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Sandhya Annamaneni博士M.Sc，博士，AFTAS助理...
帖子M.Sc。 放射学物理学文凭 - I：辐射物理和放射学数学单元 - I核物理学和X射线发电机16讲座的放射性 - Alpha，Beta和Gamma Rays的一般特性 - 连续变换的放射性定律 - 自然放射性系列 - 放射性平衡 - 放射性平衡。 alpha射线光谱 - β射线光谱 - β衰减理论 - 伽玛发射 - 电子捕获 - 内部转换 - 核异构主义 - 人工放射性 - 核横截面 - 裂变和反应堆的基本思想 - 融合。 Discovery - Production - Properties of X-rays - Characteristics and continuous spectra Design of hot cathode X-ray tube - Basic requirements of medical diagnostic, therapeutic and industrial radiographic tubes - Rotating anode tubes - Hooded anode tubes - Industrial X-ray tubes - X-ray tubes for crystallography - Rating of tubes - Safety devices in X-ray tubes - X-Ray proof and shockproof管 - X射线管的绝缘和冷却 - 移动和牙科单元 - X射线管中的故障 - 加载的限制。 单元-II概率，统计和错误11概率 - 概率，条件概率，人群，变体，收集，制表和图形表示数据的概率和乘法定律。 统计分布频率分布，中心趋势，算术平均值，算术平均值，中位数，模式，几何平均值，谐波平均值，分散，标准偏差，均值平方偏差，标准误差和方差，矩，矩，矩，偏度和毛发病的基本思想。帖子M.Sc。放射学物理学文凭 - I：辐射物理和放射学数学单元 - I核物理学和X射线发电机16讲座的放射性 - Alpha，Beta和Gamma Rays的一般特性 - 连续变换的放射性定律 - 自然放射性系列 - 放射性平衡 - 放射性平衡。alpha射线光谱 - β射线光谱 - β衰减理论 - 伽玛发射 - 电子捕获 - 内部转换 - 核异构主义 - 人工放射性 - 核横截面 - 裂变和反应堆的基本思想 - 融合。Discovery - Production - Properties of X-rays - Characteristics and continuous spectra Design of hot cathode X-ray tube - Basic requirements of medical diagnostic, therapeutic and industrial radiographic tubes - Rotating anode tubes - Hooded anode tubes - Industrial X-ray tubes - X-ray tubes for crystallography - Rating of tubes - Safety devices in X-ray tubes - X-Ray proof and shockproof管 - X射线管的绝缘和冷却 - 移动和牙科单元 - X射线管中的故障 - 加载的限制。单元-II概率，统计和错误11概率 - 概率，条件概率，人群，变体，收集，制表和图形表示数据的概率和乘法定律。统计分布频率分布，中心趋势，算术平均值，算术平均值，中位数，模式，几何平均值，谐波平均值，分散，标准偏差，均值平方偏差，标准误差和方差，矩，矩，矩，偏度和毛发病的基本思想。应用于辐射检测 - 不确定性计算，错误传播，背景和样本之间的时间分布，最小可检测到的极限。二项式分布，泊松分布，高斯分布，指数分布，正常变体的添加特性，置信度限制，双变量分布，相关和回归，卡方分布，T分布，F分布，F分布。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
优化 SNR/分辨率权衡以进行注册...
磁共振图像配准中 SNR/分辨率权衡的优化 S. Kale 1,2、JP Lerch 1、RM Henkelman 1,2 和 XJ Chen 1,2 1 小鼠成像中心，加拿大安大略省多伦多，2 多伦多大学医学生物物理学，加拿大安大略省多伦多 简介 配准是医学图像分析的重要工具，其应用包括评估纵向研究中的变化、构建数字图谱和执行形态分析。后者在研究疾病特定人群和大脑发育生物学方面发展尤为迅速 1 。配准已广泛用于磁共振 (MR) 图像，其中成像在捕捉神经解剖结构方面提供了极大的灵活性。用户可以以任意分辨率和方向获取 3D 体积或 2D 切片数据，同时可以定义视野以适合任何对象。一个限制因素是总成像时间，这让用户不得不在分辨率和信噪比 (SNR) 之间做出权衡决定。通常，会调整采集参数以使生成的图像满足人类的视觉偏好，但是，由于图像配准是一项计算机分析任务，因此优化应响应计算机分析的需求。本摘要介绍了一项研究，该研究旨在调查在恒定扫描时间内 MR 成像中 SNR 和分辨率之间的最佳权衡，以实现最佳配准精度。方法虽然任何解剖结构的图像都可以，但我们使用的是通过高质量显微镜协议获取的固定小鼠神经解剖结构图像。固定脑标本的原位成像准备方法与之前描述的方法类似 2 。成像是在 7 T 磁体上使用多通道 Varian INOVA 控制台和三线圈探头进行的，以进行并行样本成像。扫描参数包括：快速自旋回波脉冲序列，TR/TE = 325/8 毫秒，6 次回波（第四次回波位于 k 空间中心），TE eff = 32 毫秒，90° 翻转角，14 毫米 x 14 毫米 x 25 毫米 FOV，432 x 432 x 780 扫描矩阵，4 个平均值（NA）。成像时间为 11.3 小时，每次可获得三个大脑的 T2 加权图像，每个图像有（32 微米）3 个体素。扫描了十个大脑。图像在均质白质中的平均 SNR 为 16。这些图像代表了黄金标准。从每个黄金标准图像中模拟了五个降级权衡图像，以模拟 1.9 小时的采集时间，但以牺牲 SNR 或分辨率或两者为代价。第一步需要从黄金标准数据中选择 k 空间的子体积来表示降级的分辨率。选择了五个子体积，以下称为权衡 AE ，权衡之间的体素体积步长为 2 倍（表 1，顶部）。第二步涉及向原始数据添加高斯分布随机白噪声，以模拟权衡数据中适当的相对 NA，从而固定总有效成像时间（1.9 小时）。然后，使用 ANIMAL 3,4 将来自每个权衡组和金标准组的图像独立地配准到使用仿射和非线性配准 5 的无偏平均图谱。变形场可用于识别形态学差异，它由非线性配准产生，并用于评估权衡组相对于金标准配准的配准精度。均方根误差 ( RMSE ) 度量，其中 ( ) 2 1 2 / / ) ( ) ( ∑ − = NN RMSE ioirdrd ，