Integration von Deep Learning in die Röntgen-CT-Bildgebung

In den letzten Jahren hat Deep Learning viel Aufmerksamkeit erregt und in verschiedenen Anwendungen beeindruckende Erfolge erzielt. Die Einbeziehung von Deep Learning in die Röntgen-CT ist zu einem nicht umkehrbaren Trend geworden.

In diesem Webinar geben wir einen kurzen Überblick über die Deep-Learning-Technologie. Auf dieser Grundlage konzentrieren wir uns auf die Schlüsselthemen der CT-Bildgebung, einschließlich Rauschunterdrückung, Artefaktunterdrückung und Bildrekonstruktion, und diskutieren die Methodik zur Integration von Deep Learning in verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben, indem wir uns mit dem Deep-Learning-Framework, dem Design neuronaler Netzwerke und dem Verlust befassen Funktionen, Multi-Domain-Learning sowie einige unserer vorläufigen Forschungsergebnisse. Einige der Schlüsselthemen auf dem aktuellen Gebiet und Herausforderungen der technologischen Entwicklung werden ebenfalls diskutiert.

Yuxiang Xing promovierte 2003 an der State University of New York at Stony Brook und ging dann als Fakultätsmitglied an die Tsinghua University. Derzeit ist sie Professorin an der Abteilung für technische Physik an der Tsinghua-Universität in China. Seit 2003 widmet sie sich der Erforschung von Theorien und Technologien für die Entwicklung und Anwendung von Röntgenbildgebungssystemen. Sie ist Autorin oder Co-Autorin von mehr als 150 Forschungspublikationen und mehr als 50 Patenten. Ihre aktuellen Interessen umfassen Röntgenbildphysik, Rekonstruktionsmethoden für CT, Strahlungsbildverarbeitung und Leistungsbewertung, insbesondere modernste Deep-Learning-Methoden für CT-Rekonstruktion und Artefaktreduktion.

Sprecherbeziehung mit IOP Publishing

Redaktionsmitglied für Physik in Medizin & Biologie.

Die Post Integration von Deep Learning in die Röntgen-CT-Bildgebung erschien zuerst auf Physik-Welt.

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• Quelle: https://physicsworld.com/a/corporating-deep-learning-into-x-ray-ct-imaging/