强模型生成类似于训练数据的新数据实例的能力。利用卷积层，CVAE 可以利用数据中的空间层次结构，从而增强其分析和重建图像数据中固有的复杂模式和纹理的能力。因此，CVAE 在要求详细