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基于视觉效果的异常检测MRI脑图像 - Alzheimer疾病分析
摘要：近年来，医学图像分析在早期阶段检测疾病方面起着至关重要的作用。医疗图像迅速用于解决人类问题的各种应用。因此，需要复杂的医疗特征来开发诊断系统供医生提供更好的治疗。传统的异常检测方法遭受给定数据中异常区域的错误识别。视觉效果检测方法用于定位异常，以提高拟议工作的准确性。本研究探讨了视觉显着性图在阿尔茨海默氏病（AD）分类中的作用。自下而上的显着性对应于图像特征，而自上而下的显着性在磁共振成像（MRI）脑图像中使用域知识。提出的方法的新颖性在于使用椭圆形局部二进制模式描述符进行低级MRI表征。类似椭圆的拓扑有助于从不同方向获取特征信息。在不同方向上广泛定向特征覆盖了微模式。阿尔茨海默氏病阶段的大脑区域是从显着图中分类的。多内核学习（MKL）和简单而有效的MKL（SEMKL）用于从正常对照组中对阿尔茨海默氏病进行分类。所提出的方法使用了绿洲数据集，并将实验结果与八种最先进的方法进行了比较。提出的基于视觉显着性的异常检测在准确性，敏感性，特殊性和F量的方面产生可靠的结果。
基于PCB CT CT图像元素分割的多尺度本地视野重建
元素分割是基于计算机断层扫描（CT）技术的印刷电路板（PCB）无损测试的关键步骤。近年来，自我监督预处理技术的快速发展可以在没有标记样品的情况下获得一般图像特征，然后使用少量标记的样品来解决下游任务，这在PCB元素细分中具有良好的潜力。目前，最初已在PCB CT图像元素分割中应用了掩盖图像建模（MIM）预审计模型。然而，由于PCB元素的尺寸较小，诸如VIA，电线和垫子等PCB元素的尺寸较小，因此全局视野具有单个元素重建的冗余，这可能会损害模型的性能。基于此问题，我们基于PCB CT图像元素分割（EMLR-SEG）的多尺度局部视野重建，提出了一个有效的预处理模型。在此模型中，首次将教师指导的MIM预处理模型引入到PCB CT Image元素分割中，并提出了一个多尺度的本地视野提取（MVE）模块，以通过专注于本地视野来降低冗余。同时，使用了一个简单的4转化器模块解码器。实验表明，EMLR-SEG可以在我们提出的PCB CT图像数据集上实现88.6％MIOU，该数据集超过了基线模型，该数据集超过1.2％，训练时间降低了29.6小时，在相同的实验条件下降低了17.4％，在同一实验条件下减少了17.4％，这反映了EMLR-SEG在绩效和绩效方面的优势。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
神经外科 - 重点
目的随着3D建模技术和可视化设备的进步，基于增强现实（AR）的导航（AR导航）正在积极开发。作者开发了他们新开发的由内而外跟踪AR导航系统的试验模型。方法基于视觉惯性里程计（VIO）算法开发了由内而外的AR导航技术。创建快速响应（QR）标记并将其用于图像特征检测算法。由内而外的AR导航通过可视化设备识别、标记识别、AR实现和在运行环境中注册的步骤进行。创建了用于AR渲染的虚拟3D患者模型和用于验证注册精度的3D打印患者模型。由内而外跟踪用于注册。通过使用直观、可视化和定量的方法来通过匹配误差识别坐标来验证注册精度。开发了微调和不透明度调整功能。结果开发了基于ARKit的由内而外的AR导航。 AR模型的基准标记与3D打印患者模型的基准标记在所有位置均正确重叠，没有错误。AR导航的肿瘤和解剖结构与3D打印患者模型颅内放置的肿瘤和结构精确重叠。使用坐标量化配准精度，x轴和y轴的平均移动误差分别为0.52±0.35和0.05±0.16毫米。x轴和y轴的梯度分别为0.35°和1.02°。视频证明了微调和不透明度调整功能的应用。结论作者开发了一种基于内向外跟踪的新型AR导航系统，并验证了其配准精度。该技术系统可应用于针对特定患者的神经外科手术的新型导航系统。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
