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World File Search System图像特征
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
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多发性硬化症的预测模型也一直是研究的主题；然而，它们的方法和外部普遍性各不相同。10 其中许多模型使用“系统生物学”方法（组学数据）来预测各种疾病标志物和结果。11 最近对多发性硬化症预测模型的成像研究包括认知衰退的应用 12 和疾病进展的深度学习方法。13 放射组学是一个研究高阶图像特征（如纹理或强度分布）的领域（通常使用人工智能和机器学习模型从放射图像中收集更深层次的信息）。14、15 该方法广泛应用于医学成像研究，包括多发性硬化症的应用。16-19 通过将简单图像转换为可挖掘的高维数据，它可以深入表征多发性硬化症病变。因此，放射组学有潜力提高诊断准确性并实现患者管理的个性化。7
基于CNN和GRU
在这些指示的指导下的位置。但是，有效地融合视觉和语言方式之间的信息仍然是一个重大挑战。为了实现自然语言和视觉信息的深入整合，本研究引入了多模式融合神经网络模型，该模型将视觉信息（RGB图像和深度图）与语言信息（自然语言导航指令）结合在一起。首先，我们使用更快的R-CNN和RESNET50来提取图像特征和注意机制，以进一步提取有效的信息。其次，GRU模型用于提取语言功能。最后，另一个GRU模型用于融合视觉语言功能，然后保留历史信息以将下一个动作指令提供给机器人。实验结果表明，所提出的方法有效地解决了机器人真空吸尘器的本地化和决策挑战。关键字：机器人真空吸尘器；视觉语言导航；多模式融合； Resnet50; gru;
用于计算机辅助骨质疏松疾病检测的骨密度测定数据集
最近，基于医学图像的自动疾病诊断已成为数字病理包的组成部分。要创建，开发，评估和比较这些系统，我们需要各种数据集。诊断骨疾病的关键特征之一是测量骨矿物质密度（BMD）。该领域的大多数研究都使用手动方法直接提取骨骼图像特征，尽管患病和健康骨骼之间存在潜在的相关性，这解释了有限的结果。检测骨矿物质密度（BMD）的显着变化取决于微创双能X射线吸收仪（DXA）扫描仪。本文介绍了骨密度测试结果的集合以及称为ARAK骨密度测定中心数据的患者剖面。患者的轮廓包括有关患者的身高和体重以及成像区域的照片。这些患者的数量为3,643，旁边存储了约4,020张照片。可用于开发自动疾病诊断方法和软件。
人工智能与临床医生：对深度学习研究的设计、报告标准和声明的系统评价
选择研究的资格标准 随机试验注册和非随机研究，比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一个或多个专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要区别特征是，当 CNN 被输入原始数据时，它们会开发出模式识别所需的自己的表示。该算法会自行学习对分类很重要的图像特征，而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在使用医学成像来预测现有疾病的绝对风险或分类为诊断组（例如疾病或非疾病）。例如，原始胸部 X 光片标有气胸或无气胸等标签，CNN 会学习哪些像素模式表明存在气胸。
专题 地图样萎缩分析的人工智能算法：回顾与评估
我们目前对导致 GA 进展的原因以及如何预测其生长（即其进展）的理解仍然有限，测量病变大小的策略在人力资源方面既缓慢又昂贵。人工智能 (AI) 过去曾广泛用于基于电子健康记录的“大数据”分析，最近，AI 方法已扩展到筛查视网膜图像，随后在诊断中显示出希望。12 基于 AI 的分析的一个优点是它可以非常快速且经济高效地评估兆字节数据。13 AI 系统可以以比人类更高的分辨率和更大的带宽区分图像特征和颜色，因此可以增强信息发现过程。14 AI 还可以将临床信息与诊断图像中出现的特征相结合，以提高分类准确性。15 这在放射学和皮肤病学中很明显，它们已经成为基于 AI 的诊断研究的主题，并取得了令人鼓舞的结果。13
使用脉冲耦合神经网络
摘要：图像处理可以定义为校正和更改图像及其解释的功能结构。数字图像处理的应用之一是使用组件和图像分割中的图像处理技术。这些技术之一是医疗世界中的磁共振成像（MRI）。在本文中，介绍了脑肿瘤检测系统以及各种异常和异常，其中图像预处理和制备包括图像增强，滤波和降低噪声。然后，图像分割是通过脉冲神经网络完成的。接下来，提取图像特征，最后，通过算法将肿瘤和异常区域与正常区域分离。在这项研究中，使用特征选择和集成方法，并使用脑MRI图像的最重要统计特征来改善脑肿瘤检测。以及进行的研究和肿瘤检测系统的实施，可以为将来的研究提供以下建议，并且肿瘤检测系统将更有效地工作。脉冲耦合神经网络（PCNN）可在预处理阶段进行图像分割，尤其是在图像过滤中。
第 14 章：正射影像学 - GIS 实验室
如今，地理空间测绘产品的许多用途都需要当前的平面特征数据。地理空间数据集的分析和设计通常需要已知特征的位置精度。数据集中平面特征的收集和更新成本可能很高。许多最终用户也不习惯查看和分析基于矢量的测绘数据集。他们更喜欢将平面特征视为照片图像。例如，密苏里州圣路易斯的拱门国家纪念碑在矢量地图上将被简单地绘制为与密西西比河平行的长条形矢量形状。正射影像图将拱门显示为易于识别的独特图像特征。收集和更新平面特征的成本可能很高。有时可以通过制作始终具有空间精度的照片数字地图集来最大限度地降低成本。许多 GIS 数据集利用基于照片的图像数据来实现这些目的。互联网提供了正射影像教程，可以帮助对该主题的基础研究感兴趣的管理人员。有兴趣的可以参考以下网站：
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。