שילוב למידה עמוקה בהדמיית CT רנטגן

בשנים האחרונות הלמידה העמוקה זכתה לתשומת לב רבה והשיגה הישגים מרשימים ביישומים שונים. שילוב למידה עמוקה ב-CT רנטגן הפך למגמה בלתי הפיכה.

בסמינר מקוון זה, ניתן סקירה קצרה של טכנולוגיית למידה עמוקה. על בסיס זה, תוך התמקדות בסוגיות המפתח בהדמיית CT, לרבות דנוי, דיכוי חפצים, שחזור תמונה, נדון במתודולוגיה של שילוב למידה עמוקה במשימות שונות של עיבוד נתונים על ידי התייחסות למסגרת הלמידה העמוקה, עיצוב רשתות עצביות, אובדן פונקציות, למידת תחומים מרובים, כמו גם כמה מתוצאות המחקר המוקדמות שלנו. כמו כן יידונו כמה מהנושאים המרכזיים בתחום הנוכחי ואתגרים טכנולוגיים-התפתחותיים.

יושיאנג שינג קיבלה את הדוקטורט שלה מאוניברסיטת המדינה של ניו יורק בסטוני ברוק ב-2003 ולאחר מכן הצטרפה לאוניברסיטת טסינגואה כחבר סגל. כיום היא פרופסור במחלקה לפיזיקה הנדסית באוניברסיטת Tsinghua, סין. משנת 2003 היא מוקדשת למחקר על תיאוריות וטכנולוגיות לפיתוח ויישום של מערכות הדמיית רנטגן. היא חיברה או הייתה שותפה למחברת יותר מ-150 פרסומי מחקר ויותר מ-50 פטנטים. תחומי העניין הנוכחיים שלה כוללים פיזיקת הדמיה בקרני רנטגן, שיטות שחזור עבור CT, עיבוד תמונה בקרינה והערכת ביצועים, במיוחד שיטות למידה עמוקה חדשניות לשחזור CT והפחתת חפצי אמנות.

יחסי דובר עם IOP Publishing

חבר מערכת עבור פיזיקה ברפואה וביולוגיה.

ההודעה שילוב למידה עמוקה בהדמיית CT רנטגן הופיע לראשונה ב עולם הפיזיקה.

• Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
• CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
• מקור: https://physicsworld.com/a/incorporating-deep-learning-into-x-ray-ct-imaging/