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    RITE2013——视网膜图像血管树提取

    视网膜血管系统是指示眼科疾病的重要结构。然而,虽然存在许多用于分割视网膜血管的方法,但实际上专注于将视网膜血管分成动脉树和静脉树的方法要少得多。有一种方法,首先对血管进行分段和细化,然后使用局部邻居信息来识别分叉和交叉以构建树。还有一种分组算法,通过使用扩展卡尔曼滤波器最大化血管的连续性,迭代地将未分组的片段连接到分组的片段。还有一种结构映射方法,首先检测地标,然后使用基于路径的图方法来解决问题。还有使用建模为SAT问题的图来分离动脉树和静脉树。可以动态改变图结构来解决一些冲突,但是需要手动输入来初始化标签,并且如果某些冲突无法解决。这些现有方法通常依赖于局部和/或贪婪决策,并且相应地容易受到局部错误的影响,特别是在局部图像信息模糊和/或自动血管分割中不准确的情况下。一些常见错误包括:(a) 当一根血管失踪或断开连接时,会错误分类为分叉点;(b)由于血管只部件缺失而使血管断开;(c)识别由于虚假血管造成的虚假分叉和交叉。此外,复杂的地标很难用局部知识来识别。

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    【热点】快数据:是大数据后的下一个热点吗?

    场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景:公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌,几乎每天要买一杯,但某一天,她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味;公司屌丝程序员李甲上班早,加班多,完成任务代码质量高,公司团建活动也积极参与,连续多个季度是公司的优秀员工,突然某一天,态度坚决提出离职,说要回家支教。 分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释,朋友讲,如果按大数据基本算法推测,女神安娜是不会吃DQ的,因为她的行为数据已经表明,她会继续吃哈根达斯;同样,行为大数据分析得出,程序猿李甲很快会晋升为研发经理

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    静息态脑功能连接可以反应个体是否诚实(不诚实)

    社会不良行为(如不诚实)的决定因素的测量是复杂的,并被社会可取性偏见所掩盖。为了克服这些偏见,我们在静息状态功能连接模式上使用了基于连接体的预测模型(CPM),并结合了一项不显著地衡量自愿作弊的新任务,以获得(不诚实)的神经认知决定因素。具体来说,我们调查了休息时大脑中任务独立的神经模式是否可以用来预测(不诚实)行为的倾向。我们的分析显示,在一个独立的样本中,功能连接,尤其是与自我参照思维(vmPFC、颞极和PCC)和奖励处理(尾状核)相关的大脑网络,与参与者的作弊倾向可靠地相关。作弊次数最多的参与者在冲动的几个自我报告中得分也最高,这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是,当比较神经测量和自我报告测量时,发现神经测量在预测作弊倾向方面更重要。

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