文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Jingles(HongJing)编译：ronghuaiyang导读使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性。在这篇文章中，我们将探索UNet++:ANestedU-NetArchitectureforMedicalImageSegmentation这篇文章，作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续，我们

医学图像检测

写在开头之前一直用Python，最近写一个脚本需要用到ITK用来对处理医学图像，ITK与OpenCV主打功能相似，都是面向于图像处理，但是两者在领域应用方面有一定的差别；ITK：对二维三维医学图像数据做基本图像处理

RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding摘要这段文字是论文的摘要，作者讨论了监督学习在许多应用中取得的巨大进展，然而无监督学习并没有得到如此广泛的应用，仍然是人工智能中一个重要且具有挑战性的任务。在这项工作中，作者提出了一种通用的无监督学习方法，用于从高维数据中提取有用的表示，被称为“对比预测编码”（ContrastivePredi

两篇完整模态脑瘤分割论文，都是使用Transformer，没有什么特别的特色，也没有开源代码，因此只是简单记录一下。3DCATBraTS:ChannelattentiontransformerforbraintumoursemanticsegmentationElBadaouiR,CollEB,PsarrouA,etal.3DCATBraTS:Channelattentiontransformer

ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2023,104:102167.这篇文献综述重点探讨了在磁共振成像（MRI）用于脑肿瘤分割时面临的一项主要挑战：部分MRI模态的缺失（本文将范围

WangH,ChenY,MaC,etal.Multi-ModalLearningWithMissingModalityviaShared-SpecificFeatureModelling[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023:15878-15887.【论文概述】本文的核心思想

这是复旦大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP

CXP协议速率分析CXP测试套件CXP协议速率分析CoaXPress(简称CXP)是指一种采用同轴线缆进行互联的相机数据传输标准，主要用于替代之前的CameraLink协议，常见于科学相机、工业相机、医学图像

前言：本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记，包括对论文以及其代码的思考内容。公众号：AI知识物语B站讲解：出门吃三碗饭摘要摘要本文的总目标是实现从2D图片到3D模型的高保真重建（使用神经渲染方法）。2020年Niemeyer等人提出的DVR和2020年Yariv等人提出的IDR是现存的神经表面重建（neuralsurfacereconstruction）方法，但他们都依赖前景遮罩（foreg

目录一、论文阅读笔记：1、摘要：2、主要贡献点：3、方法：3.1网络的总体框架图：3.2Transformer-basedInformationPropagationPath(TIPP)3.3Intra-Modal

目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs/2111.12077code：https://github.com/google-research/multinerfproject：https://jonbarron.info/mipnerf

目录目标方法几何生成CoarsegeometryGeometrydetailcurving头发纹理生成训练纹理diffusion两阶段双流外观优化基于物理的纹理生成动画生成实验结果实现细节MoreResults限制链接projecthttps://sites.google.com/view/dreamfacepaperhttps://arxiv.org/abs/2304.03117videohtt

目录前置知识摘要引言相关工作方法比较喜欢的一篇工作project：https://bmild.github.io/rawnerf/paper：https://arxiv.org/abs/2111.13679code：https://github.com/google-research/multinerfvideo【推荐】：https://www.youtube.com/watch?v=JtBS4K

目录StableViewSynthesis摘要引言EnhancedStableViewSynthesis从Mip-NeRF360的对比实验中找到的两篇文献，使用了卷积神经网络进行渲染和新视角合成，特此记录一下ToDoStableViewSynthesispaper：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=4739365752692277249&n

OneStage-YOLOv2可以看出YOLOv2的速度和精度都有相当程度的提升，但是OneStage目标检测模型仍存在一个很大的问题：前景(positive)和背景(negatives)类别的不平衡ps：假设我们有一个医学图像分类任务

1.论文介绍ISINet:AnInstance-BasedApproachforSurgicalInstrumentSegmentationISINet：一种基于实例的手术器械分割方法2020MICCAI【Paper】【Code】2.摘要我们研究了机器人辅助手术场景中手术器械的语义分割任务。我们提出了基于实例的手术器械分割网络（ISINet），一种从基于实例的分割角度解决这一任务的方法。我们的方法

1.论文介绍DichotomousImageSegmentationwithFrequencyPriors基于频率先验的二分图像分割2023年发表在IJCAIPaperCode2.摘要二分图像分割（DIS）具有广泛的实际应用，近年来得到了越来越多的研究关注。本文提出了解决DIS与信息的频率先验。模型称为FP-DIS，它源于这样一个事实，即在频域的先验知识可以提供有价值的线索，以确定细粒度的对象边界

这一任务对于许多应用领域都至关重要，如自动驾驶、监控系统、医学图像分析等。目标检测与传统的图像分类任务不同，不仅需要识别图像中的对象类别，还需要准确地定位目标的位置。

