Consejos Para Resolver El Entierro Causado A Través Del Proceso De Error De Interruptor Inteligente

Para recorrer el sector de las miniaturas fantásticas, el lema principal es Lewis de luz o electrones. Los rayos fuertes, conociendo la idea de que existen patrones de rendimiento más claros, dañan sus plantas. Por otro lado, los haces débiles pueden producir imágenes ruidosas de baja resolución.

En una investigación publicada recientemente en la revista Nature Machine Intelligence, investigadores de la Universidad Texas A&M presentaron su algoritmo basado en el aprendizaje que puede reducir la granulosidad en videos de baja resolución y revelar nuevos detalles que de otra manera se encontrarían ocultos en el ruido.

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“Las imágenes que podrían estar expuestas a rayos débiles pueden ser ruidosas, lo que a menudo puede ocultar detalles interesantes y valiosos en muestras consanguíneas”, dijo el Dr. Shuiwang Ji, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Informática. “Para resolver el problema, utilizamos métodos puramente computacionales. Enfoque en la creación de imágenes de mayor resolución, y lo que vamos a Azalea por este estudio es que tenemos un asentamiento que se puede mejorar, que es muy parecido en múltiples formas a la elección de una luz de carretera. €

Gee agregó que a diferencia de otras buenas fórmulas de reducción de ruido que solo pueden usar detalles de un p-slice manejable de una imagen de baja resolución, su fórmula de criterios de algoritmo inteligente puede determinar los píxeles que pueden ser bendecidos con patrones en toda la imagen ruidosa. distribuido pero potenciado … … su eficacia como herramienta de reducción de apariencia.

En lugar de depender únicamente del hardware del microscopio para reducir la resolución de la imagen, una técnica reconocida que se puede mejorar es utilizar la microscopía, una combinación de software y hardware, para mejorar la calidad de las imágenes asociadas. La impresión normal registrada en el microscopio frente a un adecuado se superpone a la imagen digital generada por computadora. La promesa legítima de esta técnica de imagen es no solo reducir los costos, sino también automatizar el análisis de imágenes médicas, y revela cualquier detalle adicional que muchos ojos pueden pasar por alto.

Actualmente se ha descubierto que el software que se basa directamente en prácticamente cualquier algoritmo de aprendizaje automático llamado aprendizaje profundo elimina eficazmente el desenfoque o el ruido en las imágenes. Se puede pensar que estos algoritmos están compuestos por muchas capas interconectadas o pasos de procesamiento en los que generalmente se captura una imagen de entrada de baja resolución y en los que se produce una imagen de salida de alta resolución.

En las antiguas técnicas de procesamiento de imágenes basadas en el aprendizaje profundo, la red de pocos y celulares entre las capas determina la cantidad de píxeles en una imagen de entrada que crean un valor superior de un solo píxel en la salida actual de una imagen determinada. Este valor simplemente no se puede cambiar, el algoritmo de aprendizaje instantáneo se ejercita y está realmente listo para eliminar el ruido entre nuevas imágenes. Sin embargo, Ji dijo que determinar nuestro número de píxeles de sabiduría, técnicamente llamados marcas de percepción, es el poder de los criterios del algoritmo.

“Proporcione una muestra de una sección repetida con patrón de mazorcas. “La mayoría de los algoritmos de aprendizaje profundo benefician principalmente a la información local para llenar el vacío humano a través de la imagen generada por el ruido”, anunció Gee. “Pero esto es inapropiado, porque el algoritmo afecta mucho más el patrón de repetición en el tono de visión de la TV, porque el campo de recepción está corregido. En cambio, el aprendizaje profundo requiere algoritmos con campos de reacción adaptables que puedan recopilar información como parte de toda la estructura general de una imagen. “

Para superar este búfer, Gee y sus estudiantes desarrollaron un algoritmo de aprendizaje profundo adicional que definitivamente redimensionará dinámicamente el campo perceptivo. A diferencia de las técnicas anteriores, que solo podían combinar información de un número diminuto de p, su nuevo algoritmo, conocido dado que Global Voxel Transformer Enterprise Network (GVTNets), a veces puede agregar información de cualquier área más grande entre la imagen según sea necesario.

Al analizar sus algoritmos de resultados utilizando un software de aprendizaje profundo similar, el análisis encontró que GVTNets tr Requiere menos datos de trabajo y puede procesar fácilmente imágenes con un nivel significativamente más alto de reducción de ruido que otras técnicas en el campo. Además, las representaciones de alta resolución obtenidas fueron comparables a las imágenes grabadas con un haz mínimo de alta energía.

Los investigadores encontraron que su nuevo algoritmo debería adaptarse fácilmente y ser adecuado para fines distintos a la cancelación de ruido.

“Nuestra investigación le da al campo emergente de la microscopía inteligente, que la información falsa se integra fácilmente en un microscopio limpio”, dijo Gee. “Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje profundo similares al nuestro a menudo nos permiten trascender el límite visible de la luz, que antes se pensaba que era imposible. Esto puede tener un gran precio para muchas aplicaciones, incluidas las clínicas, como la evaluación del estadio de progresión del cáncer y la distinción entre grupos de células para el pronóstico del problema de salud. “

Zhengyang Wang Yaochen y Xie, incluidos TI e Ingeniería, contribuyeron igualmente a esta imagen.

Este estudio está financiado por proyectos de la Fundación Nacional de Ciencias, los Institutos Nacionales de Salud y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de EE. UU.

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