XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemimages
合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
人工智能在医学图像中的应用
a Department of Physics, University of Milano-Bicocca, Piazza della Scienza 3, 20126 Milan, Italy b Institute of Biomedical Imaging and Physiology, National Research Council, Via Fratelli Cervi 93, 20090 Segrate, Italy c Department of Radiology, Box 218, Cambridge Biomedical Campus, Cambridge CB2 0QQ, United Kingdom d Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge Li Ka Shing Centre, Robinson Way, Cambridge CB2 0RE, United Kingdom e Department of Radiology, Stanford University School of Medicine, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA, USA f Unit of Radiology, IRCCS Policlinico San Donato, Via Rodolfo Morandi 30, 20097 San Donato Milanese, Italy g Scuola Universitaria Superiore IUSS Pavia, Piazza della Vittoria 15, 27100 Pavia, Italy h DeepTrace Technologies Srl, Via Conservatorio 17, 20122 米兰，意大利 i 米兰大学健康生物医学科学系，Via Luigi Mangiagalli 31, 20133 米兰，意大利 j 意大利诊断中心 SpA 诊断成像和立体定向放射外科系，Via Saint Bon 20, 20147 米兰，意大利 k 罗马生物医学大学工程系计算机系统和生物信息学系，Via Alvaro del Portillo 21, 00128 罗马，意大利
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
远程数字图像校正...
cern.ch › files › CM-P00069367 PDF 作者：J Larsson · 1980 · 被引用次数：3 — 作者：J Larsson · 1980 被引用次数：3 使用数字地形模型对机载 MSS 数据进行校正... 测量和信息的可靠性至关重要。 116 页
肿瘤微环境图像的特征预测...
简介表皮生长因子受体 (EGFR) 的酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 作为一线疗法在治疗 EGFR 突变型肺癌患者时已显示出生存改善。厄洛替尼是一种 EGFR TKI，也是全球首个获批的针对局部晚期或转移性非小细胞肺癌 (NSCLC) 的靶向治疗药物 (1, 2)。在携带致敏 EGFR 突变的 NSCLC 患者中，EGFR TKI 治疗的反应率为 60%–80% (3–5)。这使得相当一部分癌症对治疗无反应，因此前瞻性地确定 EGFR TKI 反应和耐药的预测因子在临床上非常重要。作为常规临床程序，H&E 染色的病理组织切片可以高分辨率提供详细的肿瘤形态学特征。多项研究已经探讨了临床定义的病理亚型与靶向治疗反应之间的关系。Kim 等人报告称，在肺腺癌 (LUAD) 患者中，主要的乳头状亚型可预测 EGFR TKI 敏感性 (6)；Miller 等人报告称，支气管肺泡病理亚型（可能代表当今几种不同的生长模式）与 EGFR TKI 相关
技术形象和变化的本质
当英语研究教师聚在一起讨论技术时，我们通常会谈到变化。毕竟，当微处理器按照摩尔定律每 18 个月速度翻一番时，当生物记忆、超标量架构和微处理器成为全国公共广播电台的专题报道时；当媒体的更新换代比拆开教员工作站和扔掉泡沫塑料包装所需的时间还短时，将计算机与变化联系起来是常识。而且，在某种程度上，英语系已经接受了技术变革——我们调整了不断减少的物资和设备预算，以适应正在进行的采购和升级计划，接受了计算机研究作为学术重点的新领域，将技术融入各种课程，并修改了许多课程以包括技术培训和使用（参见 Selber，1994 年；McDaniel，1990 年；Schwartz、Selfe、Sosnoski，1994 年；Wahlstrom 和 Selfe，1994 年）。然而，与大多数美国人一样，尽管教育工作者已经做出了这些调整，但我们仍然对技术和变革犹豫不决。在某种程度上，我们相信配对；我们相信计算机的力量，我们坚信技术有望改善我们的生活（Bump，1990 年；Delany 和 Landow，1991 年；Snyder，1996 年）。在其他层面上，我们害怕技术的影响，以及它给熟悉的系统带来的强大变化。（Apple，1986；Kramarae，1988；Hawisher 和 Selfe，1993；Selfe 和 Selfe，1994）这些矛盾的冲动是本章的重点，特别是因为它们影响了英语研究专家和教育工作者的工作。此外，这些态度在更大的集体社会经验的多个层面上微妙地相互影响，因此它们也值得探索。