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使用耦合张量多线性近似对大脑 3D 磁共振图像进行超分辨率重建
磁共振成像 (MRI) 是一种多功能医学成像方式，可在软组织之间提供出色的对比度。可以调整采集参数，以使这种对比度对各种组织特性敏感，例如质子密度以及纵向和横向弛豫时间（分别为 T 1 和 T 2 ）。MRI 采集包括使用各种电磁脉冲反复激发人体内质子，并从图像中获取少量傅里叶样本。然后通过逆傅里叶变换运算将频域中的观测值重铸到空间域。典型的 MRI 数据包括任意方向的 2D 或 3D 图像。后者具有两个平面内空间维度和切片方向的第三个空间维度，因此它们可以看作张量。然而，MRI 的采集时间相对较慢，通常需要几分钟的时间。这种技术限制会阻碍 3D 高分辨率图像的采集。为了避免这个缺点，超分辨率技术已被证明在许多情况下是有效的 [1]，[2]，[3]。它们包括从一个或多个低分辨率观测中恢复 3D 高分辨率图像。最近，有人提出使用深度学习从单个低分辨率观测中恢复高分辨率图像 [4]，[5]。然而，对于小病变，最好考虑多个观测以用于图像的诊断。这些观测可以合并到融合模型中，从而提供比单独处理更多的信息 [6]。使用融合范式避免了依赖外部患者数据库来获取先验信息。因此，在剩下的文章中，我们将重点关注从多个观测中进行超分辨率重建的问题，也称为多帧超分辨率。
一种用于生成全平面超分辨率 MRI 图像的新型人工智能技术
加州大学洛杉矶分校的一组研究人员一直在开发新的人工智能技术，利用多切片二维 MRI 扫描在正交成像平面（而不是用于获取原始 2D 切片的平面）中生成高分辨率 MRI 图像。多切片 2D MRI 图像的每个切片在其自己的成像平面上都具有高分辨率，但其切片厚度或跨平面分辨率要厚得多（例如 3-6 毫米），从而产生低分辨率多平面重组，由于体素拉长而产生阶梯状伪影。可以通过在多个平面（轴向、冠状面或矢状面）中获取图像来解决此缺点，但这很耗时，因此临床效率较低。
使用现代 IED 和通信网络监测电力系统扰动的标准化方法
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂，需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据，例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录，以及相应的顺序事件记录，以评估孤立和互连电力系统故障，准确找到故障源，并采取预防措施避免这些故障再次发生。
使用现代 IED 和通信网络监测电力系统扰动的标准化方法
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂，需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据，例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录，以及相应的顺序事件记录，以评估孤立和互连电力系统故障，准确找到故障源，并采取预防措施避免这些故障再次发生。
抽样时间：发送授权/部门：采样器
低分辨率高分辨率HLA-A DNA 66619 HLA A DNA 66621 HLA-B DNA 66619 HLA-B DNA 66621 HLA-C DNA 66619 HLA-C DNA 66619 HLA-C DNA 666621 HLA-C DNA 666621 HLA 66621 HLA-DRA 6666666666666666666620 HA-5 HLA-DQA1 / DQB1 DNA 66620x2 HLA-DQA1 / DQB1 DNA 66621x2 HLA-DPA1 / DPB1 DNA 66620x2 HLA-DPA1 / DPB1 DNA数字DNA数字（方法SSO，方法SSO，RT-PCR）高分辨率：最高6位（方法NGS）< / Divits（方法NGS）< / DIVAINS < / DIVED < / DIVAING）
为您的Zeiss X射线显微镜启用基于AI的重建
深索特恢复的图像的全范围。Zeiss DeepScout在大型FOV量中可以在各地提供高分辨率。在低分辨率下捕获一个较大的视野，并针对一个小区域。高分辨率扫描目标。 使用DeepScout以高分辨率恢复全卷。 现在，您可以以所需的分辨率检查整个样本，以识别，量化甚至分割样本多个区域的缺陷。高分辨率扫描目标。使用DeepScout以高分辨率恢复全卷。现在，您可以以所需的分辨率检查整个样本，以识别，量化甚至分割样本多个区域的缺陷。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
Medsyn：高级...
本文介绍了一种创新的方法，用于生产以文本构成为指导的高质量3D肺CT图像。虽然基于扩散的生成模型在医学成像中不断使用，但当前的最新方法仅限于低分辨率输出，并且使用了放射学报告的丰富信息。放射学报告可以通过提供其他指导并对图像合成的细粒度控制来增强生成过程。尽管如此，将文本引导的生成扩展到高分辨率3D图像带来了重要的记忆和解剖学细节保护挑战。解决内存问题，我们引入了使用修改的UNET体系结构的层次结构方案。我们首先合成在文本上调节的低分辨率图像，为随后的发电机提供完整的体积数据的基础。为了确保生成的样品的解剖学合理性，我们通过与CT图像结合生成血管，气道和小叶分段掩模来提供进一步的指导。该模型展示了使用文本输入和分割任务生成综合图像的能力。比较上的结果表明，与基于GAN和扩散技术的最先进的模型相比，我们的方法表现出优越的性能，尤其是在准确保留关键的解剖学特征（例如卵线，气道和血管结构）中。这项创新引入了新颖的可能性。可以应用图像生成中的进步来增强许多下游任务。这项研究重点介绍了两个主要目标：（1）开发一种基于Textual提示和解剖学成分创建图像的方法，以及（2）在解剖学元素上生成新图像的能力。
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。