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全球标准化地震仪网络
一个很好的例子是，世界标准化地震仪网络 (WWSSN) 是第一个使全球地震学成为定量预测科学的社区仪器。在我作为一名新研究生首次进行地震学研究的经历中，美国西部 WWSSN 站的地震图非常重要。这些图像中的许多都是个人标志，展示了应该如何看待大地震的体波和表面波。通常，我们使用来自微缩胶片的大型扩展地震图副本，但偶尔我们会在发生重大地震后向地震站操作员索取数据，从而获得原始图像的一对一照片副本。WWSSN 数据对于我们的波形建模者小组来说是“黄金”，因为这些数据来自时间准确且具有标准校准仪器响应的地震仪器。首次，我们可以通过定量地震学比较某个区域或整个地球的波形振幅、形状和时间变化，从而推断震源和传播介质的特征。WWSSN 的数据在 20 世纪 60 年代板块构造范式的形成中发挥了关键作用。可以选取可靠的 P 波和 S 波行进时间来定位远震距离内的数百次地震，并且可以使用良好的初动来推断断层面解，从而阐明地球板块的应力状况和几何形状。在使用这个精致的模拟数据集的过程中，很明显，地震图定量分析的进一步发展需要数字数据，最终形成我们今天拥有的数字全球地震网络。按照现代数字标准，WWSSN 是一个动态范围非常低的系统。正如 Jon Peterson 和 Bob Hutt 在本报告中指出的那样，要拥有与当今记录器相当的模拟 WWSSN 系统，需要一个宽度为 17 公里 (km) 的摄影记录鼓，振镜和鼓之间的距离为 54 公里！即便如此，仍有许多“最佳点”距离，可以充分观察到各种规模的地震。今天，整个地球的数字地震观测数量惊人，因此人们可能想知道模拟数据在现代地震问题中起着什么作用。答案很简单。地震学是一个非常年轻的科学领域，历史数据集是了解过去的宝贵资源。地震危险评估取决于对历史地震源参数的分析。Chuck Langston 2014 年 3 月 28 日模拟数据可能是过去地震中唯一可用的数据，这些地震发生在以前建筑环境未开发的区域。模拟时代之后发现的新现象，例如“慢”地震、非火山震颤或俯冲带中的间歇性滑动，可以通过查看历史 WWSSN 数据来审查这些信号与以前大地震发生之间的关系。未来发现的新信号可能会记录在模拟 WWSSN 档案中。任何进行过地震实验的人都知道，收集好的数据非常困难，如果由于仪器故障或收集错误而丢失数据，那将是一场悲剧。WWSSN 是一项宏大的实验，它从全球大约 100 个站点生成了前所未有的高质量连续数据集合。仅凭这一点，它就成为地震学最成功的案例之一。使用这些数据进行的波形研究推动了该领域的各方面发展，并激发了当今大多数（如果不是全部的话）大规模地震实验和网络。这些数据对于历史和科学原因都很重要。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
使用T2 MRI脑图像和CNN二元分类器和DWT
摘要：目的：放射线学家使用磁共振成像（MRI）数据对脑肿瘤进行了手动和无创诊断和非侵入性分类。可能由于人为因素（例如缺乏时间，疲劳和相对较低的经验）而存在误诊的风险。深度学习方法在MRI分类中变得越来越重要。为提高诊断准确性，研究人员强调需要通过使用深度学习方法（例如卷积神经网络（CNN））来开发基于人工智能（AI）系统的计算机辅助诊断（CAD）计算诊断，并通过将其与其他数据分析工具（如波动型波现变换）相结合来改善CNN的性能。在这项研究中，开发了一个基于CNN和DWT数据分析的新型诊断框架，用于诊断大脑中的神经胶质瘤肿瘤以及其他肿瘤和其他疾病，并进行了T2-SWI MRI扫描。这是一种二元CNN分类，将“神经胶质瘤肿瘤”视为阳性，而其他病理为阴性，导致非常不平衡的二元问题。该研究包括对经过MRI的小波变换数据而不是其像素强度值的CNN进行比较分析，以证明CNN和DWT分析在诊断脑胶质瘤时的性能提高。还将提出的CNN体系结构的结果与使用DWT知识的VGG16传输学习网络和SVM机器学习方法进行了比较。此外，没有对原始图像应用预处理。使用的图像是与轴向平面平行的T2-SWI序列的MRI。方法：为了提高CNN分类器的准确性，拟议的CNN模型用作知识，通过将原始MRI图像转换为频域而提取的空间和时间特征，通过执行离散小波转换（DWT），而不是传统上使用的原始扫描以Pixel Intomesition的形式进行。首先，对每次MRI扫描进行了一个压缩步骤，该DWT施加了三个级别的分解级别。这些数据用于训练2D CNN，以将扫描分类为显示神经胶质瘤。拟议的CNN模型对MRI切片进行了培训，该模型源自382名各种男性和女性成年患者，显示出疾病选择的健康和病理图像（显示出神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体，垂体，坏死，水肿，非onsence肿瘤，肿瘤，出血性焦点，水肿，缺血性，缺血性区域等）。这些图像由医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）的数据库以及缺血性的中风病变细分（ISLE）对脑肿瘤细分（BRATS）挑战2016和2017的挑战以及2017年和2017年的挑战，以及在Chania，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Crete，Saint George中保存的许多记录。结果：通过检查源自190名不同患者的MRI切片（未包含在训练集中），在实验中评估了所提出的框架，其中56％的胶质瘤显示了最长的两个轴小于2 cm，而44％的轴是其他病理效应或健康的病例。结果表明，当使用AS信息时，令人信服的性能是原始扫描提取的空间和时间特征。使用拟议的CNN模型和DWT格式的数据，我们实现了以下
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