无标记手术工具

病理标本上的墨迹标记自动检测与数字映射工具，可用于： 检测并编辑墨迹边界 注册带墨迹图像到未带墨迹图像（可选） 提供手动标记墨迹边界的功能（可选）

MATLAB手掌纹点标记工具MarkToolForPalmprintPoint是一个用于标记手指间隙点或类似标记的MATLAB GUI工具。最新版本可在此处找到：要求MATLAB（在Windows中，请将显示设置为100％以完全显示GUI）。对于小屏幕笔记本，请使用“SmallScreenUI”文件夹中的fig文件。使用方法：1. 下载并解压图片源代码到文件夹中。启动MATLAB并运行main.m。输入包含图像的文件夹路径，或使用“选择文件夹”按钮选择。选择正确的图像格式后，单击“读取”按钮。使用“上一个”和“下一个”按钮或向左和向右箭头键浏览图像。程序按顺序读取相应格式的图像，并显示总数。第一张图像自动加载到轴上，其顺序和名称显示在轴下方。2. 标记标记后，单击左键在图像上标记点。右键单击标记可删除。完成标记后，按键盘上的“保存”按钮或“E”键将标记保存到文件。标记由点、圆和右下角的索引号组成。

Matlab开发中，datetick、cstxticks和dtlformat等函数可以有效地处理时间序列图的日期标记，让图表更易读。

(3)频率采样法的基本思想是：如果已知滤波器的频率特性，则对其在等间隔采样N点，即：在确定杂波的功率谱类型后，成形滤波器的幅值响应即可求得：至于相位的选择，只要使得所设计的成形滤波器物理可实现即可。在中，均认为杂波是广义平稳过程，并且杂波的相位在均匀分布、与杂波幅度相互独立。以图20为模型，对以上三种成形滤波器设计方法做仿真比较，输出序列的相关函数如下图所示：图25三种不同方法的相关系数比较(抽样点1024，5f=20)第28页

myLabel是一个工具，用于手动标记图像序列，广泛应用于计算机视觉领域，例如图像训练和评估。只需解压缩存档到单独目录，并在MATLAB命令行中键入myLabel以运行。myLabel由Nikolay Chumerin在MCCOOP EU项目框架内开发。支持联系邮箱：myLabel.support@gmail.com。

随着技术进步，深度学习方法在外科手术领域展现出巨大潜力。我们引入了基于区域卷积神经网络的方法，能够精确识别胆囊切除术视频中的手术工具，从而深入分析工具的使用和运动方式，有效评估外科医生的技能水平。我们还创建了新的数据集m2cai16-tool-locations，扩展了现有的m2cai16-tools数据集，证明了该方法在工具检测和定位任务中的有效性。通过模型提取工具使用时间表、运动热图和工具轨迹图，为外科技能的客观评估提供了新的性能指标。

阵列天线的辐射单元数可达成百上千，每个单元后接可控移相器，通过调整移相器的相位来改变电磁波的相位分布，实现空间波束扫描。阵列天线主要包括线阵列和面阵列两种形式，重点仿真研究了线阵列接收的目标回波信号模型。在等幅馈电假设下，忽略波程差的影响，分析了阵列天线在远区的辐射场特性。

背景：一项随机对照试验已制定，通过经胸超声心动图主动脉血流峰值速度变化（ΔVpeak）和距离分钟（DM）指导高危儿科手术患者的流体治疗。试验将从发病率、重症监护病房住院时间（LOSICU）、机械通气时间（LMV）和总住院时间（LOS）方面探讨ΔVpeak和DM对术后结果的影响。观察性先导研究将确定术后结果的预测性ΔVpeak、DM和VTI值。目的是预测儿童术后结局，次要目标是预测术后输液和血管收缩性治疗。方法：纳入500-1000名18岁以下儿童，统计分析将使用XLSTAT 2019.4.2软件或更高版本。结果与结论：该研究将通过超声心动图预测儿童术后预后，确定ΔVpeak、DM和VTI值。

在原始图像基础上，利用病变的二值图像，精确标定并展示病变区域的边缘及其位置。该过程适用于Matlab环境。

LambdaGuard是针对AWS Lambda的安全审计工具，提供资产可见性和操作建议。AWS Lambda是Amazon Web Services提供的事件驱动的无服务器计算平台，能够根据事件触发代码运行，并自动管理计算资源。LambdaGuard从安全角度出发，提供统计分析、AWS服务依赖项和配置检查，为用户创建了有意义的安全概述。安装要求包括Python 3.6+和Java 11（SonarQube为可选组件），通过PyPI安装（pip3 install lambdaguard）或从Github获取（git clone https://github.com/Skyscanner/lambdaguard）。运行LambdaGuard需要AWS访问密钥和权限，用户可通过创建配置文件（~/.aws/credentials）配置访问信息。