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大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
使用对比度增强乳房摄影（CEM）
摘要：我们试图开发新的量化方法来表征乳房X线摄影密度的空间分布以及可疑对比增强乳房X线摄影（CEM）的对比度增强，以改善乳房病变的良性分类。我们回顾性地分析了从2014 - 2020年在IRB批准的研究中从我们机构进行CEM成像和组织采样的所有乳房病变。惩罚线性判别分析用于基于乳房X线摄影密度和对比度增强的径向分布的平均直方图对病变进行分类。t检验用于比较密度，对比度和串联密度和对比直方图的分类精度。逻辑回归和AUC-ROC分析用于评估添加人口统计学和临床数据是否提高了模型准确性。总共评估了159个可疑发现。密度直方图比随机分类（62.37％vs. 48％; p <0.001）更准确地将病变分类为恶性或良性，但是与单独的密度合影相比，串联的密度和对比度表现出更高的精度（71.25％; p <0.001）。包括我们模型中的人口统计学和临床数据，导致AUC-ROC高于串联密度和对比度图像（0.81 vs. 0.70； P <0.001）。在侵入性与非侵入性恶性肿瘤的分类中，串联密度和对比直方图在单独的密度直方图（77.63％vs. 78.59％vs. 78.59％; p = 0.504）中没有显着提高的准确性。添加患者人口和临床信息进一步提高了分类精度。我们的发现表明，乳房X线摄影密度的径向分布的定量差异可用于区分恶性肿瘤与良性的乳房发现。但是，通过从CEM中添加对比度增强成像数据，分类精度得到了显着提高。
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
摄影材料展览指南 - AIC Wiki
贡献者（按字母顺序）：Catherine Ackerman、Nancy Ash、Sarah Bertalan、Jean-Louis Bigourdan、Barbara N. Brown、Ed Buffaloe、Carol Crawford、Corinne Dune、Thomas M. Edmondson、Debra Evans、Julia Fenn、Betty Fiske、Gwenola Furic、Judy Greenfield、Doris Hamburg、Marc Harnly、Pamela Hatchfield、Cathy Henderson、Nancy Heugh、Ana Hofmann、Emily Klayman Jacobson、Martin Jurgens、Nora Kennedy、Daria Keynan、Lyn Koehnline、Barbara Lemmen、Holly Maxson、Constance McCabe、John McElhone、Cecile Mear、Jennifer Jae Mentzer、Jesse Munn、Rachel Mustalish、Douglas Nishimura、Leslie Paisley、Sylvie Penichon、Hugh Phibbs、Dr. Boris Pretzel、Chandra Reedy 博士、Nancy Reinhold、Andrew Robb、Grant Romer、Kimberly Schenck、Douglas Severson、Tracey Shields、Angela Thompson、Sarah Wagner、Clara Waldthausen、Mike Ware 博士、Stephanie Watkins、Paul Whitmore 博士、Faith Zieske、Edward Zinn
计算摄影（CS 445） - 春季2024
•Kai Yan（Kaiyan3）•Hang Yu（Hangy6）•Shuhong Zheng（Szheng36）概述计算摄影是由计算机图形，计算机视觉和摄影的收敛创造的新兴领域。它的作用是通过使用计算技术来捕获，增强和结合图像，从而克服传统相机的局限性，从而获得更加生动和栩栩如生的视觉体验。课程目标在本课程结束时，您将拥有书面程序来创建错觉，从照片中添加或删除对象，将3D对象插入图片中，将照片自动缝合到全景中等等。通过讲座和动手项目，您将学习计算机视觉和图形的核心原理，这些原则将在机器人技术，心理学，媒体设计，艺术，摄影，信息检索，娱乐技术以及其他许多成长领域中非常有用。除了实际好处之外，该课程还旨在为我们自己惊人的视觉能力提供更大的欣赏，并在编写程序中获得乐趣，这些程序可以与您自己的照片收集一起使用。先决条件您应该以基本的编程技能以及线性代数和微积分的工作知识进入课程。Python，图像处理，计算机视觉或计算机图形学的先前经验将非常有用，但不需要。建议学生拥有或购买数码相机，理想情况下，使用手动控件（智能手机应该很好）。对于基于图像的照明项目，您可能需要一个可以在亚马逊上购买的镜像球。分配和分级分级基于项目，期中和最终项目。字母等级将根据以下阈值分配：
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
乳房 X 线摄影 - 美国放射学院
1987 年，美国放射学会 (ACR) 乳腺工作组前主席 Gerald Dodd 博士认识到需要一本“食谱”式的乳房 X 线摄影质量控制手册。Dodd 博士要求我们召集一个乳房 X 线摄影质量控制专家委员会，在 ACR 的支持下处理这项工作。1990 年，最初的 ACR 乳房 X 线摄影质量保证委员会 (Gerald Dodd 博士、Joel Gray 博士、Mary Ann Harvey 女士、Arthur Haus 先生、R. Edward Hendrick 博士、Russell Holland 博士、Robert McClelland 博士、John McCrohan 先生、Raymond Rossi 先生和 Daniel Sullivan 博士) 的辛勤工作导致出版了三本独立的手册：一本供放射技术员使用，一本供医学物理学家使用，一本供放射科医生使用。在 ACR 的财政支持和美国癌症协会 (ACS) 的资助下，这些手册免费提供给每个获得 ACR 乳房 X 线摄影认证计划认证或申请 ACR 乳房 X 线摄影认证计划的站点。ACR 乳房 X 线摄影质量控制手册的第二版和第三版于 1992 年和 1994 年印刷并分发给所有获得 ACR 认证和申请的站点（Lawrence Bassett 博士、Stephen Feig 博士、Margaret Botsco 女士、R.T. (R)(M)、Priscilla Butler 女士、M.S.、Rita Heinlein 女士、R.T.(R)(M) 和 E. Lee Kitts, Jr. 博士加入委员会）。1992 年和 1994 年手册的一个重要补充是 Bassett 博士、Feig 博士和 Heinlein 女士制定的《定位和压缩指南》。