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World File Search System图像重建
深度学习图像重建（DLIR）对冠状动脉钙定量的影响
在有丝分裂期间，染色体发生广泛的结构变化，导致形成紧凑的cy骨体并终止大部分DNA依赖性代谢活性。因此，不会预期会干扰诸如DNA复制和转录等过程的DNA率对有丝分裂的基因组稳定性构成重大威胁。但是，有一些例外。DNA复制和修复中间介导，从物理上互连姐妹染色单体会危及忠实的染色体染色体，并且需要在后期开始之前解决。此外，二含染色体可以形成染色质桥，并诱导融合融合 - 破裂周期，对基因组稳定性产生可怕的后果。最后，在有丝分裂的早期逃脱G2/M DNA损伤检查点或出现的染色体断裂可能会导致落后的Acentric DNA片段在细胞退出有丝分裂时会误差并形成微核。染色质桥和微核都是突变级联反应的潜在来源，可导致巨大的杂质不稳定性，并显着促进基因组复杂性。在这里，我们回顾了我们对染色体桥和微核的起源和后果的最新进展以及细胞抑制它们的机制。
π -Radical Cascade到手性鞍形的绿吡就 过敏原免疫疗法用于预防和治疗哮喘 “ AI会创造宗教吗？” 紧急情况下的人为无人机合作案件 欢乐时光：特质享乐主义能力与喝酒的动机之间的关联 啮齿动物和人脑中触觉学习的类似认知策略 深度学习图像重建（DLIR）对冠状动脉钙定量的影响 DNA修复 神经肿瘤学
摘要：通常认为开放壳分子石墨烯片段的反应被认为是不希望的分解过程，因为它们导致诸如π-磁性等所需特征的丧失。氧化二聚二聚体表明，这些转化是通过在单个步骤中形成多个键和环制造复杂结构的合成结构的希望。在这里，我们探讨了使用Phena-lenyyl的这种“不希望”反应来构建应变并提供非平面多环芳烃的可行性。为此，我们设计并合成了一个双烯基单元通过双苯基骨架链接的Biradical系统。设计促进了分子内级联反应对螺旋扭曲的鞍形产物，其中一个反应中的关键转换（环锁和环形融合）在一个反应中。通过单晶X射线衍射分析证实了最终的绿吡就产物的负曲率，该植物诱导的曲率通过分辨率通过分辨率的映异构体验证，该螺旋扭转验证了螺旋扭曲，这些向映异构体显示圆形极化的发光和高构型稳定性。
高分辨率FMRI图像重建的转移和无监督的学习在超高磁场
然而，随着这些加速fMRI获取的最新进展[3，4]，收购中保存的时间和复杂性已转移到图像重建中。目前，即使在社区中已经开发了现代变异压缩感（CS）重建技术，并且在我们的PYSAP软件[5]中可供选择（请参阅其fMRI 1的插件），但完全重建典型的4D（3D+时间）序列所需的时间预算是100个高分辨率FMRI FMRI FOLUMES架构的典型预算。为了加快这项任务，存在几种竞争方法，要么平行于多个GPU上连续的fMRI体积的重建，要么依靠深度学习在测试时本质上分解MR图像重建的数值复杂性。该博士学位论文将探索第二大道。
图像重建来自光声投影
Changhui Li, l,m Meng Yang, n, * Sheng Wang, c, * and Jie Tian h,o,p, * a Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei, China b School of Engineering Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China c Department of Anesthesiology, the First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China d Anhui Province Key Laboratory of Biomedical Imaging and Intelligent Processing, Hefei, China e College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China f School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China g Shanghai Clinical Research and Trial Center, Shanghai, China h CAS Key Laboratory of Molecular Imaging,中国科学院自动化研究所中国北京，国家生物医学成像中心，北京大学，北京，中国北部，n超声部门，复杂严重和稀有疾病的州主要实验室，北京联合医学院医院，中国医学科学院和北京联合医学院，北京，北京，北京，工程学，北京大学，北京大学北京，中国
NeuroPictor：通过多个体预训练和多级调制完善 fMRI 到图像重建
摘要：最近的 fMRI 到图像方法主要侧重于将 fMRI 信号与预训练扩散模型的特定条件相关联。这些方法虽然可以生成高质量的图像，但仅捕获了 fMRI 信号中复杂信息的有限方面，并且对图像创建几乎没有细节控制。相比之下，本文提出使用 fMRI 信号直接调节扩散模型的生成过程。我们的方法 NeuroPictor 将 fMRI 到图像的过程分为三个步骤：i）fMRI 校准编码，用于处理共享潜在空间的多人预训练，以最大限度地减少个体差异并为后续的多受试者训练提供支持；ii）fMRI 到图像多受试者预训练，感知学习以指导不同个体之间具有高级和低级条件的扩散模型；iii）fMRI 到图像单人细化，与步骤类似
![[2]高棉的文本图像重建和赔偿...](/simg/1/1436b766064e02f32511275e22f481abc7f51e52.webp)
[2]高棉的文本图像重建和赔偿...
