、高血压和心血管疾病等各种眼部疾病和全身疾病的诊断具有重要意义。...光学相干断层血管成像(OCTA)是一种提供毛细血管水平血流信息的最新成像手段。然而，OCTA不像眼底摄影那样具有AV之间的色度和几何差异。...各种方法被提出来鉴别OCTA中的房室，这通常需要其他成像方式的指导。在这项研究中，本文提出了一种仅基于OCTA的级联神经网络来自动分割和区分AV。...首先应用卷积神经网络(CNN)模块生成初始分割，然后使用图神经网络(GNN)来改善初始分割的连通性。并对各种CNN和GNN结构进行了比较。...该方法在包括3×3mm2和6×6mm2 OCTA的多中心临床数据集上进行了评估。该方法具有丰富OCTA图像信息用于各种疾病诊断的潜力。
Information 英文标题：Subclassification of obesity for precision prediction of cardiometabolic diseases 中文标题：肥胖的亚分类用于精确预测心血管代谢疾病...这些模型中的预测变量包括用于产生初始聚类分区的所有生物标志物，以及欧洲心脏病学会（SCORE2）目前支持的心血管疾病风险分层工具中使用的所有变量和交互作用（第16、17条参考文献）。...总体而言，这些不一致的聚类特征涵盖了大约20%的一般人群，并且提高了心血管疾病（CVD）和2型糖尿病（T2D）风险预测的精确度和准确性，其程度与当代临床风险标记物如LDL相当。...这里使用的分区算法通过根据特定表型组合分配组概率来解决这些局限性。 这种方法能够更精确地估计不一致性的效果，即使是在一致组内部。...如果在聚类分析中包含更全面的生物标志物集，可能会更好地分离亚群。 第三，用于推导聚类的数据是横断面数据。 因此，由于回归均值的影响，某些生物标志物水平将被估计得不够精确。
今天将分享胎儿镜检查中胎盘血管的分割和配准完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、FetReg2021介绍 胎儿镜激光光凝术是一种广泛用于治疗双胎输血综合征 (TTTS) 的手术。...该数据集被认为用于开发胎儿环境的语义分割和视频拼接算法，重点是从胎儿镜图像和分割血管生成的无漂移拼。...任务 1的 FetReg 数据集包含来自 18 个胎儿镜检查程序的 2060 个图像，这些图像经过语义分割注释。每幅图像中的每个像素都标有背景、胎盘血管、消融工具和胎儿类别。...下图显示了为此任务发布的 18 个视频剪辑中每2秒的代表性帧。
这些先前工作做的是推理和用于检测的全卷积式学习。Ning等人[30]定义了一种卷积网络用于秀丽线虫组织的粗糙的、多分类分割，基于全卷积推理。 全卷积计算也被用在现在的一些多层次的网络结构中。...这些方法通过采样边界框和region proposal进行微调了R-CNN系统[12],用于检测、语义分割和实例分割。这两种办法都不能进行端到端的学习。...他们分别在PASCAL VOC和NYUDv2实现了最好的分割效果，所以在第5节中我们直接将我们的独立的、端到端的FCN和他们的语义分割结果进行比较。...4.2 结合“是什么”和“在哪里” 我们定义了一个新的全卷积网用于结合了特征层级的分割并提高了输出的空间精度，见图3。...我们尝试用更小的滤波器重建pool5之上的层，但是并没有得到有可比性的结果；一个可能的解释是ILSVRC在更上层的初始化时非常重要的。
这里问题就出来了，对于医学图像分割任务目标位置敏感的特殊性，一些欠分割或者过分割的区域都在目标周围，往往需要高分辨率特征。...为了解决上面的问题，文章中提出的 U-Net 混合 Transformer 网络：UTNet，它整合了卷积和自注意力策略用于医学图像分割任务。...此外，在 self-attention 模块中使用相对位置编码来学习医学图像中的内容-位置关系。...由于错误分割的区域通常位于感兴趣区域的边界，高分辨率的上下文信息可以在分割中发挥至关重要的作用。因此，重点放在了自我注意模块上，这使得有效处理大尺寸特征图成为可能。...没有将自注意力模块简单地集成到来自 CNN 主干的特征图之上，而是将 Transformer 模块应用于编码器和解码器的每个级别，以从多个尺度收集长期依赖关系。
具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...在单阶段目标检测中，检测是一个单一的、完全统一的回归问题，它在一个完整的前向传递中同时处理分类和定位。因此，通常，单阶段网络更轻、更快且易于实现。...除了多网格冗余注释，研究者还引入了一种新的基于离线复制粘贴的数据增强技术，用于准确的目标检测。 三、MULTI-GRID ASSIGNMENT 上图包含三个目标，即狗、自行车和汽车。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
