Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Dual responsive enzyme mimicking activity of AgX (X=Cl, Br, I) nanoparticles and its application for cancer cell detection.

ACS applied materials & interfaces·2014
Same author

Naphthoquinone-directed C-H annulation and C(sp³)-H bond cleavage: one-pot synthesis of tetracyclic naphthoxazoles.

The Journal of organic chemistry·2014
Same author

Pulmonary toxicity in mice following exposure to cerium chloride.

Biological trace element research·2014
Same author

Role of surgery in the treatment of patients with high-risk neuroblastoma who have a poor response to induction chemotherapy.

Journal of pediatric surgery·2014
Same author

Glutathione-S-transferase polymorphisms (GSTM1, GSTT1 and GSTP1) and acute leukemia risk in Asians: a meta-analysis.

Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP·2014
Same author

Influence of casting solvent on phenyl ordering at the surface of spin cast polymer thin films.

Journal of colloid and interface science·2014

相关实验视频

Updated: Jun 1, 2025

Measuring 3D In-vivo Shoulder Kinematics using Biplanar Videoradiography
06:09

Measuring 3D In-vivo Shoulder Kinematics using Biplanar Videoradiography

Published on: March 12, 2021

3.0K

不确定性引导的物理学驱动的深度学习通过循环测量连续性的重建.

Chi Zhang1,2, Mehmet Akçakaya1,2

  • 1Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA.

Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ICASSP (Conference)
|January 20, 2025
PubMed
概括

物理驱动的深度学习 (PD-DL) 通过整合物理信息来改善MRI成像. 本研究引入了一种不确定性估计方法,以指导PD-DL培训,提高重建质量.

关键词:
由物理驱动的深度学习.计算成像技术的成像循环一致性周期性的一致性磁共振成像技术的使用不确定性量化不确定性量化

更多相关视频

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance
08:16

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance

Published on: January 17, 2013

13.3K
Stereo-Imaging System DLT Calibration to Capture 3D In Situ Displacements of Stretched Peripheral Nerves
06:26

Stereo-Imaging System DLT Calibration to Capture 3D In Situ Displacements of Stretched Peripheral Nerves

Published on: January 12, 2024

330

相关实验视频

Last Updated: Jun 1, 2025

Measuring 3D In-vivo Shoulder Kinematics using Biplanar Videoradiography
06:09

Measuring 3D In-vivo Shoulder Kinematics using Biplanar Videoradiography

Published on: March 12, 2021

3.0K
Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance
08:16

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance

Published on: January 17, 2013

13.3K
Stereo-Imaging System DLT Calibration to Capture 3D In Situ Displacements of Stretched Peripheral Nerves
06:26

Stereo-Imaging System DLT Calibration to Capture 3D In Situ Displacements of Stretched Peripheral Nerves

Published on: January 12, 2024

330

科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 机器学习 机器学习
  • 计算科学 计算科学

背景情况:

  • 物理驱动的深度学习 (PD-DL) 增强了计算成像,特别是在MRI中.
  • PD-DL集成了物理模型来实现数据保真,并使用神经网络进行规范化.
  • 目前的PD-DL培训从监督到自我监督和生成模型,不确定性量化努力集中在生成模型.

研究的目的:

  • 为PD-DL的数据忠实性组件开发一个不确定性估计过程.
  • 为了指导PD-DL方法的训练,使用衍生不确定性估计.
  • 在MRI应用中提高PD-DL方法的重建质量.

主要方法:

  • 设计了一个不确定性估计过程,重点关注PD-DL的数据忠实性组件.
  • 通过分析不同前模型之间的周期一致性来表征不确定性.
  • 使用不确定性估计来指导PD-DL培训程序.

主要成果:

  • 提出的不确定性估计有效地描述了数据忠实性组件.
  • 不确定性引导的培训导致PD-DL方法的改进重建质量.
  • 证明了循环一致性在PD-DL中的不确定性量化方面的有效性.

结论:

  • 基于周期一致性的不确定性估计是PD-DL的一个有价值的工具.
  • 使用不确定性的PD-DL指导训练可以提高整体重建性能.
  • 这种方法为增强医学成像中的PD-DL提供了一个新的策略.