摘要。数字全息图可以在处理从chi频照明器获得的2D相干图像的频率多样性堆栈后启用3D图像。为了补偿对象运动或振动,这是远程成像的常见情况,恒定的时间频率或“驾驶频率”照明器可以作为每个搅动频率的参考。我们检查了the骨和试验性照明器之间的斑点去相关及其对所得范围图像的影响。我们表明,两个照明器之间的斑点去相关对于物体表面的刻面更严重,相对于光轴,该对象表面的倾斜度更高,并且这种去相关导致物体区域中高度倾斜的区域的差异图像中的噪声。我们开发了一个理论框架以及带有试验音调的3D成像的波播仿真,我们检查了这种噪声的严重性,这是多个成像参数的函数,包括照明带宽 - 脉冲频率间距和大气湍流强度;我们表明,在模拟框架中,3D清晰度最大化可以减轻湍流引起的某些噪声。
摘要:本文提出了一种使用全球定位系统(GPS)和惯性测量单元(IMU)数据的传感器融合来补偿运动引起的3D激光点云数据中失真的方法。通过旋转镜子扫描环境的LIDAR传感器通常假设一个静态视图。但是,自我车辆的运动引入了假定和实际观点之间的差异,从而导致点云数据扭曲。为了解决这个问题,我们的方法融合了从IMU的高频运动动力学的GP的准确定位数据,以估算车辆的探射仪。此数据在东北方(ENU)坐标框架中对齐,并用于在每次激光扫描期间插入车辆的运动。然后根据插值探子仪调整点云中的每个点以纠正变形。利用来自GPS,IMU,相机和LIDAR传感器记录的Udacitic®数据,我们的方法有效地重建了周围环境的准确表示。此过程对于诸如自主驾驶和环境建模等应用程序至关重要,而在此过程中,精确且可靠的点云数据至关重要。
开发新的运动补偿 T1 映射方法,该方法使用 MR 信号行为模型进行图像重建,以在尽可能短的采集时间内实现准确的 T1 量化
开发新的运动补偿 T1 映射方法,该方法使用 MR 信号行为模型进行图像重建,以在尽可能短的采集时间内实现准确的 T1 量化
开发新的运动补偿 T1 映射方法,该方法使用 MR 信号行为模型进行图像重建,以在尽可能短的采集时间内实现准确的 T1 量化
(临床扫描仪中常用的B Max的两倍)。平均扩散率(MD),裂纹各向异性(FA),螺旋角(HA)和次级特征向量角(E2A)计算B = [100,450] S∕MM 2和B = [100,450] S∕MM 2和B = [100,1000] S∕MM 2的M 2和M 3和M 3。结果:M 3的MD值略高于M 2,其中δMD= 0。05±0。05 [×10 - 3 mm 2 s](p = 4 e -5)对于B max = 450 s∕mm 2和δmd= 0。03±0。03 [×10 - 3 mm 2 s](p = 4 e -4)对于B max = 1000 s ∕毫米2。通过将B MAX从450 S∕mm 2(δMD= 0。06±0。04 [×10 - 3 mm 2 s](p = 1。6 e -9)对于m 2和δmd = 0。08±0。05 [×10-3 mm 2 s](p = 1 e -9)对于m 3)。FA,E2A和HA之间的差异在不同方案中并不显着(P>0。05)。结论:这项工作表明体内心脏DWI的B值更高,运动补偿梯度梯度波形比使用相比使用。将运动补偿顺序从m 2增加到m 3,最大b值从450 s ∕ mm 2增加了MD值,但是FA和角度指标(HA和E2A)保持不变。我们的工作为心脏DWI的下一代MR扫描仪铺平了道路,具有高性能梯度系统。
Binah.ai 的解决方案采用了独特的信号处理和 AI 技术组合,并结合了专有的数学后端来分析从面部上颊皮肤区域拍摄的视频(不需要眼睛的视频)。它可以在 10 秒到 2 分钟内提取生命体征,具有医疗级精度。它应用运动补偿和照明标准化,并支持任何年龄、性别和肤色。生命体征提取基于使用独特、卓越方法的远程光电容积描记法 (rPPG) 信号。Binah.ai 的压力水平测量基于 Baevsky 和美国/欧洲指数水平测量(全球认可)。每个用例都依赖于同行评审的医学研究,并基于使用视频源实时检索连续、准确的 rPPG 测量的能力。