01 引言 在全景分割任务中，对于背景像素，需要对其进行语义分割，确定其语义类别，对于前景像素，需要对其进行实例分割，确定其实例类别以及实例id。则每个像素只能有确定的类别和id。...图一 已有的全景分割研究中，解决遮盖问题的方法包括利用启发式规则（Panoptic FPN，AUNet等）确定各个物体的遮盖顺序，和构造panoptic head（UPSNet，OANet等）对每个像素所属的物体进行预测...图二 02 SOGNet 1、联合分割模块 在联合分割模块中，实例分割和语义分割共享backbone，一起训练。Backbone采用目前全景分割研究中常用的方法，ResNet+FPN....语义分割部分利用全景分割的监督信息，预测全部类别（包括语义类别和实例类别）。 2、关系嵌入模块 对于一张输入图像，从标注信息（ground truth）中我们可以得到 ? ，其中 ? , ?...在表二中，我们将SOGNet与启发式的方法进行对比。PlainNet为我们在同一实验环境下只训练联合分割模块得到的模型，并采用启发式规则得到全景结果。类别先验强制规定了某些类别之间的遮盖关系。
Segmentation from LiDAR Point Cloud for Multirotor Aerial Vehicles 原文作者：Geesara Kulathunga 内容提要 本文提出了一种用于多旋翼飞行器激光雷达...3D点云感兴趣区域分割的新滤波器。...它是专门针对实时应用的，在没有初步测绘的稀疏激光雷达点云上工作。我们将此滤波器作为农业无人机低空快速避障系统的重要组成部分。...下一步是基于改进的深度图像计算代表连续两束激光之间角度的距离角图像。一旦构造出相应的距离角图像，就进行平滑处理以减少噪声。最后，在融合平滑的距离角图像的同时，找出改进深度图像中的连通分量。...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。
陈兴民 论文题目 3D vessel-like structure segmentation in medical images by an edge-reinforced network 论文摘要 在脑血管和神经病理等生物医学图像中...，血管状结构是了解疾病机制和诊断和治疗疾病的重要生物标志。...然而，现有的血管状结构分割方法往往不能很好地分割出清晰的边缘。在三维医学图像中，血管状结构的边缘和非边缘体素通常存在高度不平衡的分布，因为大多数体素都是非边缘的，这使得寻找清晰的边缘具有挑战性。...在这项工作中，作者提出了一种通用神经网络来分割不同3D医学成像模式下的血管样结构。新型边缘增强神经网络(ER-Net)是基于编码器-解码器结构的。...在此基础上，进一步引入特征选择模块，从编码器和解码器中同时自适应选择区分特征，以增加边缘体素的权重，从而显著提高分割性能。
通过共享特征映射，两个网络中的一个可以获得单个网络无法获得的信息。此外，为了提高合作程度，我们提出了只连接同一层和多层的两种方法。我们在两种网络上评估了我们提出的想法。...由于底层网络将上层网络获得的特征图进行拼接，拼接后的特征图中滤波器的数量比原网络多出两倍。这就是我们在本文中提出的合作学习。 在我们的方法中，我们采用了以下损失，因为我们的方法同时分别训练两个cnn。...城市景观数据集上的分割结果(val)。baseline是DANet。 ? 城市景观数据集上的分割结果(val)。...我们认为采用一种简单的编译码结构网络是有效的不同层连接。如果我们在图4中使用注意模块。城市景观数据集上的分割结果(val)。基线是由Deeplabv3+增强特征映射，同层连接的合作学习是有效的。...在实验中，我们将图2(a)所示的网络集成与提出的协作网络进行了比较。所提出的两种连接方法比两种网络集成的方法更精确。通过两种实验验证了该协作网络的有效性。
若R=8，M=1，N=5，那么CIC滤波器的频响如下所示： ? Matlab中CIC滤波器的使用 在Matlab中，有两个函数可以生成CIC滤波器。...下面代码中hcic即为构造的CIC滤波器，抽取倍数为4，差分延时为1；cic_comp为CIC补偿滤波器；其中Ap表示通带衰减，Astp表示阻带衰减。...滤波操作 如果要用上面生成的CIC模型来完成滤波操作，可以用dsp.SignalSource函数，该函数用于生成信号源，函数的第一个参数是原信号，第二个参数是每帧的点数。...（至于为什么要分成不同的帧本人也不是很清楚，只是按照Mathworks提供的例程来完成） 下面的例子中，我们要完成的是对输入的1024点的信号进行抽4的CIC滤波，在dsp.SignalSource...中我们指定一帧为64个点，因此总共有1024/64=16帧，在抽4之后，每帧的长度就是64/4=16；所以定义的y是一个16x16的矩阵，其中每一行为一帧的滤波结果，将16行拼接起来，就是输出的1024
