A Agência de Notícias da China, Hefei, 13 de fevereiro (repórter do repórter Wu Lan) aprendeu na Universidade Chinesa de Ciência e Tecnologia no dia 13 que Liu Dong, pesquisador do Laboratório de Chaves de Ressonância Micro magnética da Academia Chinesa de Ciências, fez um progresso importante em Tecnologia de imagem de resistência médica profunda profunda - - percebendo o avanço da reconstrução da imagem de impedância.
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Os resultados de pesquisas relacionadas foram publicadas recentemente na revista acadêmica de autoridade internacional "Análise de modelo IEEE e correção inteligente de máquina".
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Obter imagens funcionais de "baixos danos, alta resolução e tempo real dinâmico -tempo real" sempre foi um dos principais objetivos da pesquisa em tecnologia de imagem médica.A tecnologia de imagem de resistência médica atraiu muita atenção como um dos representantes da tecnologia funcional de imagem médica, especialmente no tratamento de pacientes com síndrome de desconforto respiratório agudo causado pelo novo vírus da coroa, e é cada vez mais aceito e aplicado clinicamente.
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Devido às diferentes características elétricas de diferentes tecidos e órgãos no corpo humano, essa imagem característica elétrica não apenas contém informações anatômicas ricas, mas também reflete o status fisiológico, patológico e a informação funcional das características elétricas correspondentes do tecido e dos órgãos tem importante valor clínico em mudanças funcionais e diagnóstico de doenças.No entanto, alcançar a reconstrução de imagens de alta qualidade é um enorme desafio no campo da tecnologia de imagem de resistência.
Recentemente, a equipe de pesquisa combinou a tecnologia prioritária de imagem profunda com a tecnologia de imagem de resistência e, pela primeira vez, um método de reconstrução de imagens de alta qualidade que não precisa ser treinado foi realizado pela primeira vez.
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Estudos mostraram que esse método pode não apenas resolver várias tarefas de reconstrução de imagens por meio de um único modelo de rede, mas também possui fortes recursos de generalização, mas também podem obter métodos de rede neural profundos com alto treinamento de dados.
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Os pesquisadores acreditam que o trabalho de pesquisa foi estabelecido e realizado com sucesso um novo paradigma de reconstrução da imagem de resistência, que fornece um importante apoio teórico ao campo de diagnóstico e aplicação de doenças em danos cerebrais, acidente vascular cerebral, enfisema, câncer de mama e câncer de mama A tecnologia de imagem médica tem um valor importante.(sobre)
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