为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。

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用c#编写的图像边界检测程序，实现了便捷跟踪算法

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R软件代码转换为matlab 关于 dcm2niix旨在将神经影像数据从DICOM格式转换为NIfTI格式。 该网页托管开发源代码-随Linux一起提供了Linux，MacOS和Windows的最新稳定版本的编译版本。 该软件的完整手册以的形式提供。 执照 该软件是开源的。 BSD许可证涵盖了大部分代码。 有些单位是公共领域（nifti *。*，miniz.c）或使用MIT许可证（ujpeg.cpp）。 有关更多详细信息，请参见license.txt文件。 依存关系 该软件通常应在macOS，Linux和Windows上运行，而无需任何其他软件。 但是，如果使用dcm2niix创建gz压缩的映像，则安装后将会更快。 您可以通过下载获得针对您的操作系统编译的dcm2niix和pigz的版本。 版本号 。 跑步 命令行用法在中进行了描述。 最小的命令行调用是dcm2niix /path/to/dicom/folder 。 但是，您可能需要调用其他选项，例如，调用dcm2niix -zy -f %p_%t_%s -o /path/ouput /path/to/dicom/folder会将数据

注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言