мрт.
ИИ читает мысли во время просмотра «Теории Большого Взрыва» с помощью фМРТ и ЭЭГ
Привет, Хабр! Сегодня разберем интересную научную работу, которая находится на стыке нейронаук и искусственного интеллекта. Исследователи создали уникальный датасет и модель для декодирования активности мозга человека во время просмотра видео. Давайте посмотрим, как это работает.
Gleamer и будущее медицинской визуализации: интеграция ИИ в МРТ
Медицинская визуализация — это широкий спектр, охватывающий несколько различных технологий. После работы над инструментами на основе ИИ для улучшения качества рентгеновских снимков и маммографии французский стартап Gleamer теперь стремится заняться магнитно-резонансной томографией (МРТ).Вместо того чтобы начинать с нуля, Gleamer
МРТ для DataScience. Часть 8
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь. 8. Некоторые подходы к препроцессингу и аугментации данных8.1. Выравнивание распределений и другие гистограммные методыВыравнивание распределений широко применяется при обработке обычных изображений. Однако для них используется единая шкала значений от 0 до 255. МРТ-данные имеют каждое свою шкалу, значения которых порой достигают десятков тысяч. Это сильно затрудняет применение стандартных методов.
МРТ для DataScience. Часть 7
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь. 7. Задача выбора нужной серии из исходного набора данных7.1. Постановка задачи
МРТ для DataScience. Часть 6
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь. 6. Некоторые библиотеки для работы с МРТ-изображениямиОсновной акцент при рассмотрении всех аспектов работы с МРТ-изображениями делается на данных в формате DICOM, которые создаются непосредственно при проведении исследования на МР-томографе, а, значит, не содержат неизвестных искажений от применения различных преобразований.
МРТ для DataScience. Часть 5.2
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь. 5.5. Размерности серий и их регистрацияПодводя итоги рассмотренных серий:Каждая анатомическая серия представляет собой 3-мерный объем, содержащий набор слайсов одинакового размера. В разных исследованиях может использоваться разная матрица, определяющая высоту и ширину каждого слайса, и разное количество слайсов.
МРТ для DataScience. Часть 5.1
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь.5. Некоторые серии и методы Большое количество настроек импульсных последовательностей (и не только их) приводит к разнообразию получаемых изображений. Их условное разделение на группы помогает лучше ориентироваться в этом «мире» и более точно применять те или иные методы их анализа.
МРТ для DataScience. Часть 4
Продолжаем разбираться со особенностями МРТ-данных для обучения нейронных сетей. Содержание и первые части цикла статей здесь.4. Геометрия МРТ изображений4.1. Размеры и значения пикселейвокселейДискретность К-пространства естественным образом влечет за собой обобщение реальных данных в пределах одного элемента матрицы и, в последующем, в пределах одного пикселя итогового изображения. Реальные размеры пикселей задаются в миллиметрах.
МРТ для DataScience. Часть 3
3. От сигнала к изображениюПродолжаем разбираться с физическими основами генерации МРТ-данных.3.1. Импульсные последовательностиИмпульсная последовательность (ИП) – это серия радиочастотных и градиентных импульсов заданной формы, амплитуды и интервала между ними, многократно повторяемых во время сканирования.Каждый РЧ-импульс технически задается векторной амплитудой, определяющей направление поля В1 и длительностью tp. Импульс отклоняет вектор М на определенный угол q в плоскости, перпендикулярной В1.
МРТ для DataScience. Часть 2
"Ликбез по устройству МР-томографа" - вторая часть цикла статей. Содержание цикла и первая часть "МРТ и другие виды медицинской визуализации" здесь.Картинка для обложки статьи создана в ИИ Шедеврум. 2. Ликбез по устройству МР-томографа
