摘要。目的:本研究提出了一种新颖的回顾性运动减少方法,即运动伪影 11 无监督解缠生成对抗网络 (MAUDGAN),该方法可减少来自肿瘤和转移性脑图像的运动伪影。MAUDGAN 使用多模态多中心 3D T1- 13 Gd 和 T2 流体衰减反转恢复 MRI 图像进行训练。方法:在 k 空间中为 3D T1-Gd MRI 图像模拟具有不同伪影 14 级别的运动伪影。MAUDGAN 由使用残差块构建的两个生成器、两个鉴别器和两个特征提取器网络组成。生成器将图像从内容空间映射到伪影空间,反之亦然。另一方面,鉴别器试图 17 区分内容代码以学习无运动和运动损坏的内容空间。结果:我们将 MAUDGAN 与 CycleGAN 和 Pix2pix-GAN 进行了比较。从定性上讲,MAUDGAN 可以消除软组织对比度最高的运动,而不会增加空间和频率失真。从定量上讲,我们报告了六个指标,包括归一化均方误差 (NMSE)、结构相似性指数 (SSIM)、多尺度结构相似性指数 (MS-SSIM)、峰值信噪比 (PSNR)、视觉信息保真度 (VIF) 和多尺度梯度幅度相似性偏差 (MS-GMSD)。MAUDGAN 获得了最低的 NMSE 和 MS-GMSD。平均而言,所提出的 MAUDGAN 重建的无运动图像具有最高的 SSIM、PSNR 和 VIF 值以及可比的 MS-SSIM 值。结论:MAUDGAN 可以在多模态框架下从 3D T1-Gd 数据集中分离出运动伪影。运动减少将改善自动和手动 26 后处理算法,包括自动分割、配准和引导治疗(例如 27 放射治疗和手术)的轮廓勾画。28
投影:横向Mercator false Resting:500000.0;错误的北部:0.0中央子午线:93.0;比例因子:0.9996原始纬度:0.0;线性单元:仪表(1.0)地理坐标系:GCS_WGS_1984角单位:学位(0.0174532925199433)PRIME MERIDIAN:GREENWICH(0.0)基准:D_WGS_1984粒子:WGS_1984
投影:横轴墨卡托投影 东偏移:500000.0;北偏移:0.0 中央子午线:93.0;比例因子:0.9996 原点纬度:0.0;线性单位:米 (1.0) 地理坐标系:GCS_WGS_1984 角度单位:度 (0.0174532925199433) 本初子午线:格林威治 (0.0) 基准:D_WGS_1984 椭球体:WGS_1984
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作为最先进的电光设施,MSSS 将研究和开发与运营任务相结合;这是世界上独一无二的设施。该设施位于海拔 10,000 英尺处,毛伊岛气候稳定,表面散射光极少,一年中大多数日子都能提供极佳的观测条件。MSSS 使用其可见光和红外传感器、自适应光学系统和望远镜收集近地和深空物体的成像和特征数据。AFRL 科学家和工程师分析这些数据并传播成像和特征产品以支持 SDA 当前的需求。
鉴于国家面临的挑战,尤其是未来几个月由于俄乌战争导致的经济形势恶化,ama Sithanen 提出的组建民族团结政府 (NUG) 的提议如预期般遭到主要有关政党,即工党和 MMM 的否决。早在去年 8 月,在印度独立日庆祝活动期间,主流媒体领导人 Pravind Jugnauth 和工党领导人 Navin Ramgoolam 在印度高级委员会偶然会面,就引发了有关即将成立 NUG 的猜测。当时的猜测是主流媒体和工党结盟,并将 Xavier Duval 的 PMSD 纳入其中。招待会上的两位政治领导人均未否认任何此类猜测,而随后发生的事件以及主流媒体与其主要竞争对手工党之间持续的两极分化使这些猜测得以平息。