Intégration de l'apprentissage en profondeur dans l'imagerie CT à rayons X

Ces dernières années, l’apprentissage profond a suscité beaucoup d’attention et a réalisé des résultats impressionnants dans diverses applications. L’intégration du deep learning dans la tomodensitométrie à rayons X est devenue une tendance irréversible.

Dans ce webinaire, nous donnerons un bref aperçu de la technologie d'apprentissage profond. Sur cette base, en nous concentrant sur les problèmes clés de l'imagerie CT, notamment le débruitage, la suppression des artefacts, la reconstruction d'images, nous discuterons de la méthodologie d'intégration de l'apprentissage profond dans différentes missions de traitement de données en abordant le cadre de l'apprentissage profond, la conception des réseaux neuronaux, la perte. fonctions, l'apprentissage de domaines multiples, ainsi que certains de nos résultats de recherche préliminaires. Certaines des questions clés du domaine actuel et les défis du développement technologique seront également abordés.

Yuxiang Xing a obtenu son doctorat à l'Université d'État de New York à Stony Brook en 2003, puis a rejoint l'Université Tsinghua en tant que membre du corps professoral. Elle est actuellement professeur au département d'ingénierie physique de l'Université Tsinghua, en Chine. Depuis 2003, elle se consacre à la recherche sur les théories et les technologies pour le développement et l'application des systèmes d'imagerie à rayons X. Elle est l'auteur ou le co-auteur de plus de 150 publications de recherche et de plus de 50 brevets. Ses intérêts actuels incluent la physique de l’imagerie par rayons X, les méthodes de reconstruction pour la tomodensitométrie, le traitement des images radiologiques et l’évaluation des performances, en particulier les méthodes d’apprentissage profond de pointe pour la reconstruction par tomodensitométrie et la réduction des artefacts.

Relation conférencier avec IOP Publishing

Membre du comité éditorial de Physique en médecine et biologie.

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