摘要。生成模型允许创建高度现实的人造样品,从而在医学成像中开放了有希望的应用。在这项工作中,我们提出了一种基于多阶段编码器的方法,以将生成对抗网络(GAN)的发电机倒入高分子胸部X光片。这可以直接访问其隐式形成的潜在空间,使生成模型更容易被研究人员访问,并使其能够将生成技术应用于实际患者的图像。我们研究了此嵌入的各种应用程序,包括图像压缩,编码数据集中的分离,引导图像ma-nipulation以及创建程式化样品的创建。我们发现,这种类型的GAN反转是胸部X光片建模领域的一个有希望的研究方向,并为将现实的X射线样品合成与放射学图像分析结合起来开辟了新的方法。
Joyce KS Poon、c、d 和 Michael L. Roukes a、b、∗ a 加州理工学院,物理、数学和天文学分部,美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 b 加州理工学院 Kavli 纳米科学研究所,美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 c 多伦多大学,电气与计算机工程系,加拿大安大略省多伦多市 d 马克斯普朗克微结构物理研究所,德国哈雷市 e 大学健康网络,Krembil 研究所,临床和计算神经科学分部,加拿大安大略省多伦多市 f 先进微铸造有限公司,新加坡 g 新加坡科技研究局(A*STAR),微电子研究所,新加坡 h 多伦多大学,多伦多西部医院,神经外科分部,外科部,加拿大安大略省多伦多市 i 多伦多大学,生物材料与生物医学工程研究所,加拿大安大略省多伦多市
●涵盖了多种用于光学应用的晶体:激光和非线性光学晶体,磁光晶体,闪烁体/剂量计晶体,宽带隙半导体,压电和铁电晶体等等等等。●我们当前的主要研究目标是:用于高亮度照明设备的单晶磷光器。用于激光机械的光学隔离器的法拉迪旋转器。用于高温使用的压电晶体,例如燃烧压力传感器。氧化包胶作为新型宽带隙半导体。用于IR光学应用的Chalcogenide●积极促进与大学,国立研究所和行业的合作,并积极追求国际合作,以促进新的观点和原始思想。
[删除]代表[删除],并经我们同意,可在认为适当的情况下,于[删除]递交申请截止日期当天早上前的任何时间,减少本文件所载的[删除]数目及╱或指示性[删除]金额(即[删除]港元减至[删除]港元)。在此情况下,有关[删除]数目及╱或指示性[删除]金额减少的通知将于作出有关减少的决定后尽快刊登于[南华早报](英文版)及[香港经济日报](中文版),但无论如何不得迟于[删除]递交申请截止日期当天早上。该等通知亦将于本公司网站www.rimag.com.cn及香港联交所网站www.hkexnews.hk上刊登。进一步的详细信息请参阅本文件的“[删除]的结构”和“如何申请[删除]”。
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1 清华大学生命科学学院、膜生物学国家重点实验室、北京生物结构前沿研究中心、IDG/麦戈文脑研究所、新基石科学实验室,北京 100084。
开发并测试了一种基于人工智能(AI)的算法,以对犬胸部X光片的不同级别二尖瓣疾病(MMVD)的不同阶段进行分类。从两个不同机构的医疗数据库中选择了X光片,考虑到6岁以上的狗经历了胸部X射线和超声心动图检查。只有X光片清楚地显示出心脏轮廓。卷积神经网络(CNN)均在左右侧面和/或腹侧或腹侧或室内视图上训练。根据美国兽医内科学院(ACVIM)指南将每只狗分类为B1阶段,B2或C +D。RESNET18CNN用作分类网络,并使用混淆矩阵,接收器操作特征曲线以及T-SNE和UMAP预测评估结果。曲线下的面积(AUC)在确定阶段B1,B2和C + D的AUC的MMVD阶段时表现出良好的心脏CNN性能。该算法在预测MMVD阶段的高精度表明,它可以作为解释犬胸部X光片的有用支持工具。
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