第 14 章-医学图像分析的数据增强
医学图像分析在临床上引起了广泛关注。借助现代算法，计算机辅助诊断可帮助医生处理病理学以及观察者内和观察者之间的巨大差异。深度学习及其高计算能力将人为设计的特征转换为基于学习的特征提取过程。即使没有该领域的先验知识，模型也可以直接从数据中学习有意义的特征 [1]。因此，构建深度学习算法以学习分层特征表示需要大量数据。使用大数据集实现高精度使卷积神经网络 (CNN) 在医学图像分析任务中广受欢迎，例如肝病变分类 [2]、脑部分析 [3] 和视网膜图像分析 [4]。例如，谷歌提出的方法使用 128 万张视网膜图像来训练其系统以诊断糖尿病视网膜病变 [5]，而深度 CNN 在皮肤病变分类方面也取得了理想的效果 [6]。不幸的是，在实际的医疗应用中，如此大量的带标签数据并不总是可访问的。有两个原因限制了医学图像领域对带标签数据的访问。首先，这是一项耗时而繁琐的任务，需要经验丰富的专家花费很长时间进行注释。其次，由于疾病并不常见，因此在应用中也很难获得所需数量的疾病图像。根据差异的类型，图像特征可分为两类，即相关特征和非相关特征 [7]。在医学图像中，相关特征包含确定器官或病变的最有用信息，而非相关特征则是图像之间变化的特征，例如强度差异。对于大多数医学图像应用而言，很难建立大型数据集，尤其是由于罕见疾病和患者隐私。训练小型数据集不利于模型捕捉广义的相关特征，并且可能由于过拟合问题导致性能下降。为了避免过拟合问题并提高深度学习算法的性能[8]，研究人员尝试利用数据增强技术[9-12]。数据增强是一种通过向模型提供不同来源的数据来消除不相关方差的方法，它已被研究
![环境，药理学和生命科学公告。 env。 Pharmacol。 Life Sci。，第11卷[5] 2022年4月：50-55©2022环境学院](/simg/f\f8f513fbc1bffa4dc79fe050c2a26732cb713cce.webp)
环境，药理学和生命科学公告。 env。 Pharmacol。 Life Sci。，第11卷[5] 2022年4月：50-55©2022环境学院
摘要使用MATLAB的脑肿瘤分类非常需要改善MATLAB中的图像处理技术。尽管对该领域非常关注，但是对图像处理的极大兴趣的领域是图像过滤，图像分割和检测图像中的特征。matlab可以使用图像的平滑，有效的图像分割，从图像中提取不同特征以及图像的分类来改进它。用于图像分割的两种知名方法是K-均值簇和形态学分类的操作。两个最常用和有效的过滤器用于此过程，即中值和植物滤波器。要诊断疾病，尤其是身体任何部位的肿瘤，都必须使用最有效的图像分割方法。对图像分割的研究在图像分段中彻底改变了这一过程。检测脑肿瘤，每个人都采用的技术是磁共振图像。从图像中提取脑肿瘤特征时，研究重点是肿瘤位置，肿瘤的质地，肿瘤的颜色，肿瘤的边缘和脑肿瘤的特定区域。根据上述标准提取图像特征，并找到患者是否患有肿瘤，将图像分类。关键字：MATLAB，医学图像处理，脑肿瘤，特征提取，分类，K-均值群集，形态学分类。MRI方法和图像处理技术可以改善这一点。收到：18.02.2022修订：28.03.2022接受：24.04.2022在本文中引入，主要重点是现代图像处理技术，这些技术将有助于检测人体某些部位的大脑和癌症。作为脑肿瘤和癌症是致命的疾病，至少需要有最有效的优化技术来帮助科学家发现癌症状况的致命程度。图像分类也是重要的一步。在这里，将注意力集中在图像上，分类为不同的类。本研究中使用的最常见的图像分类技术是Boltzmann，随机森林，K群集和支持向量机。在本文中，重点是结合各种图像分割方法，许多图像分类方法将提供最优化的结果。此处使用的分割技术是灰色的标准，它是深度学习和深度神经网络的基本方法之一。使用前面提到的技术和方法，对于图像分割和图像过滤和分类而获得的结果将更加有效。他们将帮助我们以更少的时间来诊断疾病。图1显示了检测脑肿瘤的步骤。