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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。
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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。
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。
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。
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。
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
研究文章 人工智能识别技术在数字图像处理中的应用
人工智能技术是在计算机应用技术基础上派生和发展起来的一门科学和技术。图像识别是一种特殊的图像处理步骤，起着重要作用。只有在图像识别之后，才能进入图像分析和理解阶段。随着各种计算机技术的发展，图像逐渐成为并已成为人们重要的信息来源。计算机人工智能的使用越来越广泛，因此，了解其应用和相关研究更有利于为我们指明研究和学习的方向。本文旨在探讨人工智能识别技术的产生和发展，分析各类人工智能识别技术的应用瓶颈，以增加我们对人工智能技术的认识，为相关领域的研究提供参考。本文简单介绍了人工智能技术的类型及其新的发展趋势，并结合公共设施的具体图像，在传统方法的基础上改进了不同的计算机人工智能识别方法对图像识别处理的应用，并通过相应的仿真软件对处理和识别方法进行了分析比较，主要应用了两种方法，图像处理的识别错误率小于0.5；改进计算机人工智能识别技术对于分析其在图像处理中的应用有一定的帮助。预处理过程一般包括图像数字化、灰度化、二值化、去噪、字符分割等。在图像识别方面，算法主要有统计识别、语法识别、模板匹配等。近年来，随着神经网络和支持向量机技术的发展，图像识别技术有了新的更高的发展水平。
计算机视觉和图像分析技术的分析
似乎我们的大脑使视觉识别非常容易。对于人类而言，不需要任何努力，可以看到狗和猫，汽车和飞机之间的区别，读取标志或识别人的脸。但是，计算机视觉和图像识别又如何容易地解决计算机的图像识别问题？绝对不是，实际上有一些困难的问题，需要解决，以教授计算机识别图像：它们仅用于初次视图很容易，我认为这是因为我们的大脑非常擅长理解图像。但是，试想一下，使用计算机视觉可以改善人类生活的多少领域。最常见的使用领域是制造业，例如质量控制，当您开始制造业务时，您需要质量控制部门，但是如果使用计算机视觉替换该部门，该怎么办，涉及更多的人创造一些新事物，我认为这项业务将更加有利可图。这就是为什么，最近几年的机器学习领域在计算机视野领域取得了巨大进展。这一进度的要点是创建用于图像识别的数学方法，这将为我们带来很高的精度结果。如今，最受欢迎的是IR，特别是卷积神经网的深度学习技术，此方法比傅立叶变换（例如傅立叶变换）更先进。通过这些技术，通过涉及该领域的深度学习方法，可以实现这些技术的显着提高准确性。准确率接近95％。（通常是根据人类对数据集进行分类的方式来测量的。）因此，请记住，如果您没有研究基于深度学习的图像识别和对象检测