BGM-109G Ground Launched Cruise Missile
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新的PyRadiomics扩展增强了各向异性医学图像纹理分析
研究人员开发了一个增强版的PyRadiomics，旨在精确分析具有各向异性体素间距采集的医学成像数据中的纹理特征。新框架在不插值灰度级的情况下，考虑了相同体素偏移量代表的不同物理距离。该系统跨Python、C和计算后端运行，修改了GLCM、NGTDM和GLRLM等特定纹理族以适应各向异性。使用合成3D体模进行的验证证明了其准确性，并突出了运行时和内存使用量的适度增加，为未来在异构医学成像中的放射组学评估提供了坚实的技术基础。
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AI 系统融合 CNN 和 GLCM 特征，实现 95% 的白内障分级准确率
研究人员开发了一种利用深度学习和传统图像处理技术融合来分类白内障严重程度的新颖系统。这种混合方法结合了卷积神经网络 (CNN) 的特征和手工制作的灰度共生矩阵 (GLCM) 描述符。该系统在 300 张图像的测试集上达到了 95.0% 的高准确率，优于仅使用 CNN 或仅使用纹理的基线方法。该方法为白内障分级提供了一种经济高效的解决方案，适用于初级保健和远程医疗环境，无需专门的硬件或 GPU 加速。
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新的光学-SAR框架改进了撒哈拉以南非洲的贫民窟测绘
研究人员开发了一种新颖的光学-SAR框架，以改进撒哈拉以南非洲非正规住区的测绘，解决了仅凭光学图像难以将这些区域与类似的正式住区分辨的挑战。通过整合Sentinel-2光谱数据与Sentinel-1结构信息和改编的本地气候区（LCZ）分类，该框架显著提高了非正规住区边界划分的准确性。这项研究利用了来自肯尼亚内罗毕和埃尔多雷特的が数据，发现SAR衍生的纹理对于性能提升至关重要，整体准确率超过0.81，并将非正规住区（LCZ 7）与正式住…