最近关于空间和时空模型检查的研究提供了新的图像分析方法,其根植于拓扑空间的逻辑方法。医学成像(MI)是这样的方法,其中这些方法显示出潜在的突破性创新。我们的出发点是SLCS,封闭空间的空间逻辑 - 封闭空间是拓扑空间的概括,也包括离散空间结构 - 以及topochecker,一种用于SCS(及其扩展)的模型检查器。我们介绍了逻辑语言ImgQL(“ImageQuery Language”)。 ImgQL使用描述距离和区域相似性的逻辑运算符扩展SLCS。时空模型检查器topochecker相应地增强了最先进的算法,借鉴了计算图像处理,有效地实现了基于距离的操作,即距离变换。基于统计纹理分析的概念,区域之间的相似性由统计相似性算子的定义来定义。我们通过两个磁共振图像分析实例来说明我们的方法:胶质母细胞瘤和水肿的分割,以及直肠癌的分割。
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与图形处理单元(GPU)和中央处理单元(CPU)相比,基于纳米器件的神经形态网络(例如金属氧化物忆阻器,相变存储器和闪存单元)已经对其提高的能量效率和密度产生了相当大的兴趣。虽然训练过程的加速可以通过利用训练的时间复杂度不随网络规模扩展的事实来实现,但它受到随机梯度下降的空间复杂性的限制,这种空间复杂性是平方的。这项工作的主要目的是通过使用随机梯度下降的低秩近似来减少这种空间复杂性。这种低空间复杂性与流媒体方法相结合,可以显着降低内存和计算开销,为区域,时间和能源效率的改善打开了大门。训练。我们将此算法和体系结构称为流批量本征更新(SBE)方法。
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