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医学图像了解

它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像(Positron Emission Tomography)的缩写,是一种先进的核医学影像技术;CT是计算机断层摄影术...因此在处理数据之前应当将这些人为的因素减小到最小 标准化:由于个体之间存在差异,在提取个体之间的均值信号或者在标准空间的坐标系统下描述激活区时,需要将许多个体的图像形变至同一标准空间,即图像空间标准化...目前最常用的是Talairach和Tournoux标准脑图谱 配准:为了功能激活区的精确定位,通常将功能信息定位在分辨率较高的解剖图像(比如T1加权像)上,这就需要将功能图像和解剖图像进行配准...Dicom 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。...一次显像可获得全身各方位的断层图像,具有灵敏、准确、特异及定位精确等特点,可一目了然的了解全身整体状况,达到早期发现病灶和诊断疾病的目的

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自学编程需要过三关

学习本身是一件辛苦的事情,自学编程更是一件困难的事情。基本上都存在入门难,遇到问题解决不了就停滞了,但往往就在一念之间,不进则退。都说自学遇到问题要恋恋不舍,穷追猛打。废寝忘食解决之,方能精益求精。...其实自学过程中的一些问题真的是我们进取的拦路虎。还没开始上山就泄气在山脚下... 我们来说说自学中存在的问题该如何解决: 一、遇到问题如何解决?...自学过程中肯定会遇到各种问题,比如想编译代码可环境怎么也不对,代码少写了符号输出都是一个值却很久检查不出来。拷贝了书上的一段代码,死活就是无法得到正确的值等等。...不知道 自学最怕的就是原地打转转,成为井底之蛙。学习一段时间后感觉信心满满的好像我什么都掌握了。我们通过什么方法来确定我们学习到什么程度了呢?...另一种就是学习过程中的方向,这个是自学和初学者最难把握的东西,因为我们没有经验。书本虽然又大纲,但是在通往实际中我们更希望有一个经验丰富的导师指导,这样就会少走N多弯路。

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文本生成图像这么火,你需要了解这些技术的演变

Sam Altman 在他的博客文章中提到,我们对 AI 的预测似乎是错误的,是需要更新的,因为 AI 已经开始影响创造性的工作,而非只是机械重复的工作。...你一定见过这些牛油果椅子: 来自原始博客文章 如果你想了解类似 GPT 的 transformer 的工作原理,请参阅 Jay Alammar 的精彩视觉解释:https://jalammar.github.io...,3) 图像图像稀疏注意力。...从想要的图像的文本描述和初始图像(随机嵌入、样条线或像素中的场景描述、任何以可区分方式创建的图像)开始,然后运行一个生成图像的循环,加入一些增强以提高稳定性,获得结果图像的 CLIP 嵌入,并将其与描述图像的文本的...无分类器引导不需要训练单独的分类器模型。这只是一种引导形式,在有标签和没有标签的扩散模型的预测之间进行插值。 正如作者所说,无分类引导有两个吸引人的特性。

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文本生成图像这么火,你需要了解这些技术的演变

Sam Altman 在他的博客文章中提到,我们对 AI 的预测似乎是错误的,是需要更新的,因为 AI 已经开始影响创造性的工作,而非只是机械重复的工作。...如果你想了解类似 GPT 的 transformer 的工作原理,请参阅 Jay Alammar 的精彩视觉解释:https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations...,3) 图像图像稀疏注意力。...从想要的图像的文本描述和初始图像(随机嵌入、样条线或像素中的场景描述、任何以可区分方式创建的图像)开始,然后运行一个生成图像的循环,加入一些增强以提高稳定性,获得结果图像的 CLIP 嵌入,并将其与描述图像的文本的...无分类器引导不需要训练单独的分类器模型。这只是一种引导形式,在有标签和没有标签的扩散模型的预测之间进行插值。 正如作者所说,无分类引导有两个吸引人的特性。

