【摘 要】
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针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题，提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法，用于弥散加权图像的版权保护。首先，提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络嵌入水印。通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义，纹理，边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征；然后，结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像，并在该过程中冗余地嵌入水印，获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥
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针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题，提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法，用于弥散加权图像的版权保护。首先，提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络嵌入水印。通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义，纹理，边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征；然后，结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像，并在该过程中冗余地嵌入水印，获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥散加权图像。最后，提出一个基于金字塔特征学习的水印提取网络，对含有水印的弥散加权图像的不同尺度的上下文中
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Google Earth Engine(GEE)平台使植被遥感监测突破了数据获取难、本地存储量大和处理效率低的限制。基于GEE平台,利用空间分辨率为30 m的Landsat卫星和空间分辨率为250 m的MODIS卫星数据,结合温度和降水气象数据研究2000—2017年青海省诺木洪洪积扇地表植被的时空变化趋势及持续性,并分析不同时代洪积扇上枸杞种植园和盐碱化区的植被关系及未来变化。结果表明:(1)2
循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)的检测是液体活检的重要组成部分,可以通过低损伤甚至无创的方法达到检测体液中肿瘤细胞的目的.肿瘤细胞在增殖、转移过程中极易产生多种类型的变异,如基因突变、蛋白质组学和表观遗传学改变等,这导致肿瘤细胞个体间发生差异,给临床诊疗带来巨大挑战.通过CTCs检测技术分析肿瘤细胞之间的个体差异,对于癌症诊断、治疗和预后判断等有非常重要的
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