【基础理论】弥散张量成像(DiffusionTensorImage,DTI) 展开全文 弥散张量成像(Diffusion tensor image, DTI),是通过测量水分子的弥散过程来评价生物组织结构和生理状态,被公认为当前最有吸引力的无创性检查方法。使用这种方法可获得检测脑白质组织的完整性的量化图,以及辨别脑纤维束三维宏观结构图(如,脑皮层下灰质核的...
最后贴一个比较好看的过程图,但是步骤不如上面的全,过程大体上上面描述建立DTI脑网路的过程: 转自:https://blog.fangweb.com/2019/03/20/dtidiffusion-tensor-image%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%A7%8B%E5%BB%BA/zh-sg/
When we characterize anisotropic diffusion, it provides us with an entirely new image contrast, which is based on structural orientation (Beaulieu and Allen, 1994; Chenevert et al., 1990; Doran et al., 1990; Henkelman et al., 1994; Moseley et al., 1990). Diffusion tensor imaging of live...
动态Tensor 内存分配,提升内存使用效率 可扩展设计以处理多个计算流 时间融合:随着时间步长优化 RNN TensorRT 的基本流程如下图所示,可以分为构建期和运行期。 TensorRT Pipeline 基于阿里云容器服务 ACK 的实战体验 云原生 AI 套件 云原生 AI 套件是阿里云容器服务 ACK 提供的云原生 AI 技术和产品方案,帮助企业更快、...
Input:文本嵌入和由噪点组成的起始多维矩阵(是一种结构化的数字列表,也称为张量 Tensor); Output:处理后的信息矩阵; 3. AutoEncoder Decoder (主要是一个VAE:Variational AutoEncoder )使用处理后的信息矩阵解码绘制出最终图像,把潜空间的运算结果解码成实际图片维度: ...
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输入:文本嵌入和一个由噪声组成的初始多维数组(结构化的数字列表,也叫张量tensor)。输出:一个经过处理的信息阵列3)自编码解码器(Autoencoder Decoder),使用处理过的信息矩阵绘制最终图像的解码器。输入:处理过的信息矩阵,维度为(4, 64, 64)输出:结果图像,各维度为(3,512,512),即(红/绿/蓝,宽,高)...
动态Tensor 内存分配,提升内存使用效率 可扩展设计以处理多个计算流 时间融合:随着时间步长优化 RNN TensorRT 的基本流程如下图所示,可以分为构建期和运行期。 TensorRT Pipeline 基于阿里云容器服务 ACK 的实战体验 云原生 AI 套件 云原生 AI 套件是阿里云容器服务 ACK 提供的云原生 AI 技术和产品方案,帮助企业更快、...
image from each participant was used as a reference image for realigning the diffusion data. Subsequently, a brain mask was created with the b0 image after automated skull stripping was performed using the brain extraction tool (BET). The brain mask was applied to perform diffusion tensor ...
Forward Diffusion就是在latent image上,不断添加noise使其变成一个完全随机张量(random tensor),也就是我们说的噪声图。这里,不断添加是关键词,latent image并不是一步就变成了噪声图。 从图中可以看到,在Forward diffusion之后,原图是猫还是狗,从噪声图里根本分不出来。但是我们的目的是根据输入图片生成类似的图片...