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程序员需要了解的硬核知识之压缩算法

在认识算法之前我们需要了解一下文件是如何存储的 文件存储 文件是将数据存储在磁盘等存储媒介的一种形式。程序文件中最基本的存储数据单位是字节。...帧间与帧内 在视频编码中会同时用到帧内与帧间的编码方法,帧内编码是指在一帧图像内独立完成的编码方法,同静态图像的编码,如 JPEG;而帧间编码则需要参照前后帧才能进行编解码,并在编码过程中考虑对帧之间的时间冗余的压缩...哈夫曼算法和莫尔斯编码 下面我们来介绍另外一种压缩算法,即哈夫曼算法。在了解哈夫曼算法之前,你必须舍弃半角英文数字的1个字符是1个字节(8位)的数据。下面我们就来认识一下哈夫曼算法的基本思想。...哈夫曼算法比较复杂,在深入了解之前我们先吃点甜品,了解一下 莫尔斯编码,你一定看过美剧或者战争片的电影,在战争中的通信经常采用莫尔斯编码来传递信息,例如下面 ?...,要求色数不超过 256个 图像文件可以使用前面介绍的 RLE 算法和哈夫曼算法,因为图像文件在多数情况下并不要求数据需要还原到和压缩之前一摸一样的状态,允许丢失一部分数据。

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常用图像算法汇总_图像修复算法

目标检测 常用算法:yolov3、v4、v5。 2.底层视觉与图像处理 潜在应用:由于外界环境影响,导致图像成像效果不尽人意,从而影响后续对视频图像的处理。...在数字世界中,它指的是应用复杂算法以替代图像数据中缺失或者损坏部分。...为了解决这个问题,本文提出了一种简单有效的低照度图像增强算法 3.视频理解 3.1视频分类(动作识别、场景识别) 视频分类是指给定一个视频片段,对其中包含的内容进行分类 3.2视频动作定位...绝大多数MOT 算法无外乎这四个步骤:①检测 ②特征提取、运动 9.文本理解 文本理解目前主要有两个方面的工作,一个是传统的文本理解,它往往只需识别文档中的文本;而另一个场景文字理解,需要将照片或视频中的文字识别出来...FSL) 在机器学习领域具有重大意义和挑战性,是否拥有从少量样本中学习和概括的能力,是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点,因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知,而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力

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数据百问系列:数据开发需要了解机器学习算法吗?

数据百问系列:数据开发需要了解机器学习算法吗? 0x00 前言 本篇来自于话题讨论:你认为数据开发需要了解机器学习算法吗?...0x01 讨论 下面是大家对于这个问题的一些看法: 需要了解 讨论一: 需要了解一些。在和下游同事沟通的时候是很需要的。因为做数据开发的一部分目的是为了给算法工程师提供数据支持。...不需要了解 讨论一: 基本不需要算法,大学学过 c、java、android,现在搞hadoop最大的感触是除了基本的数据结构(数组、栈、队列、链),树、图、堆基本没用到过,但是有一些算法思想会有助于理解程序...,当然不需要了解分类聚类这些东西。...0x02 补充 对于这个话题,我觉得了解机器学习算法还是很有必要的,不过有必要并不意味着就需要马上去学习。是否现在就要学习算法取决于你现在所处的状态及位置。

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机器学习工程师需要了解的十种算法

监督式学习主要用于一部分数据集(训练数据)有某些可以获取的熟悉(标签),但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。...利用支持向量机(结合具体应用场景做了改进)解决的大规模问题包括展示广告、人体结合部位识别、基于图像的性别检查、大规模图像分类等…… 6.集成方法: 集成方法是先构建一组分类器,然后用各个分类器带权重的投票来预测新数据的算法...每种聚类算法都各不相同,这里列举了几种: 基于类心的聚类算法 基于连接的聚类算法 基于密度的聚类算法 概率型算法 降维算法 神经网络/深度学习 8.主成分分析: 主成分分析属于统计学的方法,过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量...值得一提的是需要领域知识来判断是否适合使用主成分分析算法。如果数据的噪声太大(即各个成分的方差都很大),就不适合使用主成分分析算法。...它的应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测量。 现在,请运用你所理解的算法,去创造机器学习应用,改善全世界人们的生活质量吧

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学习前端算法前你需要了解的‘大O表示法’

