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深度学习胸部x射线

Ng1 摘要 我们研发出一个优于职业放射科医师的,通过胸部x射线检测肺炎的算法。 算法全名叫做CheXNet,是一个121层的卷积神经网络,并且在ChestX-ray14中实践训练,ChestX-ray14是目前最大的公开可用的胸透X光数据集,包含了14中疾病的100,000多张X射线主视图 CheXNet输出胸部x射线检测肺炎的概率,蓝色曲线是通过改变分类界限使用的阈值产生的。 3.2.测试集 我们收集了胸透X光的420张正面胸部x射线图片作为测试集。 即使有充足的成像设备,可以解释X射线的专家也是短缺的,导致可治疗疾病死亡率增加(Kesselman et al., 2016)。 我们开发了一种表现超过放射科医师从正面胸部X射线图像中检测肺炎的算法。

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X射线成像和BGA返工

拆除BGA进行返工之前的X射线成像将帮助返工技术人员发现潜在问题,这些问题可能是成功拆除和更换BGA的挑战。 在BGA返工操作之前、返工之后进行X射线检查,以及对X射线图像进行远视和放大检查分析,对于确认BGA返工过程是否成功非常重要。如果不采用X射线成像,很难确认是否满足检查标准。 X射线成像不仅在返工之前提供了一些线索,说明了可能面临的一些挑战,而且还可确认返工是否正确完成。完成目视和放大镜检查后,通过操控X射线控制装置,在放大视场中可看到感兴趣部件的位置,检查BGA返工位置。 通过检查X射线图像,可发现歪斜的部件、焊球或搬运损坏。焊料可能从邻近位置“喷射”出来;当电路板使用三防漆,或相邻、镜像器件底部填充不足时,也会在X射线图像上清晰显示。 更换BGA后,X射线成像确实是“查看”这些缺陷和异常的必要手段。

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    《火炬之光》中的“X射线”效果

    刚开始玩就注意到人被遮挡时, 并不是像其它游戏那把遮挡物半透明化, 而是把被遮挡的部分处理成一种透视效果:

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    X射线里的生命之美

    出于教学计划的部分需要,van ’t Riet寻找到一种样本来可视化地展示 X射线能量对X射线影像对比度的影响。即X射线能量越高,对比度则越低。“我想到了花卉。 几年后我开始剪辑,对这些x射线图像进行部分上色,后来增加了动物部分,”他说。 如今van ’t Riet 已制作出一系列X射线影像的艺术作品,展示生命的内在之美。 ? 他家有一台上了执照的X光机。而所有用于拍摄的动物全是尸体。他说: “把活生生的动物暴露在X射线的危险中于情于理不容。” 如今,他的工作赋予了他新的视角来透视大自然之物。 ? 另一方面,X射线图像还表现出了生命形式之间的相似性。他说道。 “请看蟒蛇和蜥蜴的气管,其结构和我们的相同。其他骨性结构如膝、肘、臀、股骨、腓骨、尺骨、桡骨等,也完全一样。 但是,用X射线透视眼镜观看,它们在X射线视图中通常都是一样的。” ? 这只猴子是一具干尸。

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    X射线图像中的目标检测

    在本例中,我们尝试在X射线图像中检测的目标是违禁物品,如刀、枪、扳手、钳子和剪刀。 2.3 复杂的图像 我们的X射线图像数据集,不仅是数据集,不平衡数据集中也包含了不清晰的图像。 通常,我们选择CNN模型来解决图像分类问题,然而在这个项目中CNN不能为X射线数据集中的图像识别并定位违禁物品,例我们尝试了VGG16和Resnet50模型,但结果令人失望。 8 总结 项目目标:找到能够正确分类X射线图像中的违禁物品并精确定位的最佳算法。 项目数据集:使用一个大规模数据集——SIXray数据集,由超过一百万个X射线图像组成,这些X射线图像由不同数量的违禁物品和非违禁物品组成。

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    X射线光电子能谱(XPS)

    温度区间:1.9-400 K 连续控制 降温速度:15-25 K/min(10K < T < 300K),3-6K/min(1.9K< T< 10K) 样品室内...

