11月25日，历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果，来自国内外多家顶尖高校和科研企业，横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科，共计15支冠亚季军团队脱颖而出，“95后”“00后”成为比赛大赢家，为破解临床医学难题带来新思路。
11月25日，历时三个多月的2021“觅影”医学人工智能算法大赛公布赛果，来自国内外多家顶尖高校和科研企业，横跨计算机、人工智能、生物医学等专业学科，共计15支冠亚季军团队脱颖而出，“95后”“00后”成为比赛大赢家，为破解临床医学难题带来新思路。 腾讯云TI平台的TI-ONE平台为赛事全程提供平台和算力保障，实现一站式、全方位的科研探索。 人工智能技术与临床医学的加速融合，正成为医疗健康领域当下高度关注的方向。 作为目前最具挑战、最具临床价值的医学AI赛事，本次大赛由“科创中国”联合体指导，腾讯公司联合
ENVI软件是由美国ITT公司开发的一款基于遥感技术的图像处理软件，其具有多种高级遥感图像分析和处理功能，被广泛应用于地球科学、生态环境等领域。本论文将介绍ENVI软件的特色功能和使用方法，并以一个实例来演示ENVI软件的使用流程，包括其数据输入、遥感图像分析和处理等环节的操作步骤。最后，我们将对ENVI软件的优点和不足进行探讨。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
AI 科技评论按：如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
如何界定 AI 用于医学图像分析时的范畴，设置相关的任务及采用合理的模型方法？医学图像分析中目标检测任务的普遍性，使得开发目标检测集成框架显得必要。
ENVI是一款专业的遥感图像分析软件，可以帮助我们对卫星遥感图像进行各种复杂的分析和处理。如果你是一名遥感工作者或者需要处理遥感图像，那么ENVI将是你的不二选择。
今天为大家介绍的是来自Loïc A. Royer的一篇文章。生物图像分析领域正处于一个重大转型阶段之中，这要归功于成像技术和人工智能的进步。多模态基础模型的出现，类似于大型语言模型（如ChatGPT），但能够理解和处理生物图像，这具有巨大的潜力，有望引领生物图像分析领域进入一个革命性的时代。
随着医学科技的不断进步，医学图像分析在疾病诊断中的作用日益凸显。传统的医学影像学诊断主要依赖于医生的经验和视觉判断，但随着医学图像分析技术的发展，计算机辅助诊断已经成为现实。本项目旨在利用医学图像分析技术，提高疾病诊断的准确性和效率，为患者的健康提供更好的保障。
遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包，为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法，并提供一个具体的使用案例，演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
内容概要：医学图像分析是一个非常复杂的跨学科领域，近日上海交通大学发布了 MedMNIST 数据集，有望促进医学图像分析的发展。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析。 遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python，第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析，它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织。它开发了用于光学/红外和合成孔径雷达(SAR)图像分析的统计方法，包括小波变换、非线性分类的核方法，以及前馈神经网络背景下的深度学习介绍。 https://www.ro
今天为大家介绍的是来自 Florian Jug团队的一篇文章。生物图像分析的未来越来越受深度学习和人工智能（AI）工具的发展和使用所影响。为了使这一趋势以对促进科学进展最有用的方式继续下去，需要多学科的社群合作，建立FAIR（可找到、可访问、可互操作和可重复使用）的数据共享，并提供可用和可重复的分析工具。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
美国国防高级研究计划署（DARPA）于2017年6月宣布，将资助英特尔（Intel）、高通（Qualcomm）、诺斯罗普·格鲁曼（Northrup Grumman）、美国太平洋西北国家实验室（PNNL）以及乔治亚理工学院（Georgia Tech）等五家单位开展“分层辨识验证利用”（HIVE）项目。Intel与Qualcomm将负责开发非冯诺依曼架构的新型处理器，PNNL和Georgia Tech负责为该处理器打造软件工具，而Northrup Grumman则将建立一座巴尔的摩中心，利用这款图形分析处理
ENVI软件是一款专为地球观测和遥感图像处理而设计的软件，它具有独特的功能，可以满足各种不同的遥感数据分析和处理需求。下面将介绍ENVI软件的三个独特功能，并结合实际案例来说明。
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
在进行图像定量分析之前，必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作，有时可能会出现极大或极小值，批量分析后得到的数据是不可信的。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
