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将Apriltags检测与机器学习
现有的建筑库存翻新是建筑自动化的关键方面。例如，准确地确定连接器的位置对于在建筑物外部的预制面板进行安装至关重要。，传统的测量方法，例如使用总站的使用（请参阅[1]）有几个限制，包括耗时，需要熟练的技术人员等。为了应对这些挑战并利用自动化的优势，将计算机视觉技术与视觉基准系统的集成被认为是可行的。在本文中，我们提出了与机器学习集成以解决上述问题的精制APRILTAG（请参见[2]）检测管道。图1显示了其架构。我们将首先讨论Apriltag本地化准确性的研究差距。然后，我们将详细介绍管道的组合。第4节中的实验表明，我们的精制管道的精度非常好。这项研究是Ensnare项目[3]的一部分。
疫苗质量标准检测...
生物测定法（也称为生物测定）是许多生物和一些非生物药品生产和销售所需的质量评估的一个组成部分。常用于药物效力评估的生物测定法与化学测试的区别在于，生物测定法依赖于生物基质（例如动物、活细胞、靶受体的功能复合物）。本章简要介绍了 USP-NF 章节或专论中生物测定法的某些基本生物统计学程序，即异常值识别、相对效力测量的置信区间和独立测定法的组合。旨在传达监管机构可执行的要求。
脑肿瘤检测调查
CHHAJED NA 1、SHAIKH SI 2、BHILLARE PB 3 1 讲师，印度马哈拉施特拉邦比德理工学院 MS 2 系主任，印度马哈拉施特拉邦比德理工学院 MS 3 系主任，印度马哈拉施特拉邦比德阿迪亚理工学院 Aditya Polytechnic Beed 摘要 - 脑肿瘤分割的目的是从白质 (WM)、灰质 (GM) 的正常脑组织中分离出各种肿瘤组织，如活性细胞、坏死核心和水肿。基于 MRI 的脑肿瘤分割研究在临床上受到越来越多的关注。近 20 年来，创新方法应用计算机辅助技术。本文旨在为 MRI 基础提供全面的概述。首先，快速介绍脑肿瘤和脑肿瘤的成像方式。然后，介绍了基于MRI的脑肿瘤分割的预处理操作和最先进的方法，此外，还讨论了基于MRI的脑肿瘤分割结果的评估和验证。最后，提出了客观的评估，并讨论了基于MRI的脑肿瘤分割方法的未来发展和趋势。
轮椅跌倒检测
跌倒是轮椅使用者可能遭遇的最坏情况之一。随着越来越多的人使用轮椅，跌倒检测设备的需求也日益迫切。由于传感器网络和物联网 (IoT) 的快速发展，人机交互与传感器融合已被视为解决跌倒检测问题的可行方法。本研究提出了一种防止轮椅跌倒的装置。这种轮椅跌倒检测系统的想法是确定用户的位置或算法的位置是否表明可能跌倒。本研究中最重要的因素是能够识别轮椅使用者的动作，以确定他们何时需要亲人或护理人员的帮助。该计划声称，通过检测一个人的跌倒情况并通过安全应用程序通过电子邮件提醒他们，它可以在紧急情况下协助提供帮助。如果发生任何严重损害，它可以帮助避免可能危及生命的危险。该系统的组件 - 一个可配置为调节每个电路及其功能的 6 轴 MPU6050 陀螺仪/加速度计传感器和一个 ESP8266 NodeMCU wifi 模块 - 允许产品尽可能远地连接到 Blynk 应用程序和控件。
脑肿瘤检测 - ijrpr
脑肿瘤是一种严重的健康问题，其特征是颅骨内异常生长，良性和恶性脑肿瘤都会对周围脑组织造成风险。脑膜瘤、神经胶质瘤（包括星形细胞瘤和高风险变体）和垂体瘤是常见的类型。早期诊断对于及时干预至关重要。本文探讨了两种 CNN 架构 VGG-16 和 ResNet-50 在检测脑肿瘤方面的有效性。通过比较它们的性能，它旨在改进自动检测，克服传统方法中主观解释的局限性。通过深入分析架构并使用多样化数据集进行评估，该研究旨在深入了解它们的优势和局限性，帮助医学图像分析取得进展，从而更精确地诊断脑肿瘤。
在检测肺癌的人工智能
肺癌目前已成为最常被诊断出的肿瘤病理学，并且似乎是死亡的主要原因之一。 div>这种疾病的死亡率很高，这与早期缺乏症状有关，这会导致诊断确认会在高级阶段发生，从而导致治疗方案降低，有时这些患者没有治愈。 div>如果及时进行治疗，则10年生存率为88％。 div>随着上述问题，人们寻求方法来改善对肺癌的早期发现，其中一种改进了这种疾病中人工智能的使用。 div>对各种科学数据库进行的书目审查，目的是确定和综合人工智能检测有关肺癌的相关信息。 div>人工智能与低剂量计算机断层扫描结合使用，可以在及时诊断肺癌的敏感性和特异性中提高敏感性和特异性，并提供更精确的分析，目的是减少误报和假否定性。 div>但是，作为当今的新工具，这种类型的技术缺乏控制和适当的正常化。 div>