通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中,数据从不同的图片组合在一起,使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用,它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中,会融合不同的模态,例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征,具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中,将同一患者的脑 MR 图像的不同切片:T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起,以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验,使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合,在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在,这会阻碍对潜在神经过程的研究,尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而,重复刺激可能是不可取的,因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化,而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是,一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎,这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架,通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途,在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声,并可以更好地发现神经现象。作为概念验证,我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性(文献中已证实的发现)在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度,这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。
与成年人相比,新生儿的大脑很小。在一个典型的分辨率(例如一个立方MM)上进行成像会在新生儿中比成年人在新生儿中产生更多的部分体积伪像。对新生儿脑的MRI的解释和分析是通过较高的空间分辨率可以实现的部分体积平均而有益的。不幸的是,高空间分辨率MRI的直接采集速度很慢,这增加了运动伪像的潜力,并且遭受了信噪比降低。因此,这项研究的目的是,与快速成像协议结合使用超分辨率重建,以合适的信号噪声比和更高的空间分辨率构建新生儿脑MRI图像,而不是通过直接傅立叶编码来实际获得的。,我们在6分钟成像时间的各向同性0.4 mm的空间分辨率上实现了高质量的大脑MRI,使用了从三个短持续时间扫描,具有切片选择方向可变的超分辨率重建。运动补偿是通过将三个短持续时间扫描结合在一起来实现的。我们将此技术应用于20个新生儿,并评估了我们重建的图像的质量。实验表明,我们对超分辨率重建的方法在空间分辨率和信噪比的比率方面取得了显着改善,而与直接高分辨率采集相比,与直接降低了扫描时间。实验结果表明,我们的方法允许对科学研究和临床研究进行快速和高质量的新生儿脑MRI。
中红外遥感仪器已成功用于监测参与平流层化学反应的低浓度分子。大多数实地研究都采用傅里叶变换光谱法 (FTS) 来检测这些物种。该联合项目的目标是开发一种使用激光异差光谱互补技术的仪器。其优点包括长波长下的最佳性能、紧凑型仪器内的高光谱分辨率以及高信噪比,可检测痕量存在的硝酸等气体。HNO3 被选为优先气体,因为它在平流层臭氧中发挥着重要作用
IT专业人员知道,网络潜伏期通过拒绝应用程序的全部使用带宽会阻碍性能,但严重低估了数据包丢失对混合工作经验的影响。在有线网络中,数据包丢失源于拥堵问题,硬件和软件故障以及过度订阅。无线网络面临干扰,信噪比(SNR),距离和通道超负荷的其他挑战。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。
便携式 TFM 相控阵超声波仪器的开发为一系列工厂部件的裂纹检测和定量分析开辟了新阶段。使用结合了多个 ASCAN 数据集和连续精细扫描角度的全聚焦图像来可视化和定量裂纹。因此,可以同时从多个角度检测裂纹面。将这种独特的能力与窄聚焦光束相结合,可以提高背散射信号的信噪比,并识别反射和衍射的超声波响应。对于任何斜扫描要求,当缺陷传播方向不利于标准 UT 光束时,TFM 是首选的超声波 (UT) 技术。
图1均方根误差(RMSE),调整后的R 2,并对使用相同参数和最大B值计算的Sandi模型的每个参数进行了截取,但壳数量不同,但壳数量不同:从与我们的协议相对应的6个。这三个曲线表示球形平均值的不同信噪比(SNR)预先形成的模拟:SNR = 50的圆形标记,SNR = 100的星号标记物以及在没有噪声的情况下正方形(即SNR相等的无限)。扩散率以μm2 /ms的含量为单位,在μm中的RSOMA报告。
皮秒激光超声波系统 (PLUS) 支持 (项目 79):学生将通过启动系统、对准激光束和运行基于 labview 的数据采集软件从 PLUS 系统获取数据。其他职责包括通过测量 RMS 噪声来提高信噪比,将此噪声与理论散粒噪声限制性能进行比较,识别额外噪声源,开发电路或实验技术以消除这些噪声源,开发运动控制软件和热波实验,这需要能够开发 Labview 例程。开发软件实验模型/模拟需要具有 C 和 C++ 编程经验。
PSV-400 操作简单直观,尤其是与需要耗费大量时间准备测试对象和传感器的传统多点振动测量方法相比。要设置系统,请定义几何形状和扫描网格,然后进行测量。振动计会自动移动到扫描网格上的每个点,测量响应并通过检查信噪比来验证测量。扫描完成后,选择适当的频率,然后以几种方便的 2-D 和 3-D 演示模式显示和动画显示偏转形状。这些屏幕显示是了解结构振动细节的极其有效的工具。
传输机制 Philips Pro2M 格式 音频 CD (CD-DA)、可录制 CD (CD-RW) 输入数据 16 至 24 位/32 至 96 kHz 自动锁定升频器 旁路、96 kHz、192 kHz 可选 DAC 24/192 Delta-Sigma 数模转换器 动态范围 127 dB 类型 信噪比 127 dB 类型 THD+N 0.004% 采样频率 旁路至 192 kHz 功耗 20 瓦交流电源 117/220/(230)V,50 或 60 Hz 模拟输出缓冲器 A 类操作 遥控器 RC-5