Apr, 2024

利用计算机视觉连续监测实验小鼠疫苗副作用

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TL;DR应用计算机视觉技术自动监测实验小鼠在接种疫苗后的潜在副作用，通过训练机器学习模型对小鼠行为进行分析，初步结果表明计算机视觉能够有效识别细微变化，提高疫苗安全评估过程的效率和准确性，并解决人类观察的局限性。
发现论文，激发创造
  • 野外灵长类动物行为分析的计算机视觉

    计算机视觉在动物认知和行为研究中有巨大潜力，但目前在野外视频中仍存在巨大的实践挑战，本文通过综述当前相关方法和引导行为科学家以及计算机视觉研究人员来逐渐填补这一差距。

    Jan, 2024

  • EPIDetect: 基于视频的慢性癫痫小鼠模型抽搐发作检测用于抗癫痫药物筛选

    建立了一个基于摄像头的系统，可以自动检测慢性癫痫小鼠中的惊厥性癫痫发作，用以筛选潜在的抗癫痫药物。

    May, 2024

  • 机器学习和计算机视觉技术在蜜蜂监测应用中的应用

    介绍机器学习和计算机视觉技术在蜜蜂监测中的应用，以及它们作为自动蜜蜂计数算法的潜力。这篇论文旨在向兽医和蜜蜂专业人士介绍机器学习的可能性，并希望能激励其他科学家使用机器学习技术进行蜜蜂监测的其他应用。

    Jul, 2022

  • 使用循环神经网络预测药物分子的副作用

    使用简单循环神经网络的启发式方法可以在保持性能的同时减少 98% 的参数数量，以解决化合物合成过程中鉴定副作用的困难问题。

    May, 2023

  • 在重症监护室 (ICU) 利用计算机视觉研究探讨探视和患者移动

    利用计算机视觉系统监测重症监护病房患者的可行性和潜力。

    Mar, 2024

  • 机器学习实践中的验证：以计算机视觉系统为例

    本文提出了一种通用机器学习系统安全性和鲁棒性评估的框架，设计并评估了一种可扩展的验证方法 VeriVis，以黑盒方式对计算机视觉系统进行验证。VeriVis 通过不同的输入空间缩减技术，对 15 种先进的计算机视觉系统进行验证。该方法比现有的基于梯度的方法检测到的安全问题多 64.8 倍，同时展示了通过重训练减少安全漏洞的有效性。

    Dec, 2017

  • 计算机视觉和机器学习在增强安全监控中探索视频镜头中的人群模式和分类

    计算机视觉和机器学习在研究员、科学家和大众的感知力方面产生了革命性的转变。本文探讨了计算机视觉在安全监控方面的潜力，并提出了一种新颖的视频运动追踪方法，通过使用动态信息图像和块状主导运动数据将运动分类为弧形、车道、汇合 / 分散和随机 / 块状运动，并研究了不同的光流技术、CNN 模型和机器学习模型。通过取得有希望的准确性达到其目标，结果可以训练异常检测模型，基于运动提供行为洞察，并增强场景理解。

    Aug, 2023

  • 当眼动追踪遇上机器学习：医学图像分析中的应用综述

    利用眼球追踪技术提取医学图像中有意义的特征和洞察力，以改进医疗诊断的方法。通过整合人类认知和人工智能发展，将眼球追踪数据与机器学习和深度学习方法相结合，提高医学图像分析的准确性和效率。该系统性综述研究着眼于探索通过眼球追踪应用和方法来增强医学图像分析中的机器学习和深度学习算法。

    Mar, 2024

  • 使用人工智能方法研究视觉分析器

    利用人工智能技术研究人眼的方法及应用，通过计算机视野和青光眼诊断来收集数据，利用软件工具分析图像，通过 Tobii Pro Glasses 3 设备和虚拟现实视频来研究眼球运动和焦点，使用数学建模研究眼瞳运动的相关性，为医学中的青光眼患者评估病程和恶化，以及研究注意力机制提供了研究方法。

    Apr, 2024

  • 利用计算机视觉为儿童和青少年精神病学中的行为感知设计可解释性

    使用机器学习方法基于计算机视觉从临床诊断面谈视频中提取行为代码和概念，并将其与人类专家测评进行比较，较差的凝视和言语概念的表现指出需要提高数据质量或使用其他数据模态。

    Jul, 2022