Integración sinérgica de aprendizaje profundo y reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes CT PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.

Integración sinérgica de aprendizaje profundo y reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes de TC

Marca de tiempo: 6 de junio de 2022 9:34 a.m.

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Integración sinérgica de aprendizaje profundo y reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes CT PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.
(Cortesía: Gorodenkoff/Shutterstock)

La reconstrucción de imágenes convencional basada en modelos (MBIR) para rayos X CT a menudo se formula como un problema de optimización, cuya solución es la imagen desconocida que se reconstruirá.

La investigación en los últimos años ha cambiado para reemplazar los componentes de estos métodos MBIR convencionales por modelos de redes neuronales profundas. Dicha integración puede proporcionar una calidad de imagen mejorada y cierta interpretabilidad de la arquitectura de aprendizaje profundo.

Jingyan Xu presentará algunos enfoques existentes que combinan aprendizaje profundo y MBIR, y discutirá sus fortalezas, debilidades y posibles extensiones futuras.

Integración sinérgica de aprendizaje profundo y reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes CT PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.Jing Yan Xu obtuvo su doctorado en ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford. Actualmente es profesora asistente en el Departamento de Radiología de la Universidad Johns Hopkins. Su área de especialización radica en el desarrollo de métodos de reconstrucción de imágenes basados ​​en modelos y evaluación de calidad de imagen basada en tareas para tomografía computarizada de rayos X. Más recientemente, ha estado trabajando en la integración sinérgica del aprendizaje profundo y la reconstrucción basada en modelos para la generación de imágenes de TC.

 

Relación del ponente con IOP Publishing

Coautor de un artículo publicado recientemente Física en Medicina y Biología revisión de actualidad, Algoritmos de optimización convexa en la reconstrucción de imágenes médicas: en la era de la IA.

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