Vključevanje globokega učenja v rentgensko CT slikanje

V zadnjih letih je globoko učenje pridobilo veliko pozornosti in doseglo impresivne dosežke v različnih aplikacijah. Vključevanje globokega učenja v rentgensko CT je postalo nepovraten trend.

V tem spletnem seminarju bomo podali kratek pregled tehnologije globokega učenja. Na tej podlagi, s poudarkom na ključnih vprašanjih pri slikanju s CT, vključno z odstranjevanjem šumov, zatiranjem artefaktov, rekonstrukcijo slike, bomo razpravljali o metodologiji vključevanja globokega učenja v različne naloge obdelave podatkov z obravnavo okvira globokega učenja, načrtovanja nevronske mreže, izgube funkcije, učenje več področij, pa tudi nekaj naših preliminarnih raziskovalnih rezultatov. Obravnavana bodo tudi nekatera ključna vprašanja aktualnih področnih in tehnološko-razvojnih izzivov.

Yuxiang Xing doktorirala na državni univerzi v New Yorku v Stony Brooku leta 2003 in se nato pridružila univerzi Tsinghua kot članica fakultete. Trenutno je profesorica na oddelku za inženirsko fiziko na univerzi Tsinghua na Kitajskem. Od leta 2003 se posveča raziskovanju teorij in tehnologij za razvoj in uporabo rentgenskih slikovnih sistemov. Je avtorica ali soavtorica več kot 150 raziskovalnih publikacij in več kot 50 patentov. Njeni trenutni interesi vključujejo fiziko rentgenskega slikanja, metode rekonstrukcije za CT, obdelavo slik sevanja in vrednotenje delovanja, zlasti vrhunske metode globokega učenja za rekonstrukcijo CT in zmanjšanje artefaktov.

Govornik odnos z IOP Publishing

Član uredništva za Fizika v medicini in biologiji.

Pošta Vključevanje globokega učenja v rentgensko CT slikanje pojavil prvi na Svet fizike.

• Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
• Vir: https://physicsworld.com/a/incorporating-deep-learning-into-x-ray-ct-imaging/