臓器領域情報駆動型フレームワーク(ORID)は、マルチモーダル情報を効果的に統合し、関係のない臓器からのノイズの影響を軽減することで、正確で信頼性の高い放射線レポートを自動生成する。
본 연구는 시간-에너지 상관 관계를 갖는 광자 쌍을 이용하여 노이즈에 강한 새로운 X선 간섭계 방법을 시연합니다. 이 기술은 기존 X선 간섭계에 비해 정밀도와 안정성을 크게 향상시켜 다양한 분야에 혁신적인 가능성을 제시합니다.
本稿では、従来のX線干渉計の限界を超え、ノイズの影響を受けにくい、時間-エネルギー相関光子対を用いた新しいX線位相測定法を紹介する。
本稿では、医療用線量測定や低エネルギーX線検出に適した、金属接触を用いない、あるいはグラフェン層を備えた新規SiC放射線検出器の特性評価について述べています。
대규모 언어 모델(LLM)은 전문 MRI 질문에 대해 높은 정확도를 보여 MRI 실습의 전문 지식을 표준화하고 향상시킬 수 있는 잠재력을 시사합니다.
大規模言語モデル (LLM) は、技術的なMRIの質問に対し高い精度で回答できることが示されており、経験の浅いオペレーターをサポートし、画像の品質と一貫性を向上させる可能性があります。
This chapter reviews the different types of detectors used in space-based hard X-ray and gamma-ray astronomy, their operating principles, configurations within telescopes, and future technological advancements.
本研究提出了一種新的呼吸相位分箱技術,用於最大程度地減少重建後的擴散權重磁振造影 (DW-MRI) 圖像中的缺失切片數量,同時校正運動偽影,從而提高解剖準確性,縮短掃描時間,並提高病灶清晰度。
본 연구에서는 복부 DW-MRI에서 호흡으로 인한 움직임으로 인해 발생하는 이미지 왜곡을 보정하고, 표준 비닝 기법의 단점인 슬라이스 누락 문제를 최소화하기 위해 새로운 비닝 기법을 제안합니다.
本稿では、呼吸性移動アーチファクトを補正しつつ、再構成されたDW-MRIボリュームにおける欠損スライスの数を最小限に抑える、新規の呼吸位相ビニング技術を提案する。