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World File Search System图像重建
使用深度学习从 fMRI 进行自然图像重建：一项调查
1.1. 使用 fMRI 进行视觉解码 许多脑成像研究集中于解码人脑如何表示有关外部世界的信息。考虑到大多数外部感官信息是由人类视觉系统处理的（ Logothetis 和 Sheinberg，1996 ），需要更深入地了解人脑的视觉信息处理，这促使建立能够表征视觉刺激内容的复杂计算模型。这个问题被称为人类对感知图像的视觉解码，并受到越来越多的关注。功能性磁共振成像（fMRI）在最近的神经科学研究中取得了重大进展（ Poldrack 和 Farah，2015；Nestor 等，2020 ）。fMRI 技术通过测量血氧水平的变化来捕捉大脑中的神经活动（ Ogawa 等，1990；Bandettini，2012 ）。在各种脑成像技术中，fMRI 是非侵入性的并且具有很高的空间分辨率。这些特性使得 fMRI 能够用于广泛的问题，包括神经系统疾病诊断（Rakhimberdina 等，2020；Zhang 等，2020）和人类视觉解码（Haxby 等，2001；Kamitani and Tong，2005；Horikawa and Kamitani，2017）。人类视觉解码领域的最新进展表明，除了仅仅对视觉刺激的信息进行编码（Poldrack and Farah，2015）之外，fMRI 捕捉到的大脑活动还可用于重建视觉刺激信息（Kay 等，2008；Roelfsema 等，2018）。根据目标任务，人类视觉解码可分为刺激类别分类、刺激识别和重建（Naselaris 等，2011）。在分类中，大脑活动用于预测所呈现刺激的离散对象类别（Haxby 等人，2001；Horikawa 和 Kamitani，2017）。识别的目标是从一组已知的刺激图像中识别出与给定大脑活动模式相对应的特定刺激
图像重建的面貌：进展、陷阱、前景
最近的研究表明，观看人脸图像时获得的神经和行为数据可用于重建图像本身。然而，这一研究方向的理论含义、前景和挑战仍不清楚。我们评估了这项研究在阐明人脸识别背后的视觉表征方面的潜力。具体来说，我们概述了视觉内容、表征结构和人脸处理的神经动力学的互补和融合的描述。我们说明了这项研究如何解决正常和受损人脸识别研究中的基本问题，以及图像重建如何为揭示人脸表征、统一多种类型的经验数据以及促进理论和方法的进步提供强大的框架。
将二维脑图像重建为三维
引言：对受影响的特定解剖结构进行三维（3-D）重建可以帮助临床医生更好地可视化和利用来自三维成像方式（包括计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）[1]）的体积事实。从临床图像中获取大脑解剖结构已被证实对术前计划和计算机辅助手术非常有用。从 CT 或 MRI 图像重建 3-D 模型的传统方法主要涉及图像处理和可视化技术，并且图像中已经存在三维数据。使用关于大脑形状和形状模型的一些预先记录从大脑图像进行三维建模已经成为一个研究感兴趣的话题[2]。根据用于重建的信息，可以从图像进行 3D 重建的方法可分为以下几种。
激光医学图像重建和聚甲基丙烯酸甲酯的计算机辅助设计，用于儿科可拆卸间隙保持器的应用
背景：乳牙过早脱落是儿童牙科的常见问题，导致牙弓完整性被破坏。因此，用于维持空间的间隙保持器 (SM) 是必需的。然而，目前制作可拆卸间隙保持器 (RSM) 的方法存在一些局限性。方法：利用扫描技术结合激光医学图像重建获得牙列缺损的数字模型。使用 3 shape 软件设计数字 RSM。它们使用两种方法制造：聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 和传统方法。用硅胶替换 RSM 的组织表面和模型之间的间隙，测量最大、平均距离和标准差。使用三维变异分析来测量这些空间。方差检验比较了不同材料之间的距离差异。结果：PMMA RSM 可以很好地拟合模型。PMMA 组的最大距离和平均距离明显小于传统组 (p < 0 0 01)。 PMMA组与传统方法组之间的标准差无显著差异。结论：数字化设计集成的RSM具有良好的适用性，优于传统方法。采用CAD/CAM技术制造的PMMA RSM可以应用于临床。