X線CTイメージングにディープラーニングを組み込む

近年、ディープラーニングは大きな注目を集め、さまざまなアプリケーションで目覚ましい成果を上げています。 X 線 CT へのディープラーニングの組み込みは、不可逆的な傾向となっています。

このウェビナーでは、深層学習テクノロジーの概要を簡単に説明します。これに基づいて、ノイズ除去、アーティファクト抑制、画像再構成などの CT イメージングの主要な問題に焦点を当て、深層学習フレームワーク、ニューラル ネットワーク設計、損失に対処することにより、さまざまなデータ処理ミッションに深層学習を組み込む方法論について説明します。関数、複数ドメイン学習、および予備的な研究結果の一部。現在の分野におけるいくつかの重要な問題や技術開発の課題についても説明します。

シン・ユーシャン 2003 年にニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で博士号を取得し、その後清華大学に教員として加わりました。彼女は現在、中国の清華大学で工学物理学科の教授を務めています。 2003 年以来、彼女は X 線画像システムの開発と応用のための理論と技術の研究に専念してきました。彼女は 150 件以上の研究出版物と 50 件以上の特許を執筆または共著しています。彼女の現在の関心には、X 線画像物理学、CT の再構成法、放射線画像処理と性能評価、特に CT 再構成とアーティファクト削減のための最先端の深層学習法が含まれます。

IOPパブリッシングとの講演者関係

の編集委員 医学と生物学の物理学.

ポスト X線CTイメージングにディープラーニングを組み込む 最初に登場した 物理学の世界.

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