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合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
文件草案：归属芯片的微电子形成策略的提案
执行摘要上下文工作组行业 - 为阐述本报告而创建的微电子和半导体（属于芯片）的培训需求学院是由其伴侣，其公司，一些西班牙大学和一些专业培训中心的专家组成的，该专家与微电子学中有关的专业培训中心和专业培训中心。 div>结果是对这项战略和协调的提议进行了阐述，从培训的角度来确保了芯片目标的满足，并在行业和学院之间建立了稳定的合作框架，以确保训练有素的人员的最高水平。 div>目标需要在文档芯片（第二轴：设计策略）中明确形成人力资源的需求，其性能7作为“建立半导体的教育，培训和培训网络”。 div>目的是构成人力资本，并获得必要的知识，以支持属于遗产的利益以及长期永久的职业，以支持半导体行业的国家需求。 div>工作组知道，培训建议的部署需要时间来设计，批准和执行培训计划，该计划有利于根据培训级别培训的人员生成。 div>业务部门的参与可以采用各种形式： div>该报告的目的是作为对西班牙微电子和半导体培训需求的讨论的基础，以涵盖可以在小组本身之外分配的仪表的目标，以便收集人和机构的意见，从而帮助党的特殊专员制定最适当的微型培训策略和半光电训练策略和半射线。 div>由于有关活动的仍然存在的不确定，最终将在筹码的背景下资助，这些筹码可能会在很大程度上影响公共和私营部门的培训需求，这在很大程度上与“半导体技术”的培训有关，依赖于“半导体技术”的培训，取决于西班牙在西班牙制造工厂的安装决策（基础）和飞行员工厂的安装决策，因此需要更新以下规划。 div>因此，在该提案中以两个区分阶段考虑了临时范围：在执行PERT芯片及其可能的时间扩展期间的第一阶段（2023-2027）和第二阶段（2027-2034）合并。 div>该培训策略是由与临时业务相关的商业部门代表参与的合作制定的，以确保报价适应生态系统的真实需求，并且不受教育系统的愿望，公司的愿望，也不由公司的愿望来限制，而无需考虑教育和人类资源的局势和局限性。 div>