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无损探伤检测方法：计算机断层扫描（工业CT）
一、原理工业CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）检测技术是基于射线穿透物体后，通过探测器接收衰减后的射线强度信息，再利用计算机图像重建算法，获得被检测物体内部结构信息的无损检测方法 图像重建：利用计算机图像重建算法，如滤波反投影算法、迭代算法等，将采集到的射线投影数据转换为物体内部的断层图像。二、特点1.
1.5K10编辑于 2024-10-22 - 来自专栏测试GO材料测试
微计算机断层扫描(micro-ct)在微观科研领域的应用及其优势
微计算机断层扫描(micro-ct)在微观科研领域的应用及其优势微计算机断层扫描（micro-CT）是一种基于计算机断层扫描（CT）技术的微观成像方法，不同于传统CT，微CT采用更小的探测器和高分辨率的光学系统
82610编辑于 2024-08-07 - 来自专栏最新医学影像技术
LDCTIQAC2023——低剂量计算机断层扫描图像质量评估
一、LDCTIQAC2023介绍 图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要，因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发，例如 恢复。
1.2K30编辑于 2023-08-17 - 来自专栏ATYUN订阅号
三星宣布将其AI算法应用于医疗诊断的成像设备
其产品包括超声波，数字X线摄影，计算机断层扫描和磁共振成像（MRI）。 三星的S-Detect for Breast，使用超声图像分析乳腺病变，并提供标准报告和分类。 三星还推出了用于计算机断层扫描的移动单元，并且正在开发的AI技术使MRI能够显示膝关节软骨厚度和膝关节炎图像等信息。 更多公司也希望将AI应用于医疗保健领域。
1.1K40发布于 2018-12-19 - 来自专栏计算机视觉life
OCT（光学相干断层扫描）了解一下
今天小编就给大家介绍一种无害、非介入的新型层析成像技术——光学相干断层扫描技术 （Optical Coherence Tomography，简称 OCT），简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像 基于计算机辅助的 OCT 眼底图像分割技术能够帮助医生得到分割结果，排除人工操作中的人为主观因素，解决传统手工分析的部分缺点。 常用的方法有灰度重心法，把当前部分的每一个像素的灰度大小看做这个像素的“质量”来求整个图像的重心进行重构，或者采用边缘检测，将具有相似的边缘进行拼接重构，然后利用计算机图形学进行三维图像的重绘，从而显示出稳定的三维图像
2.1K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏人工智能快报
深度学习和人工智能正在引领我们走向智能住宅
美国Baylor大学电气与计算机工程学院正在利用人工智能（AI）打造智能住宅，以实现科幻小说和电视节目中描绘的情形。 电气与计算机工程副教授Liang Dong博士正在领导这项研究，研究得到了Baylor大学和英特尔公司的资助，美国国防部（DOD）也表现出了投资意愿。 借助于算法和数据，计算机能够将获得的结果与以前的许多其他研究进行比较。 到目前为止，深度学习项目正在针对医疗图像分析的特定用途进行量身定制，如正电子发射断层扫描（PET）图像和医院计算机断层扫描（CT）图像。这将有助于更准确地监测癌症和其他疾病的发展。 分布式深度学习的主要目标是考察如何使用本地的多台计算机来计算主神经网络的不同部分。它能够解决在单个机器上训练深度神经网络需要大量时间的问题。节能深度学习则聚焦于为必要的连续项目提供持续能源的问题。
30830发布于 2018-07-26 - 来自专栏最新医学影像技术
ASOCA2020——冠状动脉分割
计算机断层扫描冠状动脉造影 (CCTA) 是一种非侵入性方法，用于评估冠状动脉疾病，以及评估和重建心脏和冠状血管结构。 重建模型具有广泛的教育、培训和研究应用，例如研究患病和未患病的冠状动脉解剖、基于机器学习的疾病风险预测以及医疗设备的计算机和体外测试。 三、ASOCA2020数据集 40个心脏计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 的训练集，其中造影剂显示冠状动脉，其中包括20名健康患者和20名确诊冠状动脉疾病的患者。
2.7K20编辑于 2022-12-19 - 来自专栏最新医学影像技术
医学影像与人工智能
第一种是人工特征工程，这些特征是根据数学方程（如肿瘤纹理）来定义的，可以通过计算机程序来量化。这些人工特征做为机器学习模型的输入，通过训练模型，以临床决策的方式对患者进行分类。 此外，预定义特征通常不能适用于成像模态的变化，例如计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI），以及它们相关的信噪比特性。 在手动异常检测的工作流程中，放射科医师是根据个人经验能来识别可能的异常；随着对计算机的依赖，计算机辅助检测（CAD）可以帮助医师进行异常检测判断，但这些CAD使用的还是人为特征，结果还不是很好；最近的研究表明基于深度学习的
