问桌面和URI生成字符伪影EN我有一个，它在邮件地址的末尾给了我一个工件。我不知道#是从哪里来的。在处理脑电图信号(EEG)时，主要关注的问题之一是确保我们记录的数据干净与高信噪比。EEG信号的幅度在微伏范围内，很容易被噪声(称为“伪影”)污染，需要从神经过程中过滤掉它们，以保存我们所需的有价值的信息。在这篇文章中，主要介绍了不同的EEG伪影以及去除它们的主要...
视频超分旨在对低分辨率视频提升分辨率的同时对细节进行增强(可能还会附带噪声抑制、压缩伪影移除亦或取出运...
该方法具体包括:接收无运动伪影的ct图像;对所述接收到的ct图像进行处理,得到所述ct图像的投影数据;确定运动伪影参数,并根据所述运动伪影参数调整所述投影数据;对调整后的投影数据进行ct图像重建,得到含有运动伪影的ct图像。该方法产生的含有运动伪影的头部ct图像,考虑了ct重建理论和运动伪影产生情形,与患者进行头部ct扫...
由于扫描部位的特征图像可以包括多个特征,提取特征图像时可以提取同一扫描部位多种特征下的图像,这样,在确定了K空间的目标数据后,再经反傅里叶变换就得到扫描部位的运动伪影图像,从而生成不同生理运动产生的伪影图像,**提高了运动伪影生成的多样性,使得在利用运动伪影图像来建模时,可以充分覆盖现实中运动伪影的产生机制...
gan.compile(loss=["mse","binary_crossentropy"], loss_weights=[1., 5e-4], optimizer=optimizer) return gan K.clear_session() batch_size = 256 epochs = 500 batch_count = int(X_train.shape[0] / batch_size) generator = Generator(X_train[0].shape).generator(ch) ...
本申请提供了生成含有运动伪影的CT图像的方法、装置及存储介质。该方法包括:接收无运动伪影的CT图像;对所述接收到的CT图像进行处理,得到所述CT图像的投影数据;确定运动伪影参数,并根据所述运动伪影参数调整所述投影数据;对调整后的投影数据进行CT图像重建,得到含有运动伪影的CT图像。该方法产生的含有运动伪影的CT图像,...
该方法包括：获取初始图像；用机器学习模型处理所述初始图像，得到所述初始图像的伪影校正信息；至少根据所述初始图像的伪影校正信息确定所述初始图像对应的伪影校正后的图像；其中，所述机器学习模型包括第一子模型和第二子模型；所述第一子模型用于生成第一类伪影校正信息；所述第二子模型用于生成第二类伪影校正信息。
【新智元导读】StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法,它生成的人脸照片一度被认为“逼真到吓人”。今天,英伟达的研究人员发布了升级版——StyleGAN2,重点修复特征伪影问题,并进一步提高了生成图像的质…
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究使用GAN对代表冠状动脉段最大运动的mRCA运动伪影进行纠正,并评估了GAN生成的图像质量和诊断性能,为提高CCTA的图像质量提供了技术支持。 本项研究纳入了313名CCTA扫描患者,每位患者具有在同一心脏周期...
由于扫描部位的特征图像可以包括多个特征,提取特征图像时可以提取同一扫描部位多种特征下的图像,这样,在确定了K空间的目标数据后,再经反傅里叶变换就得到扫描部位的运动伪影图像,从而生成不同生理运动产生的伪影图像,大大提高了运动伪影生成的多样性,使得在利用运动伪影图像来建模时,可以充分覆盖现实中运动伪影的产生...