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[2018年IEEE工程复杂性研讨会（COMPENG）- 意大利佛罗伦萨（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年IEEE工程复杂性研讨会（COMPENG）- 分形放射组学作为CT与MRI癌症图像的复杂性分析
摘要： 癌症是全球第二大死亡原因。早期诊断可通过干预降低死亡率，但由于癌症结构复杂且不同肿瘤及同一病灶内存在空间异质性，传统影像技术难以将其与健康组织区分。量化其复杂性可作为抗击该疾病的预后工具。近年来，临床影像借助影像组学（从图像中提取特征）实现了这种量化。本研究采用盒计数法，检测了计算机断层扫描（CT）和磁共振（MR）图像中不同类型癌症的分形维数（FD）与空隙度（L）。我们的目标是突出基于分形分析特征的潜力，以获得能检测肿瘤空间复杂性与异质性的新指标。结果表明，FD和L均显示出影像组学估算的复杂性与潜在生物学模型之间缺乏关联的问题。
关键词： 癌症异质性、孔隙度、复杂性、分形分析、癌症、放射组学
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于关联维数方法的光子集成电路激光器复杂性映射
摘要： 量化由非线性系统（包括激光系统）产生的实验时间序列的复杂性仍是一项挑战?；陟氐姆椒ǎㄈ缗帕徐豍E）已被证明是衡量时间序列复杂性相对值的有效工具。然而，PE数值难以直接对应特定类型的动力学输出。因此，从实验信号中定量计算有意义的分形维数（如关联维数CD）仍具有重要意义。本文采用计算最小梯度值及其分布（CD分析的核心环节）的方案，将具有小分布范围的最小梯度值作为近似CD值呈现。我们报道了通过分析四段式光子集成激光器（PICL）在宽参数空间内获得的实验时间序列所推导的这些值的映射图谱。该PICL是一种受控光学反馈半导体激光器的集成形式。最小梯度/近似CD映射显示，其动力学特征与自由空间等效系统存在定性差异区域。研究表明，即使无法确定近似CD值时，最小梯度值仍能揭示动力学特征，排列熵映射与最小梯度/近似CD值映射的定性特征一致性进一步佐证了这一点。利用最小梯度值图谱可识别出接近周期性与准周期性动力学的时间序列区域。
关键词： 半导体激光器、集成光电子器件、非线性动力学、复杂系统、混沌、复杂性
更新于2025-09-23 15:19:57
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通过机器学习和复杂度-熵方法从液晶织构估算物理性质
摘要： 成像技术是探究不同材料多种特性的重要工具。液晶材料通常通过光学和图像处理方法进行研究。然而，直接从这些材料的纹理图像中提取其物理特性的研究却鲜少受到关注。本文提出一种结合两种受物理学启发的图像量化指标（排列熵和统计复杂度）与机器学习技术的方法，可直接从向列相和胆甾相液晶的纹理图像中提取其物理特性。我们通过一系列涉及模拟纹理和实验纹理的应用案例，证明了该方法的实用性和准确性——在这些案例中，这些材料的物理特性（即：平均序参数、样品温度和胆甾相螺距长度）被以显著精度预测出来。最后我们认为，该方法不仅适用于更复杂的液晶实验，也可用于探测其他通过成像技术研究的材料的物理特性。
关键词： 机器学习、物理性质、图像分析、复杂性-熵方法、液晶
更新于2025-09-23 03:48:14
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[2019年IEEE国际电磁兼容研讨会 - EMC欧洲会议 - 西班牙巴塞罗那 (2019年9月2日-6日)] 2019国际电磁兼容研讨会 - EMC欧洲会议 - 考虑LED噪声时间结构的脉冲噪声模型比较
摘要： 本研究的主要目标是调查活跃战区中复杂的人类社会经济基础设施互动及过往人类不良事件（AE）信息，以预测特定地理区域未来的AE。人类AE被定义为威胁人类生命安全的事件?；诿拦士⑹鹗菘猓ü侠醋圆煌丛吹娜霾煌菁袢×巳死嗌缁峋没∩枋┓⒄故?。利用2002至2010年阿富汗的实证数据，我们采用进化自组织映射（ESOM）来预测此类AE的未来模式。将2003–2009年的记录作为训练数据，2010年的记录用于测试ESOM预测AE的有效性。将社会经济数据、日期和地理位置信息作为训练模型的输入。具有监督学习的ESOM算法能有效理解战区AE的未来模式。结果还表明，基于不完整的地理位置信息、该国特定区域AE的近期历史及相关社会经济基础设施发展数据，预测未来AE是可能的。此外，还讨论了经典自组织映射与ESOM方法在模拟复杂人类社会经济基础设施互动方面的差异。
关键词： 建模与预测、人类生活、社会经济系统互动、自组织映射（SOM）、安全威胁、复杂性、不良事件（AE）、基础设施发展、演化自组织映射（ESOM）
更新于2025-09-19 17:13:59