片子的分类

小猪不吃糠㊣(6160337) 22:42:31
HD=HDTV,目前最清晰版本
DVD=DVD盘拷贝,也是高清晰级别的
VCD=VCD盘拷贝,看些连续剧还能承受。
TC=胶片,数码拷贝
TS=摄像机版,非偷拍
CAM=枪版,偷拍的,有死人头和笑声
小猪不吃糠㊣(6160337) 22:42:54
TELESYNC (TS)
除了使用外置的音源(一般是影院座椅上为听力不好的人设的耳机孔),TELESYSNC(TS)和CAM的标准是相同的。这个直接的音源并不能保证是好的音源,这是它因为受到很多背景噪音的干扰。很多时候TS是在空的影院录制,或是用专业摄像机在投影室录制,所以图象质量可能比CAM好。质量的起伏可能很大,在下载前最好查看SAMPLE。很大比例的TS是从CAM错误标记成。
小猪不吃糠㊣(6160337) 22:43:01
TELECINE (TC)
使用电视电影机从胶片直接数字拷贝,其图象和声音质量应该很好。但由于使用的设备和费用很高,TC很少见。通常会使用正确的高宽比,但有时也有4:3的TC。侏罗纪公园III是一个很好的例子。不应将TC和TimeCode(时间码)混淆,时间码是一个在屏幕上可见的计数器。

 
小猪不吃糠㊣(6160337) 22:44:12
TS通常要靠关系在影院摄录(无观众時),声音另外转录,所以没死人头和笑声
因为TS不是偷拍,而是正大光明的拍(要靠关系的)
但是仍然会有和影院一样的闪烁,这是免不了的,因为和拿摄像机直接摄录像院屏幕
胶片是一定不会闪烁的,都"数字拷贝"了的还闪什么,又不是摄录的


CAM偷拍版都被误认为是TS版
而真正的TS却被误认为是TC
TC却被误为是DVDRip
被加高一级了  
 

### 关于LIDC肺结节分类的方法及应用 #### 数据集概述 LIDC-IDRI(Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative)是一个公开可用的肺部CT扫描数据集,主要用于研究和开发针对肺结节检测、分割以及分类的技术。该数据集中包含了大量带有专家标注的肺结节样本,这些标注提供了有关结节特征的信息,例如大小、形状、边缘清晰度等[^1]。 #### 预处理阶段 为了有效地利用LIDC-IDRI数据集进行肺结节分类,通常需要经过一系列预处理步骤: - **图像读取** 使用 `pylidc` 库可以从DICOM文件中提取CT图像及其对应的元数据。通过此库还可以获取多个医生对同一结节的独立评估结果,从而提高模型训练时的数据质量[^1]。 - **图像归一化** CT图像由于其灰阶范围较大,在输入到深度学习模型之前需对其进行标准化处理。常见的做法是对像素值进行线性变换或将它们映射至标准正态分布范围内[^1]。 - **标签整理** 结合多位放射科医师的意见来决定最终的良恶性判断标准。如果存在分歧,则可能采用多数投票机制或者进一步咨询更高级别的专家来进行裁定[^2]。 #### 特征工程与建模策略 在完成基础准备工作之后,接下来就是构建合适的算法框架用于区分良性与恶性的肺结节实例: - **传统机器学习方法** 利用手工设计好的统计量作为输入变量送入支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)之类的监督式学习器当中去实现预测功能[^3]。这类方案虽然简单易懂但往往受限于所选特征表达能力不足的问题。 - **深度神经网络架构** 近年来随着计算资源成本下降加上GPU加速技术普及使得卷积神经网路(Convolutional Neural Networks,CNNs)成为解决此类视觉任务的新宠儿之一。具体而言,ResNet,VGG系列都是不错的选择;另外还有专门针对于三维医学影像而优化过的U-net变体结构也值得尝试。 #### 实际案例分享 以 DeepLung 系统为例说明如何综合运用上述理论指导实际操作流程: 1. 输入原始体积数据(Volume Data), 经过初步裁剪得到感兴趣区域(Region Of Interest). 2. 对ROI执行增强操作扩充有限数量的真实世界样例. 3. 将增广后的图片馈送到预先定义好参数初始化权重版本号的CNN之中接受端到端式的自我调整直至收敛为止. 4. 输出每张测试片子对应可能性得分并据此作出临床决策建议. 值得注意的是尽管现代AI工具表现优异但仍无法完全取代人类专业人士的角色定位因为后者能够考虑到更多背景因素比如患者历史记录等等额外维度信息辅助做出更加精准可靠的结论[^2]. ```python import pylidc as pl from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D # 加载数据... annots = pl.query(pl.Annotation).filter(pl.Scan.patient_id == 'some_patient_id') X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( images, labels, test_size=0.2) model = Sequential([ Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(img_height,img_width,ch)), MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), Flatten(), Dense(units=num_classes,activation="softmax")]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history=model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_sz,epochs=n_epochs, validation_data=(X_val,y_val)) ```
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