那么应该怎么比较不同算法之间的优劣呢?答:应该从时间与空间两方面入手。 本文主要带你了解什么是大O表示法,但是在了解大O表示法之前,你有必要了解什么是算法。...读完本文,你将了解到: 什么是算法 算法设计的要求 算法的好坏评定标准 大O表示法 什么是算法?...简而言之,计算机算法,是用计算机解决问题的方法、步骤。解决不同的问题,需要不同的算法。 ? 比如,小学乘法算法表,九九八十一。比如,妈妈做饭脑子里出现的食谱,先炒,再炖,再小火收汁(我又饿了)。...需要注意的是,我们分析算法的时间复杂度,并不是基于算法执行的确切时间,而是基于算法「执行步骤数量」。...大O表示法 基本概念 定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。

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图形图像算法中必须要了解的设计模式(1)

图形图像算法中必须要了解的设计模式(1) 随着信息的多元化,信息的概念不仅仅指的是文字,它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。...作为一个图像算法的研究者,写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事!但你是否有时会有这种感觉: 写的算法很难通用于所有的数据类型!每来一个新类型的数据,又得改一下算法,或新加一个方法来支持这种类型。...有时候多个算法需要灵活组合,甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果;每一种组合都要为其构建一个新算法,即累又麻烦。...用不同的算法作为装饰器进行多重装饰,可以达到不同算法的灵活组合;装饰的顺序不同,可能产生不同的效果。 应用案例 静态图像其实就是一个二维的像素数组,对图像的处理其实就是对一个二维坐标像素数据的处理。...在图像处理中,图像的灰度化、梯度化(锐化)、边缘化、二值化都是图像处理的基本算法,在进行真正的核心算法之前,经常需要进行这些预处理。

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图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)

图形图像算法中必须要了解的设计模式(2) AI越来越火热,人工智能已然成风!而人工智能最重要是各种算法,因此机器学习越来越受到追捧,算法越来越被重视。...有时候多个算法需要灵活组合,甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果;每一种组合都要为其构建一个新算法,即累又麻烦。...现要对Person的一组对象进行排序,但并没有确定根据什么规则来排序,有时需要根据年龄进行排序,有时需要根据身高进行排序,有时可能是根据身高和体重的综合情况来排序,还有可能…… 通过对这个应用场景进行分析...,我们会发现,这里需要有多种排序算法,而且需要动态地在这几种算法中进行选择,在未来可能还会添加一新的排序规则…… 怎样让我们的排序算法更加的灵活,以适应各种各样的排序规则呢?...用策略模式就可以很方便地实现,只需要增加一个CompareByHeightAndWeight的策略类就可以,如下面代码: class CompareByHeightAndWeight(ICompare)

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图形图像算法中必须要了解的设计模式(3)

有时候多个算法需要灵活组合,甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果;每一种组合都要为其构建一个新算法,即累又麻烦。...前面我们已经写了《图形图像算法中必须要了解的设计模式(1)》和《图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)》,今天将完结这一系列的最后一篇文章《图形图像算法中必须要了解的设计模式(3)——模板方法模式》。...在图形图像的处理中,对图像像素进行微分求导,进行图像的锐化处理,是一个非常基础而又重要的算法。在对图像的一阶微分求导算法中,有两个非常重要的算法:水平微分算子和垂直微分算子。...自己实现这个算法 虽然像OpenCv等这些成熟的图形图像算法库都提供了这一基础的算法,但作为一个图形图像算法的研究者,你有没有想过自己去实现一下这个简单的算法!我是有的,你呢?...""" def imgProcessing(self, img, width, height): """模板方法,进行图像处理""" # 这里特别需要注意:OpenCv

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图像凹凸算法

一、图像挤压特效 1、原理 图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果。...挤压效果的实现是通过极坐标的形式,设图像中心为O(x,y),某点距离中心O的距离为半径R,非线性方式改变半径R但不改变点的方向,就构成了图像挤压。也可以自定义加压中心点,计算半径方式相同。...图像像素变换倍率使用 y=sqrt(x)。 ? 图像上点P与图像中心O的距离为R,图像挤压就是P点坐标映射到OP直线上的点R2位置,其中| OR2 |=sqrt(OP)*ratio。 ?...三、图像扭曲 对图像的像素坐标进行正弦变换,映射到对应坐标就完成了图像扭曲。...www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html 3、PhotoShop算法实现高级篇

