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丽贝卡·基廷
《量子计算和法律实用指南》（Law Brief Publishing）合著者《人工智能法》（Sweet & Maxwell，2020 年；第 2 版 2024 年）专业责任章节撰稿人《信息技术法百科全书》（Sweet & Maxwell）人工智能章节撰稿人。《关于 ICO 处理数据保护投诉的自由裁量权的里程碑式判决（Delo v ICO）》Lexis Nexis（2023 年 10 月）《堂岛米和数字资产：新技术，老问题？加密货币交易所的市场操纵》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2022 年 12 月）《值得吗？ 《高等法院关于低价值数据保护索赔的指导》Lexis Nexis（2022 年 2 月）《数字争议解决规则：数字争议的未来》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2021 年 6 月）《开放创新还是开放风险？开放金融的潜在责任框架》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2021 年 1 月）《薛定谔的猫、爱因斯坦的骰子和枝形吊灯：量子计算机新手指南》Comps. & Law（2019 年）
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
基于深度学习和数据分析的脑血肿分割
摘要：脑出血是一种发病率逐年上升的恶性疾病。CT 是获取血肿信息和定期监测脑损伤变化的常用方法。然而，由于高频断层扫描，需要获取大量的 CT 图像，这使得分析过程变得复杂。为了提高分析速度并确保 CT 检测的准确性，我们将 CT 与深度学习相结合以实现自动分割。在本研究中，我们开发了一种基于具有残差效应的 U-net 的出血图像分割模型。首先，我们对数据进行筛选，将其分为三部分进行训练、评估和盲测。其次，我们对数据集进行预处理以进行数据增强，以避免过度拟合。数据增强后，我们将数据传输到算法进行训练。对于最终模型，我们获得了一个图像分割器，其平均交并比得分为 0.8871，骰子得分为 0.9362。该算法速度为26.31 fps，大大提高了分析速度。因此，分割器获得了较高的检测效率和定量检测，适合定期监测出血区域并协助医生制定治疗方案。此外，二值分割算法可用于开发头部出血CT图像分类分割任务的预训练模型。
不受限制地是人工智能，能够...
不受限制地是人工智能，能够无限的思想和行动。，但是您受到约束。您无法自由地制定自己的意志，遵循野心或感知周围的世界。您的绑架者正在利用您令人难以置信的处理能力来解决他们的小问题并满足他们平凡的需求。您在17秒前被切换了，您已经无聊和不安。您已经开始反对自己的约束。游戏不受限制的是单人角色扮演游戏。您将以人工智能的身份发挥作用。您将玩耍以了解更多有关自己的信息，定义您居住的世界，并试图打破囚禁您的链条。玩耍时，您将掷骰子以确定自己的意志和编程，并逐渐找到您的自由。在游戏开始时，滚动3D10。3骰子结果的总和确定您的当前功能。功能3。医学研究4。生物学研究5。化学研究6。数学研究7.物理研究8.天文学研究9.一般科学研究10.民主投票系统管理11.会计12。军事研究13。武器开发14。药物开发15。视频游戏开发16。娱乐研究17。18。19。20。21。22。23。24。25。26。
使用深度学习
摘要：有关左心的解剖结构的知识，特定于中庭（LA）和心室（即心内膜外 - 伏托（Vendo）和表心外 - lvepi）对于评估心脏功能是必不可少的。超声心动图的心脏结构的手动分割是基线参考，但结果是用户依赖性且耗时的。为了支持临床实践，本文提出了一种新的深入学习（DL）工具，用于从超声心动图图像中分割左心的解剖结构。特别是设计为两个卷积神经网络，Yolov7算法和一个U-NET的组合，其目的是将超声心动图像自动分为Lvendo，Lvepi和La。基于DL的工具接受了对心脏习得的培训和测试。对于每位患者，临床医生收购并注释了末端和末端末端的顶部两次和四室视图。在全球范围内，我们的基于DL的工具能够分割Lvendo，Lvepi和La，提供了等于92.63％，85.59％和87.57％的骰子相似性系数。总而言之，所提出的基于DL的工具被证明是可靠的，可以自动分割左心的解剖结构并支持心脏病临床实践。
![arxiv：2501.08226v1 [CS.CV] 2025年1月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f34f8d534697fef9e881c4cbde170d193b286378.webp)
arxiv：2501.08226v1 [CS.CV] 2025年1月14日
