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初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
国际标准气氛 - 航空航天行业的技术测量主权工具医学图像识别的神经网络概述
摘要。医学图像识别在计算机诊断中起着至关重要的作用，并且深度学习技术（尤其是神经网络）的进步得到了极大的增强。本文对神经网络在医学图像识别中的应用进行了全面综述，强调了它们的优势和缺点。神经网络受人脑功能的启发，由以层组织组织的相互联系的人工神经元组成。通过学习过程，神经网络可以分析和分类医学图像，从而准确诊断和治疗。本文探讨了神经网络的基本组成部分，包括神经元，权重和激活功能，并使用诸如返回范围之类的算法解释了训练过程。它还讨论了图像识别任务中常用的各种类型的神经网络，例如用于处理图像和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），用于分析顺序数据。通过检查来自不同医学领域的研究示例，该综述证明了神经网络在医学图像识别中的有效性及其通过提高诊断准确性和患者结果来彻底改变医疗保健的潜力。
基于大语言和图像识别模型的2型糖尿病的AI营养师Mellitus Management：临床前概念验证研究
背景：在中国糖尿病患者的营养管理是由于注册临床营养师供应量低，这是一个重大挑战。为了解决这个问题，创建了使用高级语言和图像识别模型的基于人工智能（AI）的营养学计划。该程序可以从患者的餐食图像中确定成分，并提供营养指导和饮食建议。目的：本研究的主要目的是评估支持该计划的模型的能力。方法：通过多步过程评估了针对2型糖尿病（T2DM）患者的AI营养学计划的潜力。首先，在T2DM和内分泌学家中进行了一项调查，以识别饮食实践中的知识差距。然后，通过中国注册的营养师检查对ChatGpt和GPT 4.0进行测试，以评估其在提供循证饮食建议方面的熟练程度。Chatgpt对有关医疗营养疗法的常见问题的回答与专业营养师的专家反应进行了比较，以评估其熟练程度。该模型的食品建议经过审查，以与专家建议保持一致。开发了一种基于深度学习的图像识别模型，用于成分水平的食物识别，并将其性能与现有模型进行了比较。最后，开发了一个用户友好的应用程序，集成了语言和图像识别模型的能力，以改善T2DM患者的护理。Chatgpt和GPT 4.0都通过了中国注册营养师检查。结果：大多数患者（182/206，88.4％）要求更直接，全面的营养管理和教育。Chatgpt的食物推荐主要与最佳实践一致，除了某些食物，例如根蔬菜和干豆。专业的营养师对Chatgpt对常见问题的回答的回报基本上是积极的，其中162个提供了有利的评论。多标签图像识别模型评估表明，Dino V2模型的平均F 1得分为0.825，表明识别成分的精度很高。结论：模型评估是有希望的。基于AI的营养学家计划现已准备好进行监督的试点研究。
图像识别和计算机视觉的机器学习
提取和分层模式识别。方法论：研究中已经采用了一系列互联网资源来收集数据，然后进行“理论分析”。理论分析阶段至关重要，因为它扩大了对受试者的理解。发现：该研究除了收集数据外，还采用了“主题分析”来进一步分析收集的数据。此外，理论分析在本研究中是有用的工具，因为它促进了该领域的发展并使高级信息更容易获得。讨论：本文对机器学习对图像识别和计算机视觉的影响进行了全面分析。结论：研究研究了计算机视觉和图像识别如何受到机器学习的重大影响。关键字：机器学习，计算机视觉，卷积神经
基于图像特征提取的计算机图像识别技术仿真
人类的大脑通过对客观世界的认知，形成图像和影像，这个过程也是人类最重要的信息来源，通过观察现实世界中人体各个系统的运行状态，很容易理解。随着人工智能、多媒体、计算机等新型信息技术的不断发展，图像处理应用也受到人们的青睐。图像识别技术在计算机系统的支持下，可以给人们的生产生活带来极大的便利。本文基于此背景，完成了计算机图像识别系统的设计，并通过改进图像算法完成了优化。
使用图像识别 AI 远程虚拟巡查施工现场……
生活方式共同创造实验室新闻稿：https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2021/09/30_02.html
BIFRNet：一种受大脑启发的特征恢复 DNN，用于部分遮挡图像识别
部分遮挡图像识别 (POIR) 问题长期以来一直是人工智能面临的挑战。处理 POIR 问题的常用策略是使用非遮挡特征进行分类。不幸的是，当图像被严重遮挡时，此策略将失去效果，因为可见部分只能提供有限的信息。神经科学领域的一些研究表明，特征恢复（填充遮挡信息并称为非模态补全）对于人脑识别部分遮挡图像至关重要。然而，特征恢复通常会被 CNN 忽略，这可能是 CNN 对 POIR 问题无效的原因。受此启发，我们提出了一种新颖的受大脑启发的特征恢复网络 (BIFRNet) 来解决 POIR 问题。它模拟腹侧视觉通路来提取图像特征，并模拟背侧视觉通路来区分遮挡和可见图像区域。此外，它还使用知识模块存储对象先验知识，并使用完成模块根据可见特征和先验知识恢复遮挡特征。在合成和真实世界遮挡图像数据集上进行的深入实验表明，BIFRNet 在解决 POIR 问题方面优于现有方法。特别是对于严重遮挡的图像，BIRFRNet 大大超越其他方法，接近人脑性能。此外，受大脑启发的设计使 BIFRNet 更具可解释性。
分光光度指标的“ Zamin-M”生物制备被固定在吉普尼 废物三元电池阴极材料的恢复过程 基于自然的解决方案，用于恢复受污染的土壤并增强生物多样性和人类健康 国际标准气氛 - 航空航天行业的技术测量主权工具 医学图像识别的神经网络概述
摘要。从20世纪初开始，经常采用快速植物生长和发展的生物制备。对微生物与植物之间相互作用的机制的积累知识需要在目标设计中使用最少的资源和能量，并在植物性粒细胞系统的有针对性设计中使用其适应性的优化，以提高土壤生育能力和植物生产率，增加植物的产量，并增加植物对疾病的抵抗力，并增加对疾病和不良环境和应力因素的抵抗力。在今天的文章中，已经在优化农业生产和维持土壤肥力的土壤微生物过程的科学管理方面收集了足够的经验，并设想将微生物学制剂的创造和使用作为植物科学中强化技术的主要联系。众所周知，在酶生长阶段，使用絮凝剂在细菌制剂生产的技术过程中，微生物的生物量浓度，在酶生长阶段，从培养液体中的微生物浓度浓度的阶段进行了。
从2型糖尿病中的微生物组数据分类具有深度学习图像识别
摘要：人类肠道样品的微生物分析是检查一般福祉和各种健康状况的一种有益工具。肠道的平衡对于防止慢性肠道感染和肥胖以及与各种疾病有关的病理改变很重要。基于下一代测序（NGS）的微生物组数据的评估很复杂，其解释通常具有挑战性，可能是模棱两可的。因此，我们开发了一种创新的方法，用于检查和分类微生物数据，通过将数据视为径向热图以应用深度学习（DL）图像分类，从而将微生物数据数据分类为健康和患病。选择了674型健康和272型糖尿病（T2D）样品的区分作为概念证明。具有50层（RESNET-50）图像分类模型的残留网络经过训练和优化，以96％的精度提供歧视。从健康人中检测到97％的特异性样本，而来自T2D的人的敏感性为92％。使用NGS微生物组数据DL的图像进行分类，可以在健康和糖尿病患者之间进行精确歧视。将来，该工具可以使肠道微生物组及其因果属的不同疾病和失衡的分类。