简介：摘要：随着机器人技术的不断进步，其在医疗器械、电力巡检、农业生产等行业的应用也越来越广泛。爬杆机器人是电力行业配网自动化过程中的重要角色，其与移动机器人有所不同，爬杆机器人需要攀爬物体表面才能完成移动动作。爬杆过程中通过拍摄视频图像对其进行识别与处理，进而做出判断指令。但在此过程中，对机器人捕捉到的图像缺陷进行识别和处理是目前研究的难点与热点。在国外，有学者对缺陷视觉系统做出了相关研究，但其仍处于试验阶段，尚未进行工程实践应用。在国内，应用边缘检测算法对缺陷进行识别，并利用差分法检测缺陷；通过增加机器人摄像头的硬件配置，应用改进的机器视觉算法进行物体表面缺陷检测，从而取得良好效果。虽然上述研究均取得了一定的效果，但由于在实际工程中拍摄到的视频或图像受现场因素影响，故需要采用不同的技术处理不同的应用场景，进而降低光线、角度、天气等因素的影响。因此需要结合电力爬杆机器人的爬杆特征，制定合适的图像识别与处理方法。

简介：摘要：肝脏超声检查可获得肝实质及包膜、肝内外血管及胆管形态学和功能学信息，具有便携、低成本、实时及无辐射等优点，在肝脏弥漫性（DLD）和局灶性病变（FLLs）筛查、诊断、监测、疗效评估和预后判断中发挥着不可替代的作用。然而，当前传统的超声评估方法主要依靠超声医生的主观经验，且提供的信息有限，不能满足当前精准医疗背景下肝脏疾病诊疗评估的需求。人工智能（AI）技术则能弥补传统超声的这些不足之处。影像组学是AI技术的重要组成部分，是一种新型的医学影像分析策略，旨在将医学影像转化为可挖掘的数字信息，并利用算法进行分析处理，从而实现病变诊断和预后预测。