摘要：本研究的重点是使用先进的计算机视觉和深度学习技术提出文本图像重建和赔偿框架来保存柬埔寨的历史高棉棕榈叶手稿。为了解决保存，使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）来填充受损图像中字符缺失的模式。该研究利用Sulukrith集[1]，该集合由91,600张图像组成，分为两个部分：90,600个训练图像和1,000张测试图像。每个图像包含高棉棕榈叶脚本的单个字符。训练图像故意降解为三种不同的变体，每个变体均遭受三个级别的降解（1级，第2级和第3级）。评估性能并比较卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）模型的有效性，并采用了各种评估指标。这些指标包括均方根误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过根据这些指标评估两个模型的结果，可以观察到，GAN模型在MSE，PSNR和SSIM方面始终优于CNN模型。与CNN模型相比，GAN模型达到了较低的MSE值，较高的PSNR值和更高的SSIM值，这表明其在图像重建和保留原始文本方面具有出色的性能。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。
基于生成对抗网络的中风电容耦合电阻抗断层扫描图像重建
摘要：本研究探讨了基于机器学习的中风图像重建在电容耦合电阻抗断层扫描中的潜力。研究了使用对抗神经网络 (cGAN) 重建的脑图像的质量。使用二维数值模拟生成监督网络训练所需的大数据。无撞击损伤和有撞击损伤的头部轴向横截面模型平均为 3 厘米厚的层，与传感电极的高度相对应。使用具有特征电参数的区域对中风进行建模，这些区域是灌注减少的组织。头部模型包括皮肤、颅骨、白质、灰质和脑脊液。在 16 电极电容式传感器模型中考虑了耦合电容。使用专用的 Matlab ECTsim 工具包来解决正向问题并模拟测量。使用数字生成的数据集训练条件生成对抗网络 (cGAN)，该数据集包含健康患者和出血性或缺血性中风患者的样本。验证表明，使用监督学习和 cGAN 获得的图像质量令人满意。当图像对应于中风患者时，可以从视觉上区分，出血性中风引起的变化最为明显。继续进行图像重建以测量物理幻影是合理的。
基于分数的生成模型用于PET图像重建
基于得分的生成模型已证明了磁共振成像或计算机断层扫描中的医疗图像重建任务的高度有希望的结果。然而，它们与正电子发射断层扫描（PET）的外观仍然没有探索。PET图像重新冲突涉及各种挑战，包括具有较高差异和广泛动态范围的泊松噪声。为了应对这些挑战，我们提出了基于评分的生成模型的几种特定于PET的适应。为2D和3D PET开发了所提出的框架。此外，我们还使用磁共振图像为指导重建提供了扩展。我们通过广泛的2D和3D内部实验来验证该方法，该实验的模型在没有病变的情况下对患者现实数据进行培训，并评估没有病变的数据以及带有病变的分布数据。这证明了拟议方法的鲁棒性和改善PET重建的重要潜力。
人工智能和深度学习推动 PET 图像重建：最新进展和未来方向
正电子发射断层扫描 (PET) 对于诊断疾病和监测治疗至关重要。传统的图像重建 (IR) 技术（如滤波反投影和迭代算法）功能强大，但也存在局限性。PET IR 可以看作是图像到图像的转换。使用多层神经网络的人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 为这项计算机视觉任务提供了一种新方法。本综述旨在为核医学专业人士和人工智能研究人员提供相互理解。我们概述了 PET 成像的基础知识以及基于人工智能的 PET IR 的最新技术及其典型算法和 DL 架构。通过推断衰减和散射校正、正弦图修复、去噪和超分辨率细化，进步提高了分辨率和对比度恢复、降低了噪声并消除了伪影。核先验支持列表模式重建、运动校正和参数成像。混合方法将人工智能与传统 IR 相结合。人工智能辅助 PET IR 的挑战包括训练数据的可用性、跨扫描仪兼容性以及幻觉病变的风险。除了监管问题外，还强调了严格评估的必要性，包括定量幻影验证和与传统 IR 诊断准确性的视觉比较。首批获批的基于人工智能的应用程序已在临床上可用，其影响是可以预见的。新兴趋势，例如多模态成像的集成和先前成像访问数据的使用，凸显了未来的潜力。持续的合作研究有望显着提高图像质量、定量准确性和诊断性能，最终导致基于人工智能的 IR 集成到常规 PET 成像协议中。