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101.
102.
Gulnaz Ahmed Meng Joo Er Mian Muhammad Sadiq Fareed Shahid Zikria Saqib Mahmood Jiao He Muhammad Asad Syeda Fizzah Jilani Muhammad Aslam 《Molecules (Basel, Switzerland)》2022,27(20)
Alzheimer’s Disease (AD) is a neurological brain disorder that causes dementia and neurological dysfunction, affecting memory, behavior, and cognition. Deep Learning (DL), a kind of Artificial Intelligence (AI), has paved the way for new AD detection and automation methods. The DL model’s prediction accuracy depends on the dataset’s size. The DL models lose their accuracy when the dataset has an imbalanced class problem. This study aims to use the deep Convolutional Neural Network (CNN) to develop a reliable and efficient method for identifying Alzheimer’s disease using MRI. In this study, we offer a new CNN architecture for diagnosing Alzheimer’s disease with a modest number of parameters, making it perfect for training a smaller dataset. This proposed model correctly separates the early stages of Alzheimer’s disease and displays class activation patterns on the brain as a heat map. The proposed Detection of Alzheimer’s Disease Network (DAD-Net) is developed from scratch to correctly classify the phases of Alzheimer’s disease while reducing parameters and computation costs. The Kaggle MRI image dataset has a severe problem with class imbalance. Therefore, we used a synthetic oversampling technique to distribute the image throughout the classes and avoid the problem. Precision, recall, F1-score, Area Under the Curve (AUC), and loss are all used to compare the proposed DAD-Net against DEMENET and CNN Model. For accuracy, AUC, F1-score, precision, and recall, the DAD-Net achieved the following values for evaluation metrics: 99.22%, 99.91%, 99.19%, 99.30%, and 99.14%, respectively. The presented DAD-Net outperforms other state-of-the-art models in all evaluation metrics, according to the simulation results. 相似文献
103.
成功合成了两种新型锍鎓盐类光生酸剂,其结构经11HNMR和MS分析确认,并对其基本物性及在405、365nm光下乙腈溶液中的分解及产酸性能进行了研究,通过计算得出了分解及产酸量子产率.结果表明,两种化合物有较高的热分解温度和在常用有机溶剂中有较好的溶解性;在405nm光源下,4-(9′-苯基蒽基)苯基三氟甲磺酸锍鎓盐(PAGS1)和4-(4′-N,N-二乙基-1′-苯乙烯基)苯基三氟甲磺酸锍鎓盐(PAGS2)的分解量子产率分别为10%和15%,产酸量子产率为8.1%和13%;但在365nm光源下,分解及产酸量子产率均很低,说明两种光生酸剂对于405nm波长的光较敏感,适宜作为405nm光源下的光生酸剂. 相似文献
104.
Image steganography, which usually hides a small image (hidden image or secret image) in a large image (carrier) so that the crackers cannot feel the existence of the hidden image in the carrier, has become a hot topic in the community of image security. Recent deep-learning techniques have promoted image steganography to a new stage. To improve the performance of steganography, this paper proposes a novel scheme that uses the Transformer for feature extraction in steganography. In addition, an image encryption algorithm using recursive permutation is proposed to further enhance the security of secret images. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. We reveal that the Transformer is superior to the compared state-of-the-art deep-learning models in feature extraction for steganography. In addition, the proposed image encryption algorithm has good attributes for image security, which further enhances the performance of the proposed scheme of steganography. 相似文献
105.
Rafael Rojas-Hernndez Juan Luis Díaz-de-Len-Santiago Grettel Barcel-Alonso Jorge Bautista-Lpez Valentin Trujillo-Mora Julio Csar Salgado-Ramírez 《Entropy (Basel, Switzerland)》2022,24(7)
This paper introduces a new method of compressing digital images by using the Difference Transform applied in medical imaging. The Difference Transform algorithm performs the decorrelation process of image data, and in this way improves the encoding process, achieving a file with a smaller size than the original. The proposed method proves to be competitive and in many cases better than the standards used for medical images such as TIFF or PNG. In addition, the Difference Transform can replace other transforms like Cosine or Wavelet. 相似文献
106.
目的:检测与分析实验动物血液RBC(RBC·O2,RBC·CO2),Hb(HbO2,HbCO2)和人体皮肤表面流动血液氧化·还原状态的成像与未成像可见光谱领域OD值特征,并为该技术对白癜风病表皮黑色素颗粒检测中的应用尊定基础。方法:利用不同光谱技术和invitro和invivo检测手段,统计分析血液不同状态下波长与位置的OD值信息。结果:invitro检测:动物血液Hb·O2和RBC·O2两者在可见领域均有367,414(Soret带)nm与541,576(Q带)nm的吸收峰位;血液Hb·CO2和RBC·CO2均有432(Soret带)与和553(Q带)nm的波长吸收峰位;血液RBC状态和Hb溶血状态波长吸收峰位无改变,只是在氧化与还原状态下有完全独立的吸收峰位,血液RBC状态和Hb溶血状态波长吸光度OD值之间,有显著性差异(p<0·01)。浓度为1·5×107cell·mL-1的RBC·O2和Hb·O2在576nm的吸收峰位吸光度(y)与红细胞浓度(x)做成两条回归曲线:既,Hb·O2(b1)^y=0·05 0·983x;RBC·O2(b2)y^=0·127 1·934x,两者之间差异有显著性(p<0·01)。invivo检测:在人手背皮肤表面ImSpector图像中RBC·O2状态在540,576nm,RBC·CO2状态在555和755nm处有吸收峰。选择(a:指甲,b:指,c:手背)三个点位分别进行波长检测,每点(n=10)545nm吸收峰的平均OD值,依次为0·83±0·001,0·73±0·001和0·62±0·001,其三处测定点的OD值之间有显著性差异(p<0·01)。结论:invitro检测的RBC与Hb两者波长吸收峰位不变,但吸光度OD值不同,认为RBC状态测定结果更接近于活体组织血管内原始状态。invivo检测对人体无任何侵袭与损伤,灵敏度高,测试时间短,并且同时获得被测样品的波长与位置信息画面等优势,有望表皮中黑素等有色颗粒的直接检测。 相似文献
107.
基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类 总被引:5,自引:1,他引:4
从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1~20个分量的数据,使用提取后的数据(20维)、提取后数据的纹理变换(20维)和主成分分析的前(20维),组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类(MDC)算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。 相似文献
108.
109.
110.
脉冲热成像技术作为一种新兴的无损检测技术已被广泛应用于红外领域,然而由于试样表面加热不均匀及表面发射率低导致的红外图像对比度低、噪声大等问题给缺陷的检测带来困难。本文基于长脉冲热成像技术对碳纤维增强塑料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)板和304不锈钢进行了无损检测研究,提出了比温度的图像后处理方法。该方法对温度序列图像的每一帧图像与前一帧图像进行作商的后处理操作,得到比温度的图像序列。从比温度序列中获取信噪比最大的图像,以进行缺陷识别和缺陷定量。结果表明,与此前的方法相比,该方法显著提高了图像的信噪比,更有利于检测更深、更小的缺陷,相比原始图像,信噪比提高了近98.46%。将该方法与半高全宽法相结合,对试样的尺寸进行定量检测。通过仿真和实验验证,该方法具有良好的鲁棒性,显著降低了缺陷尺寸定量的误差,该方法可作为一种有效的红外图像后处理及缺陷尺寸定量方法。
相似文献