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최근 몇 년 동안 딥 러닝은 많은 주목을 받았고 다양한 응용 분야에서 인상적인 성과를 거두었습니다. X선 CT에 딥 러닝을 통합하는 것은 되돌릴 수 없는 추세가 되었습니다.
이 웨비나에서는 딥 러닝 기술에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 이를 기반으로 노이즈 제거, 인공물 억제, 이미지 재구성을 포함한 CT 이미징의 주요 문제에 초점을 맞추고 딥 러닝 프레임워크, 신경망 설계, 손실 기능, 다중 도메인 학습 및 일부 예비 연구 결과. 현재 분야의 몇 가지 주요 문제와 기술 개발 과제도 논의됩니다.
싱위샹 2003년 스토니브룩에 있는 뉴욕주립대학교에서 박사학위를 받은 후 칭화대학교 교수로 합류했습니다. 현재 중국 칭화대학교 공학물리학과 교수로 재직 중이다. 2003년부터 그녀는 X선 영상 시스템의 개발 및 응용을 위한 이론과 기술 연구에 전념해 왔습니다. 그녀는 150개 이상의 연구 간행물과 50개 이상의 특허를 저술하거나 공동 저술했습니다. 그녀의 현재 관심 분야는 X선 영상 물리학, CT를 위한 재구성 방법, 방사선 영상 처리 및 성능 평가, 특히 CT 재구성 및 인공물 감소를 위한 최첨단 딥 러닝 방법입니다.
IOP Publishing과 연사 관계
의 편집위원 의학 및 생물학 물리학.
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- 머신 러닝과 AI로 신약 개발 가속화
20월 3일 월요일 오후 XNUMX시(BST) - 방사선 치료에서의 컴퓨터 계산 및 기계 학습
20월 5일 월요일 오후 XNUMX시(BST) - CT 영상 생성을 위한 딥 러닝과 모델 기반 재구성의 시너지 통합
21월 3일 화요일 오후 XNUMX시(BST) - 의료 영상의 머신 러닝 모델에 초점
23월 3일 목요일 오후 XNUMX시(BST)
포스트 딥 러닝을 X선 CT 영상에 통합 첫 번째 등장 물리 세계.