WebGL技术在医学图像处理方面具有广泛的应用，提供了实时、交互式的图像渲染和分析工具。以下是WebGL在医学图像处理中的一些应用场景，希望对大家有所帮助。

目录nii基础坐标体素转换矩阵nii格式NIFTI格式基本知识Nifti格式最初是为神经影像学发明的。神经影像信息学技术计划（NIFTI）将NIfTI格式预设为ANALYZE7.5格式的替代品。它最初的应用领域是神经影像，但是也被用在其他领域。这种格式的主要特点就是它包含两个能够将每个体素的索引（i,j,k）和它的空间位置（x,y,z）关联起来的仿射坐标。nii基础大部分医学领域导出dicom格式

数据标注的应用范围非常广泛，涵盖了多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医学图像分析、自动驾驶等。以下是一些常见的数据标注示

LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay论文阅读笔记Abstract本文提出了一种经济有效的方法训练一个可以回答生物医学图像开放研究问题的视觉

2.1Python环境配置2.2相关库的安装三、数据处理3.1数据的获取与预处理3.2数据的可视化与分析四、网络结构五、训练模型5.1模型训练流程5.2模型评估指标5.3模型优化方法六、基于UNet的医学图像分割实战案例七

作者:耳朵里有风协议简介DICOM（DigitalImagingandCOmmunicationsinMedicine）是医学数字成像和通信标准，是医学图像和相关信息的国际标准。

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法（本文）文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习（Meta-Learning）3TaskFormulation4Method4.1关系元学习器4.2嵌入学习器4.3训练目标5Experiments5.1数据集和评估指标5.2实施5.3结果5.4消融研究5.

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5

Difficulty-AwareAttentionNetworkwithConfidenceLearningforMedicalImageSegmentation具有置信度学习的困难感知注意力网络用于医学图像分割背景贡献难点

《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation》文章用于对生物医学图像进行分割。网络结构形状像字母U，故称之为U-Net。

Ref系列UniRef++:SegmentEveryReferenceObjectinSpatialandTemporalSpaces论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1统一的模型

RSIS系列RotatedMulti-ScaleInteractionNetworkforReferringRemoteSensingImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二

RIS系列See-Through-TextGroupingforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1SemanticSegmentationandEmbeddings3.2ReferringExpressionComprehension3.3ReferringImageSegmentation

UNet网络结构对于医学图像的分割任务，这里使用UNet网络实现CT影响的病灶区域分割任务。记一篇学习笔记。

Uncertainty-guideddual-viewsforsemi-supervisedvolumetricmedicalimagesegmentation|NatureMachineIntelligence一、概述1.Backgroundandmotivation医学图像分割是疾病诊断

1引言在轨迹数据挖掘研究中，大多数研究都是集中在城市轨迹上，这些研究有更多的数据来源，如交通监控系统，手机和GPS等。然而，随着海上目标数量的增加，海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。海洋空间-时空轨迹主要包含一系列的位置和时间，同时还需要考虑与目标相关的信息，例如环境信息等。目前。海洋空间-时空轨迹有许多数据源，如识别系统（AIS）、地理信息系统（GIS）和雷达等。我们可以从AIS获取位置和

计算机视觉、深度学习和机器学习是当今最热门的技术，它们被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、医学图像分析、安防监控等。

多模态大模型-CogVLm论文阅读笔记COGVLM:VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGEMODELS论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.03079.pdfcode

摘要本文提出了一种名为Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）的方法，用于解决医学图像分割中的多尺度信息和长距离依赖性问题。

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf特点：通过拼接的方式将浅层的与深层特征做融合，补充深层特征丢失的low-level信息

通过分析大量的医学图像、病例数据和基因组数据，人工智能

一、论文信息1论文标题TRACE:AComprehensiveBenchmarkforContinualLearningInLargeLanguageModels2发表刊物arXiv20233作者团队复旦大学4关键词Benchmark、ContinualLearing、LLMs二、文章结构TRACEIntroductionRelatedWorkCLCLBenchmarksinNLPChainofT

1.论文介绍DetectingCamouflagedObjectinFrequencyDomain基于频域的视频目标检测2022年发表于CVPR[Paper][Code]2.摘要隐藏目标检测（COD）旨在识别完美嵌入其环境中的目标，在医学，艺术和农业等领域有各种下游应用。然而，以人眼的感知能力来识别遮挡的物体是一项极具挑战性的任务。因此，我们主张COD任务的目标不仅仅是在单个RGB域中模仿人类的视

前置知识GAN（生成对抗网络）在semi-supervisedlearning（半监督学习）上取得了较强的实证成果，但是有两点是我们都没搞明白的：discriminator（判别器）是如何从与generator（生成器）的联合训练中收益的为什么一个好的classification（分类）效果和一个好的生成器不能同时获得本质目标为了更好的寻找能正确分类的low-densityboundary（低密度

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