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аналитика - Bildverarbeitung, Neurowissenschaften
Hochauflösende und stimulusunabhängige Super-Auflösung von Ultrahochfeld-Funktions-MRT
Eine tiefenbasierte Lernmethode zur Super-Auflösung von Funktions-MRT-Daten kann die räumliche Auflösung deutlich verbessern, ohne die Aufnahmezeit übermäßig zu verlängern. Dies ermöglicht eine genauere Visualisierung der neuronalen Aktivität, selbst bei Verwendung von Trainingsdaten aus unterschiedlichen Studien und Aufgaben.
Neuronale Codewandlung und Bildrekonstruktion über Individuen und Standorte hinweg ohne gemeinsame Stimuli
Eine flexible paarweise funktionale Ausrichtungsmethode, die auf der Optimierung des Verlusts visueller Inhalte basiert, kann Gehirnaktivitätsmuster über Individuen hinweg konvertieren und feinkörnige visuelle Merkmale für die Bildrekonstruktion erfassen, ohne dass gemeinsame Stimuli erforderlich sind.
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