今天arXiv新上一篇论文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions》，来自澳大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向
2022年3月25日，罗氏宣布与百时美施贵宝合作，通过开发和部署两种新的数字病理学算法，来支持两种用于临床试验的检测方法的升级。
安全带穿戴识别系统基于视频智能图像分析+计算机视觉图像分析技术，利用现场已有监控摄像头对监控画面中现场人员作业行为进行实时监控系统分析识别，当安全带穿戴识别系统识别到现场人员没有按照规定佩戴安全带时，系统立即抓拍留档语音报警提醒现场人员佩戴安全带，将现场违规信息回传给后台并同步给相关人员的手机上。
设立CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告交流活动，其主要目的是为参与基金项目的青年学者、企业研发专家及项目相关的研究型人才提供一个广泛而专业的学术交流平台。 项目组将定期邀请学界学者与企业研发专家举行在线或线下学术研讨会，讨论专项研究课题，分享最新的研究及实践成果。 基金期待大家在这个平台上自由的进行分享，理性的进行讨论，从而碰撞出更为闪耀的学术火花。通过丰富的学术与思想交流，基金期待更好地助力参与者在产学研合作过程中拓宽学术视野，提升实践能力，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 报告时间：2019年
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
据科技媒体网站2017年3月27日报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全
据科技媒体网站报道，日立宣布开发出一种新的图像分析系统，利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人，然后使用广域安全和监视系统跟踪他。 已有捕捉面部图像和服装颜色的系统安装在公共区域了，但据日立，安保人员很难根据目击者描述或不佳的监控摄像画面找到并跟踪一个人。日立研究人员开发的新图像分析系统，由于采用了人工智能技术而更为智能。日立表示使用其技术，将有可能监测到可疑人物或走丢的孩子，利用目击者描述的信息，找到符合安装在大型设施或城市地区的公共安全摄像机给出的描述的人
来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。（文末附ilastik下载链接）
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
空中图像中的物体检测已成为一个动态且关键的研究领域，主要关注通过空中平台（如卫星、无人机或飞机）捕获的高分辨率图像中物体的识别和定位。这种技术在众多领域得到应用，包括但不限于城市规划，精确农业，灾害管理，以及军事监视。
针对相机开发涉及专业知识多，且Camera2使用复杂等痛点，在2019年的Google I/O大会上，Google推出了一个新的Jetpack组件--CameraX，这个支持包的作用为: help you make camera app development easier
作者：司明 【新智元导读】视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等人工智能前沿技术和养猪会碰撞出什么火花？AI落地养殖业的具体过程是怎样，散养-集中养殖-IT技术零星使用-全流程的人工智能技术的应
Guided interactive image segmentation using machine learning and color-based image set clustering
在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法，研究生物学问题。
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
AI 科技评论按：对于缺乏高质量标注数据的专业应用，除了继续花钱标数据之外，常用方法似乎也就只有 ImageNet 预训练 + 任务专用数据 fine-tune，众包让外行去标注更多数据拿来训练是万万不敢的。不过 IBM 的这项最新研究就打破了这个禁忌，普通人标注的数据也可以用来训练医疗影像分析模型。AI 科技评论把 IBM 研究院 Reseach Fellow Simone Bianco 撰写的介绍文章编译如下。
3月18日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动成功举办。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦大学、中科大的知名学府的学者与合合信息技术团队一道，面向行内研究者分享图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等研究及实践成果。
前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
深度学习算法是分析、恢复和转换生物成像数据的强大工具，但存在使用不当的可能性。本文作者讨论了研究人员在使用深度学习进行显微镜研究时需要考虑的重要概念，如何验证深度学习获得的结果以及选择合适的工具时应该考虑的内容。作者建议在出版物中报告深度学习分析的哪些方面以确保可再现性，并希望这一观点能促进相关人员的进一步讨论，以定义适当的指南来确保适当使用这种变革性技术。
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