1.3K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏新智元
【Nature 特稿】机器学习算法重构威尼斯千年历史，成为“谷歌和 Facebook”
计算机科学家、瑞士联邦理工学院（EPFL）数字人文科学实验室主任 Frédéric Kaplan 想要将威尼斯多年的历史以动态的数字化形式传承下来，再现这座古城辉煌的共和国时代风貌。 这些数据还会被传到洛桑，那里有高性能计算机，专门将图像转换为数字文本，以便进行注释。 自动识别手稿是一个重大的技术挑战。 同时，还有断层扫描技术，能够在不翻开书本的情况下，将书页上的内容扫描下来。这一概念基于医学中使用的计算机断层扫描技术（CT），CT 以不同角度拍摄的 X 射线图像，逐层地建立人体内部的 3D 图像。 断层扫描仪扫描书籍的速度更快，质量更高，扫描时对文物造成的损害也较小。 然后，算法将扫描的图像转换为数字文本。同一个词（比如人物、地方、商标）会被标记出来，还有这个词在其他不同地方出现的情况。
1.1K90发布于 2018-03-28 - 来自专栏最新医学影像技术
ASOCA2020——CTA全心脏结构分割
计算机断层扫描冠状动脉造影 (CCTA) 是一种非侵入性方法，用于评估冠状动脉疾病，以及评估和重建心脏和冠状血管结构。 重建模型具有广泛的教育、培训和研究应用，例如研究患病和未患病的冠状动脉解剖、基于机器学习的疾病风险预测以及医疗设备的计算机和体外测试。 三、ASOCA2020数据集 40个心脏计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 的训练集，其中造影剂显示冠状动脉，其中包括20名健康患者和20名确诊冠状动脉疾病的患者。
3.2K30编辑于 2022-12-19 - 来自专栏量子位
3篇量子计算里程碑论文同登Nature封面：保真度超99%，达到实用化水平
硅量子计算机与谷歌IBM的超导量子计算技术一样，是实现大型量子计算机的有力候选者。 “当错误如此罕见时，就有可能检测到它们，并在它们发生时进行纠正。 这一时长是谷歌和IBM量子计算机的100万倍，而后两者的超导量子计算机仅能将信息保存100微秒。 这3项研究在开发半导体量子计算机的路上迈出了极其重要的一步。 他们证明了鲁棒的、可靠的量子计算机正在成为现实。 最后，他们使用门集断层扫描（GST）技术精确地描述了量子操作，得出1量子比特的平均门保真度为99.95%，2量子比特平均门保真度为99.37%，2量子比特制备/测量保真度高达98.95%。 论文中关键的门集断层扫描（GST）方法，是由美国Sandia国家实验室开发并公开提供。
43130编辑于 2022-03-04 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(6)】医学图像 中的diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法
reconstruction with latent diffusion models from human brain activity 从人类脑活动中重构视觉体验，为我们理解大脑如何表示世界提供了独特的方式，同时也解释了计算机视觉模型与我们视觉系统之间的联系 这篇论文中，将传统的基于模型的迭代重建的想法与现代扩散模型相结合，构建了一种在解决3D医学图像重建任务(如稀疏视图断层扫描、有限角度断层扫描和压缩感测MRI)方面非常有效的方法，这些任务是从预先训练的2D 方法可以在单个消费级GPU上运行，并确立了新的最佳实践方法，表明所提出的方法能够在最极端的情况下(如2视图3D断层扫描)实现高保真和准确的重建。 拆解组新的GAN：解耦表征MixNMatch StarGAN第2版：多域多样性图像生成 附下载 | 《可解释的机器学习》中文版 附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》 附下载 |《计算机视觉中的数学方法
1.4K10编辑于 2023-08-22 - 来自专栏python基础文章
计算机基础——计算机分类
前言 本章将会讲解计算机分类应用领域以及发展趋势 一.计算机分类 计算机并非只有日常所见的服务器、个人计算机等，还有一些在计算，连接领域的专有计算机。 1.超级计算机 顾名思义，所谓超级计算机是指能够处理大量数据，并且可以进行高速运算的计算机。 超级计算机具有很强的计算和处理数据的能力，其基本组件与个人计算机的概念无太大差异，但其性能则强大许多，超级计算机一般配有多种外围设备和高效能的软件系统，现有的超级计算机运算速度大都可以达到每秒一太（Trillion 2.网络计算机 1996年，网络计算机问世，这种简单的设备使用廉价的芯片，没有硬盘，并且能够在互联网络上存入或提取内容，售价低廉，网络计算机代表了计算机工业界思想的革命性改变，也是网络工程 师经常会使用到的设备 ---- 4.工业控制计算机 工业控制计算机如图1.36所示，该设备由计算机和过程输入/输出[/O）通道两大部分组成。
1.1K10编辑于 2023-10-15 - 来自专栏GPUS开发者
乐见人工智能：深度学习如何用于检测眼疾
“一些惊人的事情” Lee 和他的团队专注于光学同调计算机断层扫描（OCT）测试，这项测试使用光波拍摄视网膜的横截面图片。 光学同调计算机断层扫描（OCT）测试让医生看到每个视网膜的独特层次。 （图片来自Ugur Onder Bozkurt通过知识共享。） 使用寻常计算机架构来处理这般规模的资料集，并且训练一套跟我们使用的规模同样庞大的神经网络，根本就做不到。”