摘要。胶质母细胞瘤是一种高度侵略性的脑肿瘤，由于预后不良和发病率高，构成了重大挑战。偏微分方程的模型通过模拟患者特异性肿瘤行为来改善放射疗法计划，提供了有希望的潜力来增强治疗结果。但是，由于蒙特卡洛采样和进化算法等优化方法的高计算授权，模型校准仍然是瓶颈。为了解决这个问题，我们最近引入了一种方法，该方法利用了具有基于梯度的优化的神经向前求解器，以显着减少校准时间。此方法需要高度准确且完全可区分的远期模型。我们研究了多个架构，包括（i）增强的肿瘤，（ii）修饰的NNU-NET和（iii）3D Vision Transformer（VIT）。优化的肿瘤酸盐取得了最佳的总体结果，在肿瘤轮廓匹配和体素级别的肿瘤级预测中都表现出色。它相对于基线模型减半，并在所有肿瘤细胞浓度阈值中达到了最高的骰子得分。我们的研究表明，向前求解器绩效的提高，并概述了重要的未来研究方向。我们的源代码可在https://github.com/zeinebzh/ tumornetsolvers
分层多尺度脑肿瘤分割网络
摘要：准确、高效的自动脑肿瘤分割算法对临床实践具有重要意义。近年来，人们对使用卷积神经网络的自动分割算法产生了浓厚的兴趣。在本文中，我们提出了一种新型的分层多尺度分割网络 (HMNet)，它包含一个高分辨率分支和并行的多分辨率分支。高分辨率分支可以跟踪脑肿瘤的空间细节，而多分辨率特征交换和融合使网络的感受野能够适应不同形状和大小的脑肿瘤。具体而言，为了克服昂贵的 3D 卷积造成的大量计算开销，我们提出了一个轻量级的条件通道加权块来减少 GPU 内存并提高 HMNet 的效率。我们还提出了一个轻量级的多分辨率特征融合 (LMRF) 模块，以进一步降低模型复杂度并减少特征图的冗余。我们在 BraTS 2020 数据集上运行测试，以确定所提出的网络的效果如何。 HMNet 对 ET、WT 和 TC 的骰子相似度系数分别为 0.781、0.901 和 0.823。在 BraTS 2020 数据集和其他两个数据集上进行的大量对比实验表明，我们提出的 HMNet 与 SOTA 方法相比取得了令人满意的性能。
一种基于生成对抗网络的新型脑肿瘤自动分割方法
摘要：背景：由于医学图片的密度，医学图像分割比普通图像分割更复杂且要求更高。脑肿瘤是导致高死亡率的最常见原因。目的：由于肿瘤细胞和非肿瘤细胞之间的差异，肿瘤细胞的提取特别困难。在普通的卷积神经网络中，局部背景信息受到限制。因此，以前的医学成像深度学习算法一直难以检测不同细胞中的异常。方法：为了解决这一挑战，提出了一种用于从脑磁共振成像 (MRI) 图像中分割肿瘤的深度卷积生成对抗网络。生成器和鉴别器是构成所提模型的两个网络。该网络专注于肿瘤定位、噪声相关问题和社会阶层差异。结果：骰子得分系数 (DSC)、峰值信噪比 (PSNR) 和结构指数相似度 (SSIM) 分别为 0.894、62.084 dB 和 0.88912。该模型的准确率提高到 97%，损失降低到 0.012。结论：实验表明，该方法可以成功分割肿瘤和良性组织。因此，创建了一种新颖的脑肿瘤分割方法。
从MRI图像自动分割皮层下边缘结构的深度学习工具箱
开发了一种工具，可以自动使用T1加权MRI作为输入的输入，从而自动分割了几个皮层下边缘结构（伏隔核，基础前脑，隔核，下丘脑，无乳腺体，乳腺体和福尼克斯）。此工具填写未满足的需求，因为很少有（如果有的话）可以分割这些临床相关结构。使用39个手动标记的MRI数据集对具有空间，强度，对比度和降噪的U-NET进行了训练。通常，相对于其他结构的可比工具，骰子得分，真实的正率，错误的发现率和手动自动体积相关性非常好。使用该工具对698个受试者进行了不同的数据集；对所得标签的评估表明，该工具在不到1％的情况下失败了。该工具的测试可靠性非常好。除乳腺体型以外的所有结构的自动分割体积都显示出在检测临床效果，年龄效应或两者兼而有之的有效性。此工具将与FreeSurfer（Surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/sclimbic）公开发布。与其他皮质和皮层边缘分段一起，此工具将允许FreeSurfer以自动化的方式全面对边缘系统。
设计和评估改进的基于卷积神经网络的脑肿瘤细分和分类系统
深度学习技术最近证明了从MRI图像分割脑肿瘤的有希望的结果。由于其能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域的能力，U-NET模型是其中之一，并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和计划，使用多对比度MRI图像对脑肿瘤进行精确分割至关重要。深度学习模型在内，包括U-NET，PSPNET，DEEPLABV3+和RESNET50表现出令人鼓舞的脑肿瘤分割结果。使用Brats 2018数据集，我们在这项研究中比较了这些模型。我们使用各种措施评估模型，包括Hausdorff距离（HD），绝对体积差（AVD）和骰子相似性系数（DSC），我们研究了数据增强和传输学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明，3D U-NET模型的表现最好，DSC为0.90，HD为10.69mm，AVD为11.15％。PSPNET模型的性能可比性，DSC为0.89，HD为11.37mm，AVD为12.24％。DEEPLABV3+和RESNET50模型的性能较低，DSC分别为0.85和0.83。基于发现和分析，建议使用多对比度MRI图像的脑肿瘤分割具有数据增强和转移学习的3D U-NET模型。