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Sub-Challenge 1c: Representation FissionDefinition: learning a new set of representations that reflects multiomdal internal structure such as data factorization or clustering
2023-04-27 21:00:02
502
1
原创 Radiomics-Guided Global-Local Transformer for Weakly Supervised Pathology Localization in X-rays
本文提出了一个来融合全局图像信息以及局部radiomics指导的辅助信息，使用Radiomics-Guided进行弱监督胸部X光图像分类和定位任务。image Transformer branck（使用self-attention，来提取一个bbox用于计算radiomic特征）
2023-04-17 14:36:26
205
原创 Learning to Exploit Temporal Structure for Biomedical Vision–Language Processing（未完）
之前的医学视觉语言预训练模型依赖于对齐单一的图像和文本对，但是临床注释通常对比先前的图像，这不仅导致模式之间的一致性较差，而且错过了通过数据中现有的时间序列上下文进行丰富的自我监督的机会。的自监督模型，考虑了prior images，兼容了单图像以及多图像，一种通用的多图像编码器，可处理丢失的图像输入，并包含纵向信息，无需明确的图像配准。本篇文章与ECCV2022的MS-CXR来自于相同的作者团队，与MS-CXR不同的是，本篇文章引入了时间序列图像构造视觉-语言预训练模型。同时，本文提出了一个用于。
2023-04-13 08:29:01
278
原创 Longitudinal Change Detection on Chest X-rays Using Geometric Correlation Maps
在胸部X-ray图像的诊断中，医生会考虑与先前检查相比病变的可能变化。本文的目标是对一个病人的两张不同时期的图像检测其中病变的纵向变化。
2023-04-10 21:21:10
391
原创 Token Contrast for Weakly-Supervised Semantic Segmentation
受ViT中提出的class tokens能聚合高层语义的启发，设计了CTC模块促进局部非显著区域和全局对象之间的表示一致性，这可以进一步强制CAM中激活更多的对象区域。本文提出的ToCo在ViT encoder中使用一个辅助的分类层来产生辅助的CAM，辅助CAM生成生成伪标签并指导PTC模块。最终的CAM来自于一个分类层并用于生成最后的伪标签。为了抵消裁剪的局部图像可能包含很少/不包含前景对象，最大化全局图像和局部背景区域的class tokens之间的差异，也可以促进前景-背景的差异。
2023-04-09 15:00:43
783
原创 Chest ImaGenome Dataset for Clinical Reasoning
Chest ImaGenome dataset包含两个方向，一是用于自动生成的场景图（“silver_dataset”），242, 072 scene graphs 自动生成来自于 217013 unique CXR studies。另一个用于手动验证和校正的500个唯一患者子集（“gold_dataset）。本文的目标是不仅局部标记与CXR图像上的关键解剖位置相关的属性，而且能从大量CXR报告中提取记录的放射学知识，以辅助未来语义驱动和多模态临床推理工作。的方法提取bbox来构造anatomies；
2023-04-06 20:44:54
540
原创 AnaXNet: Anatomy Aware Multi-label Finding Classification in Chest X-ray
本文提出的多标签胸部X-ray分类模型能够准确对图像进行分类并且定位正确的解剖学区域
2023-04-05 13:05:07
474
1
原创 AGXNet: Anatomy-Guided Weakly-Supervised Abnormality Localization in Chest X-rays
这里的opacity即是observation，lung为ananatomy，right lower为修饰lung。由于内在的歧义性，CXR报告中提到了肺炎的视觉线索，如不透明或实变，但由于报告过程中的人为因素，可能无法明确确定肺炎是一种诊断。，其中可以通过一小组具有高置信度标签（阳性或阴性）的样本，以及大量未标记的数据，这些数据由混合比例未知的阳性和阴性样本混合而成。最后的Loss由两部分组成，Na, No 为 anatomy and observation labels 在训练中使用的数量。
2023-03-20 20:42:47
408
原创 Multi-Granularity Cross-modal Alignment for Generalized Medical Visual Representation Learning