论文题目 CyCoSeg: A Cyclic Collaborative Framework for Automated Medical Image Segmentation 论文摘要 深度神经网络在分割图像中的对象方面取得了巨大成功...然而，已经表明它们在诸如医学图像分割等具有挑战性的问题上仍然存在局限性。成功率较低的主要原因在于图像中物体尺寸的减小。在本文中，作者通过循环协作框架 CyCoSeg 克服了这一限制。...所提出的框架基于深度主动形状模型 (D-ASM)，它提供有关对象形状的先验信息，以及语义分割网络 (SSN)。...这两个模型通过相互影响协作以达到所需的分割：SSN 通过期望最大化公式帮助 D-ASM 识别图像中的相关关键点，而 D-ASM 提供指导 SSN 的分割建议。重复这个循环，直到两个模型收敛。...作者的方法的有效性在两个基准数据集的左心室分割上得到了证明，本文的方法在分割精度方面取得了最具竞争力的结果之一。此外，它的泛化在 CT 扫描中的肺部和肾脏分割中得到证明。
我们开始进入今天的主题，接下来主要和大家分享目标在视频中的实时分割技术，来，一起学习吧！ ? ?...最后，在不需要微调的Davis 2017验证集上实现了视频目标分割的新技术，其J&F值为69.1%。 新框架方法 今天提及的新框架，提出了一种用于半监督视频目标快速分割的FEELVOS算法。...然后，将它们提供给一个动态分割头，该动态分割头为每个像素(步长为4)在第一帧中的所有目标上产生后验分布。整个系统在不需要嵌入直接损失的情况下，对多目标分割进行端到端的训练。...请注意，这不是显式强制的，因为新框架没有直接使用嵌入空间中的距离来生成像PML或VideoMatch中那样的分段，而是使用它们作为一个软提示，可以通过动态分割头进行细化。...然而在实践中，嵌入实际上是这样的，因为这为动态分割头提供了一个强有力的线索，以进行最终的分割。
这些血管的任何狭窄（狭窄）[19]或扩张（动脉瘤）都可能导致严重的健康问题。血管造影是一种使用X射线和对比剂的成像技术，用于精确诊断和治疗这些状况。...现在可以使用X射线（通常采用减影技术）来可视化血管，以识别潜在的狭窄或扩张。这些图像用于评估血管直径、狭窄或动脉瘤以及精确的定位。...已经开发了各种基于滤波器、学习或区域生长的方法来进行血管造影分割[6, 11]，包括广泛使用卷积神经网络（CNNs[3, 17]）。...然而，由于SAM需要正标签点来进行精确分割的限制，直接在血管造影图像中使用SAM进行血管分割通常会导致不正确的区域选择（见图2）。...然而，为了最小化对先前分割良好结果的变化，作者在结果中重复这个过程三次，直到总共5个阳性点（包括最后一段中的2个点），用于最终的分割。
基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！ 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究，深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。...近年来提出的最受欢迎的神经网络之一是 Transformer ，它将多头注意力机制应用于自然语言处理（NLP）应用中。...其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的趋势，所以2D分割的工作相对较少。...对于解码器，作者参考了[48]中的 Proposal ，以组装和整合来自相机和LiDAR传感器的特征表示，以创建比单模态更精确的目标分割。图1展示了作者网络的总体架构。...对于将安全放在首位的自动驾驶来说，分类性能在网络设计中应始终被视为一个关键参数。 VI Conclusion 在本文中，作者提出了一种基于Transformer的多模态融合方法用于语义分割。
首先在写《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果及其他。 ...对上述过程稍作解释：x[k]可以看做是已经离散后的输入数据，λ ∈[0,1)是一个用户输入的用来控制空域滤波的程度，r是一个双变量的函数，用于控制值域滤波系数，对于双边滤波，该函数可取经典的高斯分布函数...最后的图像结果为（BEEPSHorizontalVertical+BEEPSVerticalHorizontal）/2; 比如上述公式1中最后体现在代码中可能如下(progressive)：...使用这个滤镜的过程就会发现，他对边缘的保护很好，而对一些变化平坦的区域总是会其更加平滑，总体感觉和表面模糊很像（表面模糊其实也是一种双边滤波器），以前曾考虑过用表面模糊来实现磨皮，但是由于目前所知道的表面模糊的任何优化算法都还是比较慢...当然，美图这些软件应该还是更专业些，我这里举得例子可能都是找了一些对我这个有利的来说明的，但无论如何，这种边缘保留特性的滤波器作为磨皮的一种辅助手段是必然有其生存空间的。
