본 논문에서는 기존 펄스-에코 방식의 한계를 극복하고 초고속 프레임 속도로 움직이는 매질을 이미징할 수 있는 새로운 초음파 이미징 패러다임인 연속 방출 초음파 이미징(CEUI)을 제안합니다.
従来のパルスエコー(PE)法の限界を克服するため、連続放射超音波イメージング(CEUI)と呼ばれる新しい超音波イメージングのパラダイムが提案されており、これは、時間分解能を大幅に向上させ、PE法では捉えられない短時間イベントの捕捉を可能にする。
本稿では、NAKOおよびUKバイオバンクの大規模疫学データセット、特にVIBE画像における71の異なるセグメンテーションクラスを持つ、ディープラーニングベースの胴体セグメンテーションモデル「TotalVibeSegmentator」を紹介する。
This research introduces TotalVibeSegmentator, a novel deep learning model designed for the detailed segmentation of 71 anatomical structures in full-torso VIBE MRI images, specifically targeting large epidemiological datasets like the NAKO and UK Biobank.
本文提出了一種基於多層多色閃爍體的能量解析 X 射線成像框架,並通過模擬驗證了其在增強 X 射線能量解析度和改善醫學成像方面的潛力。
다층 다색 섬광체와 물리 인식 이미지 후처리 알고리즘을 결합하여 X선 영상에서 에너지 분해능을 향상시키고, 특히 요오드 및 가돌리늄 기반 조영제를 구별하는 데 효과적입니다.
本論文では、従来のX線イメージングシステムと互換性がありながら、エネルギー分解能を向上させる多層多色シンチレータの新しい設計フレームワークを提案しています。
This research paper presents a novel framework for energy-resolved X-ray imaging using multilayer, multicolor scintillators, demonstrating their potential to significantly enhance energy resolution and material identification in medical imaging applications.
本文提出了一種利用多模態大型語言模型自動生成 3D 醫學影像報告的新方法,通過 ViT3D 影像編碼器和 Asclepius-Llama3-8B 語言模型,實現了從 3D 醫學影像到文字報告的自動轉換,並在 MRG 和 VQA 任務上取得了良好的效果。
저자기장 휴대용 MRI 스캐너에서 전자기 간섭(EMI)을 제거하는 데 있어 기존의 방법과 딥러닝 방법 모두 장단점이 있으며, 딥러닝이 우수한 성능을 제공하지만 안전 및 보안 문제를 해결해야 합니다.