在Instance-level这部分并没有创新，和之前的文章类似，借鉴于SimCLR，就是让image-report pairs在latent space中更接近，让其它的负样本对更远。考虑到在优化全局实例表示时可能会忽略这些重要的细微线索，我们引入了一个有效的基于双向交叉注意力的Token-wise Alignment（CTA）模块，以明确匹配和对齐医学图像和放射学报告之间的跨模态局部表示。这里仍然分为两部分，一个是Image-to-text，另一个是Text-to-image，
2023-02-28 14:07:30
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原创 【代码】RadGraph: Extracting Clinical Entities and Relations from Radiology Reports
RadGraph，从放射学报告中抽取临床实体以及关系
2023-02-16 13:38:58
793
5
原创 openslide使用教程
WSI(Whole-Slide-Image)的病理切片大小为几十M到几G不等，原图像素点可达到上亿，常规的python图像读取方式无法直接处理。因此，openslide的使用，可以还原金字塔构建、生成tiles、指定区域切片提取等。本文是自己在学习和实验中用过的openslide的常用方法的总结。官网链接： https://openslide.org/api/python/1、level_count属性病理图为金字塔结构，level_count属性是获取svs有多少层。在svs中存储了每一层采样的
2022-05-10 23:54:45
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原创 当机器学习遇到病理学，机遇和挑战(UCL柴秉浩博士 | 钰沐菡 公益公开课)
UCL柴秉浩博士 | 钰沐菡 公益公开课B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qV411E7Hu?spm_id_from=333.880.my_history.page.click单张病理学的尺寸约为100亿像素（100亿像素约900张iPhone12拍摄的照片）。病理医生通常需要用肉眼透过显微镜对病理片进行检验，找出样本中的肿瘤组织和细胞。1、电子病理学领域的常见任务病理结构的检测与分割（ Segmentation and detection of h
2022-05-03 10:21:52
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原创 LaTex学习笔记
一、文本排版1.1段落换行用一个空行或者 \par 命令可以开始新的段落，同时会有默认的首行缩进。用\\ 或者 \newline 可以强制换行在下一行继续，且在下一行不会有缩进。1.2 列表环境\begin{环境名}...\end{环境名}1.3 章节目录在 book 和 report 文档类中，可以使用 \part、\chapter、\section 、\subsection、\subsubsection、\paragraph、\subparagraph 这些章节命令，在 article
2021-10-13 23:48:18
309
原创 使用python将视频流转换成图片
import cv2vc = cv2.VideoCapture('../data/video/video2.mp4') # 读入视频文件，命名cvn = 1 # 计数if vc.isOpened(): # 判断是否正常打开 rval, frame = vc.read()else: rval = FalsetimeF = 18 # 视频帧计数间隔频率i = 1while rval: # 循环读取视频帧 rval, frame = vc.read()
2021-09-22 21:06:15
1571
原创 临时code
def save_one_box(xyxy, im, file='image.jpg', gain=1.02, pad=10, square=False, BGR=False, save=True): # Save image crop as {file} with crop size multiple {gain} and {pad} pixels. Save and/or return crop xyxy = torch.tensor(xyxy).view(-1, 4) b =
2021-09-17 11:38:41
320
原创 《迁移学习导论》--在读
《迁移学习导论》–王晋东、陈益强1.4迁移学习的研究领域1、特征空间分类（特征属性）同构迁移学习（Homogeneous Transfer Learning）异构迁移学习（Heterogeneous Transfer Learning解释：特征语义和维度都相同，那么就是同构；反之，如果完全不相同，那么就是异构。例如，不同图片的迁移就是同构，图片到文本的迁移就是异构。2、目标域有无标签分类有监督迁移学习（Supervised Transfer Learning）半监督迁移学习（Sem
2021-09-09 08:49:40
3448
1
原创 Knowledge Graph
1、论文汇总Awesome Knowledge-based Question Answering (KBQA)2、Mucko：面向视觉问答的多层次跨模态知识推理模型（HSN师姐组会分享的论文，利用多模态异质图）3、知识图谱如何入门（东南大学 计算机软件与理论教授）知识图谱如何入门4、多模态中NLP与CV融合的一些方式多模态中NLP与CV融合的一些方式...