没有，强烈推荐您进入上图红框2中的fromUnstructured方法去看细节，这里面是非常精彩的，以podList为例，这是个数据结构，而fromUnstructured只处理原始类型，公务员遴选对于数据结构会调用...structFromUnstructured方法处理，在structFromUnstructured方法中 deployment、pod这些资源，其数据结构是明确的固定的，可以精确对应到Clientset...中的数据结构和方法，但是对于CRD（用户自定义资源），Clientset客户端就无能为力了，此时需要有一种数据结构来承载资源对象的数据，也要有对应的方法来处理这些数据； 此刻，前面提到的Unstructured...可以登场了，没错，把Clientset不支持的资源对象交给Unstructured来承载，接下来看看dynamicClient和Unstructured的关系：湖北遴选：http://lx.gongxuanwang.com...，以后遇到各种资源都能处理之； urce方法指定了本次操作的资源类型；福建遴选：http://lx.gongxuanwang.com/sszt/39.htm List方法向kubernetes发起请求；
虽然我们已经得到了Hessian矩阵及其特征值，从图像上已经能够看出增强的效果，但是这还不够。接下来 将求得的特征值带入事先建立好的血管相似性函数中获取在不同尺度下的滤波响应。 ?...3.Frangi论文优缺点 该方法得到了一种有效的血管增强方法，但是可以看到，算法中引入了较多需要认为定义的因素；同时本身较大较多的浮点运算难以在嵌入式系统上实时运行；关于”血管相似性函数“的定义缺乏理论依据...，更多像是认为定义的结果，最后该算法不能够直接分割得到血管，因此该步骤往往用于血管分割的预处理阶段。...在后来的文献中，也出现了其它“血管增强”函数，比如LiQiang ? 以及GVF ? ? 基于前面计算出来的特征值，这些都很容易实现。...四、参考文献： 1.Hessian矩阵以及在图像中的应用 https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 2.血管分割技术文献综述 https
今天将分享放疗计划的高危器官和肿瘤的分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...规划的目标是确保癌细胞接受足够的辐射，并防止危及器官 (OAR) 中的正常细胞受到过多损伤。例如，头部的视神经和视交叉不能接受过多的辐射。否则，患者有失去视力的风险。...GTV是通过CT扫描成像的大体肿瘤的位置和范围，即可以看到的。放射治疗计划的一个关键步骤是划定 GTV 和数十个 OAR 的边界。然而，对于放射肿瘤学家来说，在 CT 扫描中逐层手动描绘既乏味又耗时。...在这个挑战中，提供鼻咽癌 (NPC) 患者的 CT 扫描数据集，其中分割目标将包括 OAR、鼻咽总目标体积 (GTVnx) 和淋巴结总目标体积 (GTVnd) ....该数据集将包含来自 200 名患者（分别用于训练、验证和测试的 120、20 和 60 名患者）的 CT 扫描，每名患者有两个 CT 扫描（一个无对比 CT 和一个对比增强 CT），具有像素级GTVnx
CVPR 2023 中的领域适应：用于切片方向连续的无监督跨模态医学图像分割 在这篇文章中，提出了 SDC-UDA，一种简单而有效的用于连续切片方向的跨模态医学图像分割的体积型 UDA 框架，它结合了切片内和切片间自注意力图像转换...与以前的医学图像分割 UDA 方法不同之处在于它可以获得切片方向上的连续分割（这一点有点重要，因为往往临床上都是一个 3D 数据，而直接处理 3D 数据又需要很大的计算资源），从而确保更高的准确性和临床实践中的潜力...SDC-UDA 在翻译和分割过程中考虑了体积信息，从而改善了分割结果在切片方向上的连续性，可以看到在图的最右侧，下面方法的 Dice 值在切片方向上是稳定的。...stage 5：将生成的 target 数据、真实 target 数据和他们的标签用于优化学生网络，最终的预测也是在学生网络上。...请添加图片描述 可视化结果比较如下图： 请添加图片描述 总结 这篇文章提出了 SDC-UDA，一种用于切片方向连续的跨模态医学图像分割的新型 UDA 框架。
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