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脑动静脉畸形的二维灌注血管造影：技术注意事项
数字减影血管造影 (DSA) 存在与灰度图像质量相关的局限性，需要逐张检查才能观察到时间差异。本文通过介绍灌注血管造影作为定量分析框架以及 DSA 灌注参数和延迟的可视化来解决这些局限性。它的实用性可以归因于其良好的时空分辨率，并且不易与其他采集技术（如磁共振成像和计算机断层扫描）兼容。3 二维组织灌注血管造影图像是通过集成到计算机中的软件获得的，该软件允许基于 DSA 的二维功能信息。它为干预者提供了一种工具，可以实时测量所执行治疗的影响并帮助确定完成治疗的正确时间。从这些观察中，本文的总体目标是描述可以从该研究中提取的灌注参数的实用性，并以彩色编码图像显示，神经科医生、神经外科医生和神经介入放射科医生可以轻松解释。
用于形状和图像分析的加权欧拉曲线变换
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量，易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广，以提供同样方便的表示形式，用于加权单纯复形，例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形，然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明，WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类，并且这种聚类与患者生存时间相关。
Quantum X产品线-Nanoscribe
3D通过2GL打印可实现FL无可观的光学级表面和FI Nest subsicron特征，没有切片步骤或形状失真。对于这些结果，其动态体素调整需要明显更少的打印层，从而产生更快的打印速度，这是市场上任何基于2pp的3D打印机都无法比拟的。这使其成为最快的微观添加剂制造技术，其10至60倍于当前2光量光刻系统的吞吐量的10到60倍，同时满足了要求的打印质量要求。例如，长凳由2GL打印3D，并具有功能强大的2PP系统。2PP打印船的切片距离设置为0.1 µm（“ Fine”）。相同的对象是由2GL（“灰度”）打印的3D，其最高质量相同，在1 µm的切片中质量相同，导致打印时间减少了10倍。
年度报告2024
X射线计算机断层扫描（CT）的冰岛玄武岩针对CO 2存储的目标揭示了微米级分辨率的内部岩石结构。图像通过岩石体积显示三个正交横截面（左，中，右）。颜色看起来可爆发（LUT）已应用于使灰度数据染色。图像的地质解释包括：充气毛孔的黑色区域，深红色代表长石，浅红色表示Clinopyroxene，而亮黄色亮点Fe-Ti氧化物矿物质骨料（Ulvöspinel和Ilmenite）具有立方体结构的结构。高含氧氧化物矿物质的高密度会导致高X射线衰减，从而使其在CT图像中显得明亮。扫描电子显微镜数据将它们识别为Ulvöspinel和iLmenite。由Prescelli Annan，Ethz中的MCTSCAN实验室，IGV，NTNU，H2024。
使用卷积神经网络检测脑肿瘤
1，2 ece系，Bannari Amman理工学院，Sathyamangalam文章历史：收到：2021年1月11日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年5月10日摘要 - 脑肿瘤是人们的主要威胁。 ，但目前，由于许多机器学习技术，它变得更加先进。 磁共振成像是所有图像处理技术中扫描人体并在改善质量图像中清楚地分辨出肿瘤的所有图像处理技术中的最大技术。 MRI的基本原理是根据磁场和人体解剖学的无线电波开发图像。 图像分割的主要区域是医疗图像处理。 MRI图像比CT扫描，X射线等更好的结果。 如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。 最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。 其应用之一是识别脑肿瘤。 在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。 然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。 使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。 最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。 I. 简介1，2 ece系，Bannari Amman理工学院，Sathyamangalam文章历史：收到：2021年1月11日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年5月10日摘要 - 脑肿瘤是人们的主要威胁。，但目前，由于许多机器学习技术，它变得更加先进。磁共振成像是所有图像处理技术中扫描人体并在改善质量图像中清楚地分辨出肿瘤的所有图像处理技术中的最大技术。MRI的基本原理是根据磁场和人体解剖学的无线电波开发图像。图像分割的主要区域是医疗图像处理。MRI图像比CT扫描，X射线等更好的结果。如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。 最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。 其应用之一是识别脑肿瘤。 在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。 然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。 使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。 最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。 I. 简介如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。其应用之一是识别脑肿瘤。在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。I.简介
量子DS系列
图像子系统前图摄像头在300 dpi处捕获，可以提供该项目的多个演绎以进行后续处理。Quantum DS-FE在后扫描后面具有前扫描和前扫描，但具有与量子DS相同的DPI和其他规范。最多可以在单个通行证中捕获该项目正面的三个唯一图像演绎/分辨率。选项包括多个压缩的灰度和 /或黑白图像渲染，以提供图像交换的灵活性以及图像归档应用程序（即240、200、200、120或100 dpi，greyscale [jpeg] / 240或200 dpi，bitonal [ccitt]））。高分辨率图像演绎也可以用于汽车，LAR和ICR软件引擎，为数据挖掘应用程序提供出色的质量图像。正面图像的早期可用性还为基于图像数据的内联袋装决策提供时间，而不会中断项目流程。
计算机获取核医学图像
大多数核医学成像系统将其信息呈现为数字图像。数字图像以计数值数组或矩阵的形式存储在计算机中，并通过分配取决于每个元素中的计数数量的灰度或颜色标度来显示。通常（但不完全是），数组是方阵，尺寸范围从 32 x 32 到 1024 x 1024，尽管大多数核医学图像的尺寸为 64 X 64、128 X 128 或 256 X 256 (1,2)。每个矩阵元素（通常称为像素）都是计算机内存中的一个位置。64 x 64 矩阵有 4096 个像素，而 128 x 128 矩阵是其四倍大（16,384 个像素），256 x 256 矩阵是其十六倍大（65,536 个像素）。一个像素中可以存储的计数数量取决于分配的位数。由于计算机的设计方式，最方便的方式是分配 ei-
RACGAP1 受 E2F3 转录调控，其缺失导致食管鳞状细胞癌有丝分裂灾难
图 1 RACGAP1 在 ESCC 中高度上调。（A、B）与健康组织相比，ESCC 组织中 RACGAP1 的 mRNA 表达显著上调，这由来自 GEO 的三个微阵列数据集（A）以及来自 TCGA 数据的 RNA-seq 数据（B）表明。（C）进行 QPCR 检测以验证 ESCC 组织（n=96）与邻近健康组织（n=20）相比 RACGAP1 mRNA 水平的上调。（D）Kaplan-Meier 曲线显示高 RACGAP1 表达组的总生存期 (OS) 时间明显较短。P 值由对数秩检验确定。（E）左图：Western blotting 检测显示 ESCC 组织中的 RACGAP1 蛋白水平高于匹配的邻近健康组织。右图：灰度分析的统计结果。P 值由配对 t 检验确定。***，P<0.001。
使用机器学习的高级自动板识别器
摘要：本文提出了一种高度准确的自动板识别（ANPR）算法，旨在正确识别超过99.5％精度的印度车牌。该系统结合使用OpenCV，Python和机器学习模型来达到这一高度的精度。算法捕获和处理图像以识别和识别车牌，包括板上的颜色。使用HAAR级联反应进行初始板识别，然后将其转移到Yolo V3，从而提高了精度和速度。该系统结合了复杂的图像预处理技术 - 包括灰度调整，阈值，侵蚀，细节和轮廓检测 - 以确保对图像进行优化，以用于角色分离和识别。这种综合方法不仅提高了识别率，而且更有效地处理图像，尤其是在传统系统可能失败的情况下。结果，它为在动态环境中的强大ANPR实现铺平了道路。