857110发布于 2018-04-02 - 来自专栏青灯古酒
计算机
1.1.4计算机文化的内涵 20世纪80年代初，在瑞士洛桑召开的第三届世界计算机教育大会上提出了“计算机文化”。 1946年第一台计算机诞生 1.2计算机技术概论 1.2.1计算机的起源与发展 起源： 埃尼阿克ENIAC：第一台真正意义上的电子计算机。 大逻精通运动 分类： 根据处理的对象划分 模拟计算机、数字计算机和混合计算机 根据用途划分 专用计算机和通用计算机 根据规模划分 巨型机、大型机、小型机、微型机和工作站 家用的笔记本电脑属于数字通用微型机 4）计算机辅助系统 计算机辅助设计CAD 计算机辅助制造CAM 计算机辅助教育CBE 计算机辅助教学CAI 计算机辅助管理教学CMI 计算机辅助测试CAT 计算机集成制造系统 1.4.2计算机硬件系统 硬件系统 一个完整的计算机系统由硬件系统和软件系统组成 硬件指的是计算机系统中由电子、机械和光电元件等组成的各种计算机部件和计算机设备。
1K20编辑于 2023-10-16 - 来自专栏最新医学影像技术
Tensorflow入门教程（四十五）——SAUNet
其具有高空间分辨率，无电离辐射，相比核医学成像模式，具有多个优势，例如计算机断层扫描，正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）。
1.6K10发布于 2020-08-27 - 来自专栏进步集
【计算机基础】计算机dos基础操作
pid 干掉 ：：代表ipv6 列出所有链接的方法 netstat -ano|find “88”并且进行精准查询 tasklist进程查询 命令行版任务管理器 systeminfo 远程查看计算机信息
83030编辑于 2022-11-13 - 来自专栏深度学习
【计算机视觉】一、计算机视觉概述
一、计算机视觉 模仿人类视觉系统 如何使计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解 计算机视觉是人工智能的重要组成部分，是赋予机器自然视觉能力的学科，相当于是人工智能的大门。 近年来,计算机视觉取得了长足进步,尤其是在深度学习等人工智能新技术的推动下,计算机视觉系统的性能不断提高,逐步向着人类水平迈进。 二、计算机视觉与其它学科领域的关系 计算机视觉与其他许多学科领域存在紧密联系,相互借鉴、交叉渗透,这种跨学科的交叉正是推动计算机视觉不断发展的重要动力。 计算机视觉中已有的许多方法与人类视觉极为相似。许多计算机视觉研究者对研究人类视觉计算模型比研究计算机视觉系统更感兴趣，希望计算机视觉更加自然化，更加接近生物视觉。 计算机视觉：研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的技术学科。 计算机视觉的任务是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。
1.9K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏大数据文摘
大数据助力发现阿尔茨海默症的最早征兆
研究人员使用包括磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）在内的多种技术，对处于阿尔茨海默症不同阶段的1171名病人的7700多张脑成像进行了分析。 Alan Evans）的领导下，研究人员使用包括磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）在内的多种技术，对处于阿尔茨海默症不同阶段的1171名病人的7700多张脑成像进行了分析。 这项研究现在唯一的瓶颈就是计算机对大数据的处理能力到底有多强。 Evans说道：“这是一项在计算机领域和数学领域远远超出我们现在的能力的一项挑战。
1.1K60发布于 2018-05-25 - 来自专栏脑电信号科研科普
JAMA Neurology：帕金森病跨疾病阶段的新兴神经成像生物标记物
磁共振成像(扩散成像、神经黑素敏感成像、铁敏感成像、T1加权成像)、正电子发射断层扫描/基于多巴胺能、5-羟色胺能和胆碱能单光子发射计算机断层扫描成像以及代谢和脑血流网络神经成像生物标记物在PD临床前、 本综述的目的是阐明基于磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)/单光子发射计算机断层扫描(SPECT)神经成像生物标志物的时间相关性。 A.对照组和早期、中期和晚期帕金森病(PD)患者的单光子发射计算机断层扫描成像。B.对照组和早期和晚期PD患者。C.对新生PD患者进行4年以上的纵向游离水成像。 aSN：黑质前部；MRI：磁共振成像；NA：不适用；PET：正电子发射断层扫描；pSN：后黑质；SN：黑质；SPECT: 单光子发射计算机断层扫描。 MRI：磁共振成像；MSA：多系统萎缩；NA：不适用；PET：正电子发射断层扫描；PSP：进行性核上麻痹；SN：黑质；SPECT：单光子发射计算机断层扫描。
58410编辑于 2022-12-07
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