2020-11-02 10:29:44
397
原创 临时学习资料
By D.Y师哥：医学影像开源数据集grand-challengeBrainWeb: Simulated Brain Database
2020-07-08 19:21:11
355
原创 PyTorch学习笔记----自动求梯度
在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1、Tensor创建⼀个Tensor并设置requires_grad属性为True：x = torch.ones(2,2,requires_grad=True)print...
2020-02-14 20:24:12
758
原创 mac下anaconda的使用
1、下载安装包网址：https://www.anaconda.com/download/#macos2、安装成功后打开anaconde出现问题1)Q:在终端输入conda 无法识别这个命令。检查环境变量：sudo vi ~/.bash_profile如果环境变量中没有conda那么要手动添加，export PATH="/users/anaconda/bin:$PATH"（这里要填写自...
2020-02-04 15:15:59
1184
原创 《Python编程从入门到实践》笔记
阅读时间： 2019.08.25----至今第2章：变量1、变量的命名和使用变量名只能包含字母、数字和下划线。可以字母或者下划线打头，但不能以数字打头。例如：可以为message_1，不能为1_message。变量名不能包含空格，但可使用下划线分隔。例如：变量名greeting_message，不能为greeting message。不能用Python关键字和函数名作为变量名。慎用小...
2019-08-25 17:45:44
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原创 2019哈工程软件工程考研总结
2019年考研已经尘埃落定，考研的确不易，向19的同路人说一声“辛苦了”。2020的也早已在路上，向20考工程的学弟学妹说一声“哈工程一直在等你们，请努力”。我是一个二战上岸的考生，在考研路上走了两年，“考研的唯一捷径，就是少走弯路”，这是我经历过两年考研路后，最大的体会。考研不同于高考，高考的时候，你有老师指导，有同学陪伴，只要你肯学，只要你跟着老师走，你就不会偏离航向。而考研不同的是，你...
2019-04-29 17:03:47
17410
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原创 CCF、CSP历年真题（T1合集）
最初刷题，是按照年份，后来改变策略，由易到难，先做完所有年份的第一题，再做所有年份的第二题，以此类推…(所有代码已经校验可以获得100分）试题编号： 201812-1试题名称： 小明上学问题描述： 小明是汉东省政法大学附属中学的一名学生，他每天都要骑自行车往返于家和学校。为了能尽可能充足地睡眠，他希望能够预计自己上学所需要的时间。他上学需要经过数段道路，相邻两段道路之间设有至多一盏...
2019-03-14 23:54:49
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原创 C++学习笔记01
1、引用定义一个引用，并将其初始化为引用某个变量。类型名 & 引用名 = 某变量名;int n = 4;int &r = n;//r引用了n，r的类型是int &某个变量的引用，等价于这个变量，相当于该变量的一个别名。注：定义引用时一定要将其初始化成引用某个变量。初始化后，它就一直引用该变量，不会再引用别的变量了。引用只能引用变量，不能引用常量和表达式...
2019-01-27 10:50:47
459
原创 Spring基础02--控制反转（IOC）
三种依赖注入的方式：构造方法注入（constructor injection）setter方法注入（setter injection）接口注入（interface injection）1）构造方法注入： 被注入对象可以通过在其构造方法中声明依赖对象的参数列表， 让外部（通常是IOC容器）知道它需要哪些依赖对象。public Provider(Listener listne
2018-01-24 22:41:02
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原创 Java面试题目整理（不断补充中）
参考链接： 阿里面试总结 剑指Offer（一）Java基础1、 面向对象三大特征：封装、继承、多态 2、 static关键字 3、 final关键字 4、接口和抽象类的不同 Java同时提供和支持抽象类和接口，它们的实现有一些共同的特点，也有如下不同：接口中所有的方法默认都是抽象的，而抽象类可以同时包含抽象和非抽象的方法。一个类可以实现多个接口，但它只能继承一个抽
2018-01-21 17:00:19
772
1
原创 《操作系统》笔记02——进程管理
（一）进程与线程1、进程： 目的：更好地描述和控制程序并发执行，提高资源利用率。 定义：进程是进程实体的一次运行，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 组成：PCB（进程控制块）：进程存在的唯一标志。程序段：能被进程调度程序调度到CPU运行的程序的代码段。数据段：存储程序运行期间的相关数据。特征：动态性、并发性、独立性、异步性、结构性。 状态种类：运行、就绪、阻塞、
