Incorporación del aprendizaje profundo en la tomografía computarizada de rayos X

En los últimos años, el aprendizaje profundo ganó mucha atención y logró logros impresionantes en varias aplicaciones. La incorporación del aprendizaje profundo en la TC de rayos X se ha convertido en una tendencia irreversible.

En este seminario web, ofreceremos una breve descripción general de la tecnología de aprendizaje profundo. Sobre esta base, centrándonos en los problemas clave de la tomografía computarizada, incluida la eliminación de ruido, la supresión de artefactos, la reconstrucción de imágenes, discutiremos la metodología para incorporar el aprendizaje profundo en diferentes misiones de procesamiento de datos al abordar el marco de aprendizaje profundo, el diseño de redes neuronales, la pérdida funciones, aprendizaje de múltiples dominios, así como algunos de nuestros resultados preliminares de investigación. También se discutirán algunos de los temas clave en el campo actual y los desafíos del desarrollo tecnológico.

Yuxiang Xing recibió su doctorado de la Universidad Estatal de Nueva York en Stony Brook en 2003 y luego se unió a la Universidad de Tsinghua como miembro de la facultad. Actualmente es profesora del departamento de ingeniería física de la Universidad de Tsinghua, China. Desde 2003, se ha dedicado a la investigación de teorías y tecnologías para el desarrollo y aplicación de sistemas de imágenes por rayos X. Es autora o coautora de más de 150 publicaciones de investigación y más de 50 patentes. Sus intereses actuales incluyen la física de imágenes de rayos X, los métodos de reconstrucción para TC, el procesamiento de imágenes de radiación y la evaluación del rendimiento, especialmente los métodos de aprendizaje profundo de vanguardia para la reconstrucción de TC y la reducción de artefactos.

Relación del ponente con IOP Publishing

Miembro del consejo editorial de Física en Medicina y Biología.

El puesto Incorporación del aprendizaje profundo en la tomografía computarizada de rayos X apareció por primera vez en Mundo de la física.

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