超声使用是因为其成本低，非电离和非侵入性特征，并且已成为基石放射学检查。超声应用程序的研究也扩大了，尤其是通过机器学习的图像分析。但是，超声数据通常仅限于封闭的数据集，只有少数几个公开可用。尽管经常检查器官，但肾脏缺乏公开可用的超声数据集。拟议的开放肾脏超声数据集是第一套公开可用的肾脏B模式超声数据，其中包括用于多级语义分段的注释。它基于5年以上500多名患者的回顾性收集的数据，平均年龄为53.2 +/- 14。7年，体重指数为27.0 +/- 5.4 kg/m2，最常见的原发性疾病是糖尿病，IgA肾病和高血压。有两位专家超声师的视图标签和细粒度的手动注释。值得注意的是，该数据包括天然和移植的肾脏。进行了初始的基准测量测量，证明了一种最先进的算法，该算法达到了肾脏胶囊的骰子Sorenson系数为0.74。该数据集是一个高质量的数据集，包括两组专家注释，图像比以前可用的更大。为了增加获得肾脏超声数据的访问，未来的研究人员可能能够创建用于组织表征，疾病检测和预后的新型图像分析技术。
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建模超声斑点对其表征组织特性的能力引起了极大的兴趣。由于斑点取决于潜在的组织结构，因此对其进行建模可能有助于分割或疾病检测等任务。但是，对于通常用于研究功能障碍的移植肾脏，目前尚不清楚哪个统计分布最能表征这种斑点。对于移植肾脏的区域而言，尤其如此：皮质，髓质和中央回声复合物。此外，目前尚不清楚这些分布如何因患者变量（例如年龄，性别，体重指数，原发性疾病或供体类型）而有所不同。这些特征可能会影响斑点建模，鉴于它们对肾脏解剖结构的影响。我们是第一个调查这两个目标的人。 n = 821肾移植受者B模式图像自动使用神经网络自动分段到皮质，髓质和中央回声复合物中。每个区域都安装了七个不同的概率分布。雷利和中族分布的模型参数在这三个区域之间有显着差异（p <= 0.05）。虽然两者都具有极好的合身性，但中田族具有更高的Kullbeck-Leibler Divergence。受体年龄与皮质中的尺度弱相关（Omega：Rho = 0.11，p = 0.004），而体重指数与髓质中的形状微弱相关（M：RHO = 0.08，p = 0.04）。性别，原发性疾病和供体类型均未表现出任何相关性。我们提出，根据我们的发现，中纳卡米分布可用于表征区域性的移植肾脏和大多数患者特征。
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第44届软件工程国际会议（ICSE 2022）于2022年5月22日至2022年5月27日在美国宾夕法尼亚州匹兹堡亲自举行。在这里，我们总结了我们在会议上观察到的软件工程和测试领域的研究主题以及研究方向。
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随着环境感知等关键技术的发展，自动车辆的自动化水平一直在增加。然而，在达到高度自主驾驶之前，手动驾驶仍然需要参与驱动过程以确保人车辆的安全性。现有的人工合作社驾驶侧重于汽车工程和司机的行为，在视野中少数研究研究。由于复杂道路交通冲突情景的表现不佳，需要进一步研究合作视觉感知。此外，自主驾驶感知系统无法正确理解手动驾驶的特性。基于上面的背景，本文直接提出了一种基于转移学习方法和复杂道路交通场景的传输学习方法和图像融合算法来增强共享自主驱动的视觉感知能力的人工载体的协作视觉传感方法。基于转移学习，物体检测地图达到75.52％，为视觉融合奠定了坚实的基础。融合实验进一步揭示了人工车辆的合作视觉感知反映了最风险的区域并更准确地预测冲突物体的轨迹。本研究开创了在现实世界复杂的交通冲突方案中共享自主驾驶和实验的合作视觉认知解决方案，可以更好地支持以下规划和控制和提高自动车辆的安全性。
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