不规则IC设计的电阻提取技术需要哪些分割技术
先进分割在模拟和射频设计、天线设计、MEMS器件、3DIC以及光波导等应用中,曲线形状设计至关重要。与传统方法相比,先进分割技术能够更有效地处理这些结构的复杂性。先进分割方法,如沿多边形方向进行分割,将结构分解为与多边形边界对齐的更小元素,从而实现更准确的电阻提取。图4展示了一个曲线导体的多边形分割示例。...
入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室团队等,提出一种交互式生物医学图像分割通用模型ScribblePrompt,支持不同注释方式灵活地进行分割任务,甚至可用于未经训练的标签和图像类型。外行看热闹,内行看门道,这句话在医学影像领域可谓是绝对真理。不仅如此,即便身为内行人,要想在复杂的X光片、CT光片或MRI等医...
张然教授:人工智能在心血管医学中的临床应用
2.人工智能冠状动脉CT血管造影(AI-CCTA):AI技术可提升CCTA图像质量,自动分割图像,辅助检测冠状动脉狭窄和斑块,进行钙化评分,评估冠状动脉功能和预后。例如,基于人工智能的新型CCTA评估技术可快速、准确地识别和排除重度狭窄,提升血管管腔狭窄程度评估的准确性;应用动脉粥样硬化成像定量CT(AI-QCT)技术发现斑块负荷对主要不...
...应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割...
对于3D医学图像处理,因为3D医学图像中相邻切片之间存在很强的时间关联,其处理方式也类似于处理视频数据,利用SAM2原本的存储系统来检索先前的切片及其相应预测,以进行连续切片分割,随后通过记忆注意力机制增强输入图像嵌入,并将分割结果添加回存储区,以辅助后续切片的分割。对于2D医学图像处理,处理方式与SAM...
深圳大学香港理工发布MemSAM:「分割一切」模型用于医学视频分割
为了验证MemSAM的性能,研究人员广泛选择了不同类型的对比方法,包括传统图像分割模型和医学基础模型。三个传统的图像分割模型分别是基于CNN的UNet、基于Transformer的SwinUNet和CNN-Transformer混合的H2Former。适用于医学领域的SAM模型包括MedSAM、MSA、SAMed、SonoSAM和SAMUS。其中,SonoSAM和...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在卡罗琳斯卡医学院和维也纳医科大学进行的一项最新研究中,科学家发现神经肽在大脑发展早期具有不可或缺的作用(www.e993.com)2024年10月20日。本研究由TiborHarkany领导。研究团队采用了遗传和化学方法来操控galanin及其受体的表达,并通过神经解剖、生化和行为神经科学的方法全面评估了galanin的影响。
创投大咖说·专访东南大学杨冠羽教授:人工智能已在医学影像诊断中...
主要有3个方面的应用:(1)CT和MRI影像分析:CT和MRI是临床医学中常用的影像检查方式,但这些图像的分析往往需要耗费大量的时间和精力。AI技术可以自动识别图像中的组织和器官,并在较短时间内对图像进行分析。例如,在CT扫描中,AI可以帮助医生自动识别骨骼结构、血管、肿瘤等,并给出诊断建议。这大大减轻了医生的工作负...
中德医学人工智能大会圆满闭幕
上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心沈楠教授人工智能介入Session6:ArtificialIntelligenceinNeurologicalDiseases基于面部对齐和临床可解释模型的面神经麻痹人工智能测量首都医科北京天坛医院李德岭教授标注高效医学图像分割杜伊斯堡-埃森大学MerlinEngelke教授...
哈佛团队开发FairDomain,实现跨域医学图像分割和分类中的公平性
这一过程经过一组医学专家的验证,注册成功率达80%,简化了初级护理设置中更广泛应用的注释过程。我们利用这些对齐和手动检查的注释,结合SLO和Enface眼底图像,研究分割模型在域转移下的算法公平性。对于医学分类任务,数据包括以下四种:1、En-face眼底图像扫描;...
万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?
模型架构基于大型视觉transformer框架:使用编码器生成高分辨率的嵌入空间,可以用来区分视网膜图像特征,这与LLMs在自然语言文本中编码语义的方式相似。这种模型的应用展示了LLMs在医学图像处理中的潜力,为医生提供了一种快速而准确的诊断工具,有助于提高医疗效率和患者护理质量。