多模态广告推荐引擎与医学图像融合技术探索

### 多模态广告推荐引擎与医学图像融合技术探索 #### 1. 多模态广告推荐引擎 在广告推荐领域，一种基于多模态方法的独特广告推荐方式被提出，该方法以词频和检测到的对象为基础。 ##### 1.1 性能分析 为了更好地说明广告相关性，有研究对YouTube广告的传播效果进行了调查。结果发现，广告的信息量与广告商的品牌认知度之间存在显著的正相关。通过对比我们的推荐引擎和YouTube在不同领域的英语视频广告平均相关性得分的图表（图6）可知，我们的推荐引擎在所有领域的平均相关性得分都高于YouTube。不过，YouTube广告在“食品”领域的平均相关性得分与整体平均得分极为接近。需要注意的是，YouTube为不同用户推荐的广告会有所不同，即使用户在不同时间观看同一视频，推荐的广告也可能不同。 ##### 1.2 模型总结 此研究提出的模型不仅提高了广告相关性，还增强了用户隐私保护，因为不会收集用户端的数据。该模型是一个概念验证，实验和观察结果证实了使用所描述的方法可以做出合适的推荐。然而，该模型也存在一些缺点，例如可检测的类别数量有限、以内容为中心的方法、仅支持英语以及在处理长视频时运行模型所需的时间较长等。 #### 2. 间变性星形细胞瘤疾病受影响医学图像的混合融合技术 医学成像和信息处理技术的进步使得获取多种医学图像用于临床诊断成为可能。但单一医学图像模态由于其局限性，无法提供全面和精确的信息，因此多模态医学图像融合（MMIF）技术应运而生。 ##### 2.1 研究背景 临床诊断中，医生通常建议患者进行多种成像检查以获得更准确的诊断信息。然而，大多数医疗中心缺乏从单一系统获取多种模态组合信息的能力，且混合模态成像系统成本高昂，在像印度这样的发展中国家，很多患者可能无法在近期获得相关服务。因此，开发能够以合理成本将多种成像技术的数据融合到一张图像中的软件变得十分迫切。 ##### 2.2 文献综述 众多学者在医学图像融合领域进行了研究。例如，Wang等人提出了一种平移不变的剪切波变换来开发新的依赖模型；Yang等人基于NSST和压缩传感（CS）理论开发了新的图像融合技术；Ling等人使用剪切波变换和CS模型展示了一种新的医学图像融合方法等。 ##### 2.3 提出的方法 - **非下采样剪切波变换（NSST）**：剪切波变换具有深刻的数学结构，是多尺度几何分析（MGA）的有用工具，但存在非平移不变性的问题。为克服这些缺点，非下采样剪切波变换（NSST）被提出。NSST能够对图像进行最优稀疏逼近，其离散