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    XRD(D8 Advance X射线衍射仪)

    仪器应包括长寿命X射线光管、高精度测角仪、能量色散探测器以及相关外围设备。设备总价14万美元。 采用新一代陶瓷X光管技术,焦斑位置稳定,衰减小,寿命长,尺寸标准;采用封闭靶技术,后期维护方便;新一代林克斯XE探测器,分辨率比上一代提升一个数量级。

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    X射线荧光分析仪(XRF)的工作原理

    文章背景:X射线荧光分析仪(X-ray Fluorescence Spectrometer,简称:XRF分析仪),是一种快速的、非破坏式的物质测量方法。 1 XRF基础知识 1.1 基本公式 1.2 特征X射线的产生 2 EDXRF基本结构和工作原理 2.1 EDXRF基本结构 2.2 X光管的结构与工作原理 2.3 探测器 2.3.1 1.2 特征X射线的产生 一束高能粒子(射线)在与原子的相互作用下,如果其能量大于或等于原子某一轨道电子的结合能时,可以将该轨道的电子逐出,形成空穴;此时原子处于非稳定状态,在极短的时间内,轨道的外层电子向空穴跃迁 那么,在外层电子跃迁的过程中,两个壳层之间的能量差就以特征X射线的形式溢出原子。 位于某壳层的电子被激发称为某系激发,产生的特征荧光X射线辐射称为某系谱线。 2.3.2 探测器的类型 依据其用途不同,X射线探测器有分别用于波长及能量色散型仪器的探测器。

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    常用放射性核素表_X射线核素的名称

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166743.html原文链接:https://javaforall.cn

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    Unity射线检测

    Physics.RayCast方法发射射线,射线碰撞的信息存在RaycastHit中。 Resulting ray is in world space, starting on the near plane of the camera and going through position's (x,

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    Unity 基础 - 射线

    Unity 中虚拟射线能够检测所碰撞到物体,使用 Physics 类的 Raycast 方法实现色心啊碰撞检测功能。 Input.GetMouseButtonDown(0)) { print("----"); //1.获取鼠标点击时的目标位置 // 使用射线实现 // 创建射线 // Ray ray = new Ray(); //获取当前场景的主摄相机,从摄像机发射出一条鼠标当前位置的射线 Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition); // 发射射线

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    AI结合人工X射线准确识别医学图像中的罕见情况

    一种新的人工智能系统通过人工X射线训练,有助于研究人员识别医学图像中罕见的医学状况。 “我们正在创建反映某些罕见情况的模拟X射线,以便我们可以将它们与真实X射线结合起来,以拥有足够大的数据库来训练神经网络以识别其他X射线中的这些条件。” 每个象限的左边是一个病人胸部的真实X光图像,旁边是由DCGAN制定的合成X光片。在X射线图像下是相应的热图,即机器学习系统如何看到图像。 在开发出足够量的人造X射线之后,将它们与真实的X射线图像组合以训练深度卷积神经网络。然后,网络将图像分类为正常或识别多种条件。 新系统的另一个好处是因为合成的X射线不是来自真实的个体,数据集可以很容易地被医院外的研究人员使用而不会侵犯隐私问题。

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    SpaceX拿下NASA新订单,将发射X射线成像偏振探测器

    策划&撰写:温暖 今日最新消息,知名太空探索技术公司SpaceX当前拿下了美国宇航局(NASA)的新订单,即为NASA发射X射线成像偏振探测器(IXPE)。

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    技术报告:虚拟X射线成像可实现高阶有限元结果(CS)

    这项工作描述并演示了对有限元素后处理结果进行操作的虚拟X射线算法的操作,该结果允许在几何图形表示以及密度分布中实现更高的多项式阶数。定向包围盒的嵌套层次结构用于预先选择进行射线投射过程的候选元素。 不计算射线与有限元的确切交点,而是通过一系列点离散化射线。使用局部牛顿迭代确定每个离散点的元素局部坐标,并累积得到的密度。此过程可生成有限元模型的高度精确的虚拟X射线图像。 and demonstrates the operation of a virtual X-ray algorithm operating on finite-element post-processing This procedure results in highly accurate virtual X-ray images of finite element models. 技术报告:虚拟X射线成像可实现高阶有限元结果.pdf

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    利用深度学习技术检测x射线图像中的COVID-19

    出于本教程的目的,我想探讨x射线图像,因为医生经常使用x射线和CT扫描来诊断肺炎、肺部炎症、脓肿和/或淋巴结肿大。 考虑到几乎所有的医院都有x射线成像仪,在没有专门的测试工具的情况下,使用x射线来测试COVID-19是有可能的。 03 我们的COVID-19患者x射线图像数据集 我们本教程中使用的COVID-19 x射线图像数据集是由蒙特利尔大学博士后Joseph Cohen博士管理的。 张x射线图像(上图右侧)。 我得到了总共50张图像,平均分为25张COVID-19阳性x射线图像和25张健康病人x射线图像。