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了解机器学习?你需要知道的十个基础算法

如果想了解更多有关机器学习的知识,要从哪里开始呢?作者第一次入门是在哥本哈根海外交流时选了一门有关人工智能的课程。...其中: 监督学习对于有标签的特定数据集(训练集)是非常有效的,但是它需要对于其他的距离进行预测。 无监督学习对于在给定未标记的数据集(目标没有提前指定)上发现潜在关系是非常有用的。...从业务决策的角度来看,大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题,然后得出一个合乎逻辑的结论。...在规模方面,目前最大的使用支持向量机SVM(Support Vector Machine)(在适当修改的情况下)的问题是显示广告,人类剪接位点识别,基于图像的性别检测,大规模的图像分类等。 ?...它的应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测试。 通过以上介绍,相信大部分人对于机器学习的算法都有一定的了解

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自学前端开发:代码之外需要关注的问题

Q:学习前端需要了解算法和数据结构么? 算法和数据结构一般都是面试的时候装逼用的,也可以在程序员之间相互吹逼时使用。但无论如何作为一名合格的前端在面试的时候拿JS写个快速排序还是应该做到的。...在实际工作中一般运用不到什么算法和数据结构的高级知识,等到你真正有机会用到的时候,你自然也成长到那一步了。 Q:为什么要熟悉原生JS,我jQuery用得很溜不可以么?...自制力好的人不需要报班通过自学也能小有所成,而懒惰的人即使培训班毕业了也找不到工作。 培训即使有效果,高昂的学费也是把你钱的坑了。我免费分享给你这么多教程,你连个赞都不点,我从来和你要过钱么?...我们拿拉勾网的前端开发技术要求来举一个具体的例子: 熟练掌握HTML5、CSS3、JavaScript开发 这一条表示你要有扎实的HTML5/CSS3/JavaScript基础 熟悉W3C标准与ES规范,熟悉Web语义化 你需要了解一些.../服务器端缓存,CSS/JS代码优化一类的性能方面知识 熟悉各种常用设计模式和常用MV*框架 了解掌握设计模式和Angular/React等框架 然后再根据每一条要求去学习相关的知识,准备相应的实践项目

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了解机器学习?你需要知道的十个基础算法

如果想了解更多有关机器学习的知识,要从哪里开始呢?作者第一次入门是在哥本哈根海外交流时选了一门有关人工智能的课程。...其中: 监督学习对于有标签的特定数据集(训练集)是非常有效的,但是它需要对于其他的距离进行预测。 无监督学习对于在给定未标记的数据集(目标没有提前指定)上发现潜在关系是非常有用的。...从业务决策的角度来看,大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题,然后得出一个合乎逻辑的结论。...在规模方面,目前最大的使用支持向量机SVM(Support Vector Machine)(在适当修改的情况下)的问题是显示广告,人类剪接位点识别,基于图像的性别检测,大规模的图像分类等。 ?...它的应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测试。 通过以上介绍,相信大部分人对于机器学习的算法都有一定的了解

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了解机器学习?你需要知道的十个基础算法

关于机器学习,你需要知道的十个基础算法 毫无疑问,作为人工智能的子领域—机器学习在过去的几年中越来越受欢迎。...如果想了解更多有关机器学习的知识,要从哪里开始呢?作者第一次入门是在哥本哈根海外交流时选了一门有关人工智能的课程。...从业务决策的角度来看,大部分情况下决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题,然后得出一个合乎逻辑的结论。...在规模方面,目前最大的使用支持向量机SVM(Support Vector Machine)(在适当修改的情况下)的问题是显示广告,人类剪接位点识别,基于图像的性别检测,大规模的图像分类等。 ?...它的应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测试。 通过以上介绍,相信大部分人对于机器学习的算法都有一定的了解

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