2018-01-21 15:06:19
591
原创 《操作系统》笔记01——操作系统概论
1、操作系统的特征并发：两个或多个事件在同一时间间隔内发生。共享：系统中的资源供内存中多个并发执行的进程共同使用。虚拟：一个物理上的实体变为若干个逻辑上的对应物。异步并发和共享是操作系统两个最基本的特征。 并行性和并发性的区别和联系： 并行指的是同一时刻，并发指的是同一时间间隔内。在多道程序环境下，宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理器系统中每一时刻却仅能有一道程序执行，故
2018-01-21 14:44:14
995
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原创 基于贝叶斯算法的拼写检查器
参考文献： - 拼写纠错功能实现 - 贝叶斯公式与拼写检查器 - big.txt - 《数学之美》、《统计学习方法》github源码：https://github.com/hlk-1135/Dictionary算法核心：贝叶斯算法：运行效果：当我们输入的单词有误时，贝叶斯算法开始派上用场了，对我们所输入的单词进行检查纠正，并进行一定
2018-01-06 13:19:13
2992
原创 矩阵连乘问题
方法一（递归方法）#include<stdio.h>#include<string.h>#define Num 100int p[Num],s[Num][Num];void traceback(int i,int j) { if(i==j) return; traceback(i,s[i][j]); traceback(s[i][j]+1,j
2018-01-02 10:39:29
1550
原创 排列的字典序问题
【问题描述】 n个元素共有n!个不同的排列。将这n!个元素按照字典序排列，可以从0编号，直至n!-1。例如，当n=3时，6个不同排列的字典序值为： 0 1 2 3 4 5 123 132 213 231 312 321 【编程任务】 给定n以及n个元素的一个排列，计算出这个排列的字典序值；给定一个字
2018-01-02 10:37:05
1756
原创 字典序问题
【问题描述】 在数据加密和数据压缩中常需要对特殊的字符串进行编码。给定的字母表A由26个小写字母组成。该字母表产生的升序字符串中字母从左到右出现的次序与字母在字母表中出现的次序相同，且每个字符最多出现1次。例如，a,b,ab,bc,xyz等字符串都是升序字符串。现在对字母表中产生的所有长度不超过6的升序字符串，计算它在字典中的编码。 【样例输入】 2 a b 【样例输出】 1 2代码
2018-01-02 10:33:52
1363
原创 最长公共子序列问题
【问题描述】 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。 给定两个序列X和Y，找出二者的最长公共子序列。 方法一（递归）#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define N 100char a[N],b[N];int p=0,q=0;int fun(int m,int n){//递归
2018-01-02 10:27:51
2385
原创 独立任务最优调度
【问题描述】 用两台处理机A和B处理n个作业。设第i个作业交给A处理需要时间ai，交给B处理需要时间bi。由于各作业的特点和机器的性能关系，ai和bi之间没有明确的大小关系。既不有将一个作业分开由2台机器处理，也没有一台机器能同时处理2个作业。设计一个动态规划算法，使得这两台机器处理完这n个作业的时间最短。 【测试用例】 6（任务数目） 2 5 7 10 5 2（机器A处理这些任务的时间
2018-01-02 10:19:21
1881
1
原创 石子合并问题
【问题描述】 在一个圆形操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选择相邻的两堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。 【测试用例】 4（石子的堆数） 4 4 5 9（每一堆的石子数目） 【输出】 43 54代码：/*m[i][j] = m{m[i][k] + m[
2018-01-02 10:13:16
1668
原创 最优合并问题
【问题描述】 给定k个排好序的序列s1,s2,…,sk，用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设所采用的2路合并算法合并两个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需要的总比较次数最少。 【测试用例】 4（序列数） 5 12 11 2（序列中的元素数） 【输出结果】 78（最差情况） 52（最优情况）代码：/*1.对
2018-01-02 10:04:49
4085
Struts2+Spring3+Hibernate4整合的jar包
2017-03-26
技术之瞳 阿里巴巴技术笔试心得.pdf
2017-02-23
空空如也
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