生物识别支付与脑肿瘤影像分析技术的创新进展

# 生物识别支付与脑肿瘤影像分析技术的创新进展 ## 1. 生物识别支付系统优势显著 生物识别支付应用为客户带来了便捷的支付体验，与一次性密码（OTP）和两步验证不同，它只需较少的输入即可完成交易。用户无需输入冗长的账户数字，大大加快了支付流程。 ### 1.1 安全性高 指纹具有唯一性，能有效防止未经授权的使用。细节匹配算法的回归测试准确率达到了 100%。在数据库方面，实时数据库的实施实现了即时数据检索，无需服务器，确保了零服务器停机时间。 ### 1.2 数据安全可靠 敏感数据（如指纹）被转换为字节并存储为字节数组，保障了数据安全，不会丢失敏感信息。支付交易能够无缝、快速地完成，无需支付网关等中间人参与，还可替代需要年度订阅的刷卡机。 ### 1.3 应用优势与未来展望 该应用克服了基于实物的支付方式的局限，结合了诸多关键优势，消除了文献综述中讨论的大部分缺点。它通过自动化解决了对实物的依赖问题，让用户无需担心钱包安全或携带零钱。未来，该应用将推出多项新功能： - 允许每个用户注册多个指纹，以应对已注册指纹出现问题的情况。 - 添加备份支付方式，以应对指纹传感器意外故障。 - 集成 Aadhaar 支付系统（AEPS），用户可使用 Aadhaar 卡支付，跳过注册流程。 - 支持完全在线关联或更改银行账户。 - 根据投资者需求和用户便利性，添加忘记 PIN、报告错误和反馈机制等基本功能。 ### 1.4 生物识别支付系统优势总结表 |优势类型|详情| | ---- | ---- | |支付便捷性|减少输入，无需长账户数字，加快支付流程| |安全性|指纹唯一，算法准确率 100%，实时数据库零停机| |数据安全|指纹转字节存储，无敏感数据丢失| |应用优势|克服实物支付局限，自动化解决依赖问题| |未来功能|多指纹注册、备份支付、AEPS 集成、在线银行关联、基础功能添加| ### 1.5 生物识别支付系统流程 mermaid 图 ```mermaid graph LR A[用户发起支付] --> B[指纹识别] B --> C{识别成功?} C -- 是 --> D[完成支付] C -- 否 --> E[尝试其他指纹或备份支付] E --> F{支付成功?} F -- 是 --> D F -- 否 --> G[支付失败] ``` ## 2. 脑肿瘤影像分析技术助力医疗诊断 脑肿瘤是大脑中异常细胞的集合，可分为良性和恶性，其生长会增加颅内压力，导致脑损伤，甚至危及生命。因此，早期识别和治疗至关重要。 ### 2.1 诊断现状与问题 目前，医生通常使用磁共振成像（MRI）扫描来诊断脑肿瘤，因为计算机断层扫描（CT）会使患者暴露于电离辐射，增加患癌风险。尽管已有多种脑肿瘤分类和定位方法，但由于准确性低和假阳性率高，手动分类仍被广泛使用。 ### 2.2 提出解决方案 本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和预训练 VGG16 模型的多标签分类模型，用于从 MR 图像中提取特征，并使用 ResUNET 开发了分割模型。 ### 2.3 相关研究工作回顾 - Zhang 等人探索了 Attention Gate Residual U-Net 模型在脑肿瘤分割中的有效性，AGResUNet 方法的平均 DSC 得分为 0.83。 - Dong 等人提出了基于 U-Net 的全自动脑肿瘤分割方法，DSC 达到 0.81。 - Naser 和 Deen 开发了深度学习模型，分割模型的平均 DSC 为 0.84。 - Vani 等人使用支持向量机（SVM）对脑肿瘤进行分类，准确率为 82%。 - Deepak 和 Ameer 采用迁移学习，使用预训练的 GoogLeNet 提取特征，对垂体、脑膜瘤和胶质瘤进行分类。 - Swati 等人使用预训练的 CNN 进行多类脑肿瘤分类，通过五折交叉验证，平均准确率达到