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    用于更一般的面部伪造检测的面部X射线

    原文标题:Face X-ray for More General Face Forgery Detection 摘要:在本文中,我们提出了一种新颖的图像表示形式,称为面部X射线,用于检测面部图像中的伪造 输入的面部图像的面部X射线是灰度图像,可显示输入图像是否可以分解为来自不同来源的两个图像的混合。它通过显示伪造图像的混合边界和不存在真实图像的混合来实现。 因此,面部X射线提供了一种检测大多数现有面部操纵算法所产生的伪造的有效方法。面部X射线的一般意义是仅假设存在混合步骤,并且不依赖于与特定面部操作技术相关的伪影的任何知识。 确实,可以训练用于计算面部X射线的算法,而无需使用任何最新的面部操纵方法生成的伪造图像。 大量的实验表明,当将X射线应用于不可见的面部操纵技术所产生的伪造时,面部X射线仍然有效,而大多数现有的面部伪造检测算法的性能都会大大下降。

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    X射线图像COVID-19自动检测方法的评价(CS CV)

    本文对X射线图像中用于COVID-19自动诊断的不同检测方案进行了比较和评价。我们发现,使用不显示大部分肺的X射线图像也可以得到类似的结果。我们可以通过将扫描中心变黑来从图像中删除它们。 原文题目:A Critic Evaluation of Methods for COVID-19 Automatic Detection from X-Ray Images 原文:In this paper , we compare and evaluate different testing protocols used for automatic COVID-19 diagnosis from X-Ray We show that similar results can be obtained using X-Ray images that do not contain most of the lungs 原文作者:Gianluca Maguolo, Loris Nanni 原文链接:https://arxiv.org/abs/2004.12823 对X射线图像COVID-19自动检测方法的评价(CS

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    Unity LineRenderer 射线检测 激光攻击

    激光发射的过程如下: 1.从起始的发射点射出一条不断向前运动的射线,到达目标点的速度非常快,一般肉眼很难捕捉。直到遇到障碍物截断,不然持续向前延伸。 22 } 该方法外部调用后将自动切换到激光的生命周期循环,其中用到的对象池可详见: https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11572567.html 生成射线阶段 EleLightningInstance.SetPosition(i, pos); 14 } 15 } 注意本例中不用任何碰撞体来检测碰撞,而是单纯用射线检测 真实生命周期阶段: 1 private void ExtendLineWidth() 2 { 3 //每帧检测射线碰撞 4 CheckRayHit CDTimer -= Time.fixedDeltaTime; 128 break; 129 } 130 } 131 132 //生成射线

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    threejs 学习之射线的使用

    主要内容: 使用 threejs 创建 20x20 的网格,鼠标移动时,方块跟随移动,点击时在网格任意位置放置方块,按 shift 时,删除当前位置方块。 planeGeo, planMat); plane.rotateX(-Math.PI /2); scene.add(plane); objects.add(plane); // 射线 window.innerWidth) * 2 - 1; mouse.y = -(event.clientY / window.innerHeight) * 2 + 1; // 通过摄像机与鼠标更新射线 } function onDocuementMouseMove(event) { event.preventDefault(); // 鼠标位置归一化 mouse.x window.innerWidth) * 2 - 1; mouse.y = -(event.clientY / window.innerHeight) * 2 + 1; // 通过摄像机与鼠标更新射线

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    吴恩达团队发起X射线AI诊断竞赛,这家中国公司登上了榜首

    允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI X线是临床影像诊断最广泛的应用,具有重要的临床价值。 在美国,每年大约一半的医学影像学报告是基于X线的,其中绝大部分是胸部X线检查。 鉴于X线胸片广泛和重要的临床价值,以及专业影像医生缺乏的普遍现象,吴恩达教授带领斯坦福机器学习团队,于2019年1月发布了大规模X线胸片数据集CheXpert。 ? CheXpert包含来自65,240名患者的224,316张胸部X线片及其放射学报告,旨在推动全球在人工智能技术应用于X线胸片诊断的发展。 此次夺冠,是九峰医疗团队继2018年8月夺得斯坦福大学MURA(骨骼X线数据集)大赛榜首后,再一次登顶X线人工智能算法国际竞赛。 △ 李祎博士 九峰医疗首席人工智能科学家 与斯坦福机器学习团队推动X线影像人工智能算法不谋而合,九峰医疗抓住覆盖广大基层医疗卫生机构且是多数基层机构仅有的影像设备——X线,以提升X线医学影像诊断能力为切入点

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