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基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
开发用于糖尿病性视网膜病变检测的修订后的Resnet-50
这项研究的目的是采用预处理方法并修改Resnet-50的结构，以提高其在检测DR时的性能。这项研究将SOP应用于处理底面图像。对于Resnet-50，我们采用了自适应学习等级来调整层的重量并更改Resnet-50的结构。这项研究的结果表明，修订后的Resnet-50的性能优于原始Resnet-50。最后，这项研究使用JavaScript开发了在线DR分级系统，使用户可以将底面图像上传到网站并获得DR结果。
使用深度学习的视网膜眼底图像早期检测青光眼的框架” 2279
摘要：青光眼是一种高度危险的眼部疾病，可显着影响人类视力。这是一种视网膜状况，会损害视神经头（ONH），如果在后期发现，可能会导致永久失明。预防永久性失明取决于青光眼在其初始阶段的及时识别和干预。本文介绍了卷积神经网络（CNN）模型，该模型利用特定的建筑设计来通过分析底面图像来识别早期青光眼。这项研究利用了公开访问的数据集，包括用于青光眼分析和研究的在线视网膜底面图像数据库（ORIGA），视网膜的结构化分析（凝视）和视网膜眼底青光眼挑战（避难所）。为了对青光眼进行分类，视网膜底面图像被送入Alexnet，VGG16，Resnet50和InceptionV3模型中。RESNET50和InceptionV3模型都证明了出色的性能，以创建混合模型。ORIGA数据集以97.4％的F1得分达到了高精度，而凝视数据集则获得了更高的精度，而F1分数为99.1％。避难数据集也表现出色，F1得分为99.2％。所提出的方法已经建立了可靠的青光眼诊断系统，帮助眼科医生和医生进行准确的质量筛查和诊断青光眼。
做好家庭和社区防备野火的准备
• 清除住所 30 米范围内的枯树和病树 • 疏伐树木（间隔 8 英尺/修剪 8 英尺高） • 不在地基周围使用树皮覆盖物 • 覆盖甲板底面以避免树叶堆积 • 不使用时将草坪家具收起来 • 将木柴存放在家外 • 将草坪修剪到建筑物附近 • 将燃料/丙烷存放在家外 • 清除梯子燃料并设置防火带 • 在景观美化中使用防火物种
为家庭和社区做好应对野火的准备
• 清除住所 30 米范围内的枯树和病树 • 疏伐树木（间隔 8 英尺/修剪 8 英尺高） • 不在地基周围使用树皮覆盖物 • 覆盖甲板底面以避免树叶堆积 • 不使用时将草坪家具收起来 • 将木柴存放在家外 • 将草坪修剪到建筑物附近 • 将燃料/丙烷存放在家外 • 清除梯子燃料并设置防火带 • 在景观美化中使用防火物种
mvcinn：使用深层交叉交流神经网络
糖尿病性视网膜病（DR）是造成运动年龄成人不可逆失明的主要原因。先前的DR检测模型在临床应用中遇到困难。主要原因是大多数以前的方法仅使用单视数据，而单个视野（FOV）仅占视网膜FOV的13％，从而导致大多数病变特征的丢失。为了减轻此问题，我们提出了一个用于DR检测的多视图模型，该模型可以充分利用涵盖几乎所有视网膜场的多视图图像。是特定的，我们设计了一个基于交互的自我注意模块（CISAM），该模块（CISAM）融合了从卷积块中提取的局部特征，该特征具有从变压器块中学到的远距离全局特征。此外，考虑到不同观点的病理关联，我们使用特征拼图来组装和学习多种视图的特征。具有34,452张图像的最新公共多视图MFIDDR数据集进行了广泛的实验，证明了我们方法的优越性，该方法对最新模型的表现有利。据我们所知，这项工作是公共大型多视图底面图像数据集的首次研究，用于DR检测。据我们所知，这项工作是公共大型多视图底面图像数据集的首次研究，用于DR检测。
使用图像
本研究旨在使用混合溶液方法诊断出视网膜底面图像的糖尿病性视网膜病。更具体，混合方法依赖于结合深度学习和图像处理以获得更好的结果。可靠的糖尿病性视网膜病变（DR）从数字眼底图像中检测被认为是医疗图像处理中的一个开放问题，需要开发替代溶液。失明和视觉丧失可能来自DR。本研究采用径向基函数（RBF）神经网络分类器来自动识别视网膜图像是与疾病相关或非药物相关的。糖尿病性视网膜病（DR）会导致视觉损害的视网膜病变，通常与糖尿病有关。如果未及时检测到它，则可能导致失明。早期诊断和治疗DR可以帮助防止视力丧失。深度学习已成为最近最受欢迎的方法之一，显示了各种应用程序的性能提高，尤其是在医学图像的分析和分类中。由于其出色的有效性，卷积神经网络越来越多地用作医学图像分析中的深度学习技术。图像处理在研究的建议的解决方案方法中使用。然后将卷积神经网络分类以进行诊断。使用Eyepacs数据库的33000个视网膜底面图像来验证该技术。深度学习模型使用彻底的方法来训练和评估Alexnet检测糖尿病性视网膜病的模型。模型精度为0.7349，结果表明了值得注意的性能指标和成功的准确分类。
无光刻的高密度Mote2纳米替宾阵列
茎特征：茎样品是通过直接转移方法制备的。首先，将TEM网格（Quantifoil Cu网格）直接放在带有MOTE 2丝带的SIO 2基板上。然后将液压（3μL）的KOH溶液（25％）滴在TEM网格的边缘，并扩散到该网格的底面，以蚀刻SIO 2层。之后，将带有TEM网格的SIO 2基材滴入DI水中以去除KOH残留物。最后，将TEM网格用镊子夹住，并放在滤纸上干燥。茎图像是在配备了高级茎校正器（ASCOR）探针校正器的一个像差校正的JEOL ARM-200F上进行的，该探针校正器以80 kV的加速电压运行。