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评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
学习小对象检测的区分功能...
总结要解决诸如小目标大小，目标特征模糊以及在小物体检测中区分目标和背景的困难之类的挑战，我们提出了一种基于多尺度图像降级的方法，结合了对比度学习模型。通过利用对比度学习技术，我们的方法旨在赋予准确区分对象和背景所需的判别特征。要专门针对小物体，我们将目标样本靶向各种多尺度图像降解模式，然后才能将它们置于对比度学习模型中。然后将增强技术应用于这些退化的样品，以促进有效的对比特征学习。因此，该模型可以更好地揭示小目标和背景之间的差异，从而提高小物体检测性能。此外，考虑到空间域特征对图像的局部变化敏感，而频域特征对全球结构变化敏感，我们的方法涉及空间和频域中的对比度学习模型，旨在为小对象检测获得更强大的功能。在MS可可数据集和Visdrone2019数据集上进行的广泛实验验证了我们提出的方法在显着提高小物体检测准确性方面的有效性。关键词：小对象检测，对比度学习，双域网络，多尺度图像退化
如何引用本文Nessipkhan B.，Shamikh al-Saedi H.
氧化铁纳米颗粒（IONP）已被鉴定为有前途的化合物类别，可以增强由于其超磁特性而导致的MRI（磁共振成像）扫描中的对比度。这项研究评估了在兔模型中，将右旋糖液涂层的IONP作为MRI的T2对比剂的功效。ionps，然后用葡萄糖层覆盖。使用TEM（透射电子显微镜），振动样品磁力测定法（VSM）和XRD（X射线衍射）等技术进行了表征。新西兰白兔子（n = 6）用于体内MRI研究。ionp（10 mg fe/kg），在IONP给药后，在基线和各个间隔（1、4和24 h）处进行MRI扫描（T1-和T2加权）。信号强度变化和对比度增强在肝脏，脾脏和肾脏中进行了分析。IONP的平均尺寸为15±3 nm，这是一个反尖晶石晶体结构，并显示出磁性特性，指示超帕磁性含量为65±5 EMU/g饱和磁化。MRI扫描显示IONP给药后肝脏，脾脏和肾脏的显着信号强度变化和对比度增强。在注射后4小时观察到最大对比度增强，肝脏中T2信号强度降低了60±8％，脾脏降低了45±7％。对比度增强在肝脏和脾脏中持续24小时，而肾脏显示纳米颗粒的对比度增强和快速清除率较低。总而言之，右旋脱氧的离子体在兔子的MRI中表现出有效的T2对比度增强，尤其是在肝脏和脾脏中。这些器官中纳米颗粒的长时间保留使其适合长期成像研究。但是，肾脏的快速清除可能会限制其在肾脏成像中的应用。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
自动脑分割算法通常依赖高分辨率 T 1 加权 (T1w) 或 T 2 加权 (T2w) 解剖图像来注释组织类型。这些算法依赖于不同脑组织和区域的体素对比度和强度差异来描绘脑组织和区域边界。大多数情况下，成人和儿童的脑组织和区域边界很容易描绘；然而，它们在婴儿数据中通常不太准确。这可能是由于大脑在出生后头几年经历了重大变化，例如髓鞘形成、突触形成和神经胶质增生 1,15,16 。例如，0 至 3 个月大的婴儿的 GM 和 WM 体素对比度与成人相反（图 2），从大约 5-9 个月开始对比度降低，导致组织看起来非常相似（图 2），而在 5-9 个月及以后的后期阶段，大脑开始模仿成人大脑的组织对比度 7,17,18。
心血管患者的全身免疫炎症指数与对比度诱导的急性肾损伤之间的关系：系统评价和MET
1心脏病学系，心血管研究中心，伯里兹医学科学大学，伊朗伯利撒2号，伊朗2伊朗北部霍拉桑医学科学大学护理和助产士学院6泌尿外科，伊朗伊朗医学科学大学Hasheminejad肾脏中心，伊朗7号心脏病学系，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院。科学，伊朗乌尔米亚科学9个心脏病学系，Seyed-Al-Shohada心脏病学医院，乌尔米亚乌尔米亚乌尔米亚大学医学院
程序死亡率：模型开发和验证研究心脏诊断的多模式对比度学习逆增强学习算法
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通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的
使用生成对抗网络和临床脑成像中的验证从3T mprage合成了7T mprage：可行性研究
背景：超高场7T MRI可以提供出色的组织对比度和解剖学细节，但通常成本过高，并且在临床实践中不可广泛使用。目的：从广泛获取的3T图像中生成合成的7T图像，并评估这种方法的脑成像。研究类型：前瞻性。人口：33名健康志愿者和89例脑部疾病患者，分为训练，并以4：1的比例评估数据集。序列和场强：T1加权非增强或对比度增强的磁化准备快速采集梯度回声序列在3T和7T处。评估：开发了生成对抗网络（Syngan），以从3T图像作为输入中产生合成的7T图像。Syngan培训和评估是针对非增强和对比增强的配对采集进行的。通过5点李克特尺度评估了三位放射科医生在整体图像质量，人工制品，清晰度，对比度和可视化容器的整体图像质量，伪像，对比度和可视化船舶的定性图像质量以及合成的7T图像的定性图像质量。统计测试：Wilcoxon签名的等级测试将合成7T图像与获得的7T和3T图像以及类内相关系数进行比较，以评估观察者间的变异性。p <0.05被认为是显着的。结果：在122个配对的3T和7T MRI扫描中，有66个没有造影剂，而对比度为56。平均生成合成图像的时间为每片11.4毫秒（每个参与者2.95秒）。证据水平：2技术效率：第1阶段J. Magn。与非增强和对比度增强亚组中的3T图像相比，与3T图像相比，合成的7T图像显着改善了组织的对比度和清晰度。同时，根据非增强和对比增强子组的所有评估标准，获得的7T和合成7T图像之间没有显着差异（P≥0.180）。数据结论：深度学习模型具有与获得的7T图像相似的图像质量的合成7T图像的潜力。共振。成像2023。
电信中的室温固态量子发射器......
YSO Er 3+ 1536 17000 0.06 [33] NA，不可用；ZPL，零声子线；DWF，德拜-沃勒因子；kcps，每秒千计数；T 2 ，电子自旋相干时间；ODMR，光学检测磁共振。a 对比度是用脉冲 ODMR 获得的。对于 3C-SiC 和 4H-SiC 中的 VV 0 在内的单色心，单一操作都是在低温下实现的。因此，T 2 和 ODMR 对比度的数据是在低温下提取的。对于 6H-SiC 中的 VV 0 ，相干时间和 ODMR 对比度对应于室温集合 VV 0 。b 对于 GaN 中的 Cr 4+，数据是在低温下获得的集合缺陷。引用的饱和单光子发射计数率与未积分到任何纳米结构中的发射有关。
高级工业X -Ray和CT
当X射线击中对象时，它们被吸收但也散射，一种不希望的现象会随着物体的密度增加而增加。散布来自零件的所有点，都降低了图像对比度灵敏度，在平板图像中可见。尼康计量学已经开发了一个专有的CLDA，该CLDA优化了X射线穿过零件的收集，而无需捕获不需要的散射X射线。通过避免图像污染和相关的对比度减少，CLDA意识到了惊人的图像清晰度和对比度。与直阵阵列相比，二极管的线性阵列弯曲以进一步增强图像质量。这允许使用更长的晶体来增强X射线灵敏度，从而提高信噪比并减少扫描时间。