Suggerimenti Per Risolvere La Sepoltura Causata Da Un Errore Di Smart Switch

Per viaggiare generalmente nel mondo delle miniature fantastiche, il motto principale è tipicamente Lewis della luce o degli elettroni. Raggi forti, sappi che ci sono schemi di resa più chiari, fanno male alle piante. D’altra parte, i supporti deboli possono produrre immagini rumorose ea bassa risoluzione.

In uno studio particolare recentemente pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, i ricercatori della Texas A&M University hanno presentato un algoritmo basato sull’apprendimento significativo che può ridurre la granulosità attraverso immagini a bassa risoluzione e rivelare nuovi dettagli che sarebbero nascosti nel rumore.

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“Le immagini esattamente che sono esposte a raggi deboli possono essere rumorose, il che può nascondere dettagli interessanti e preziosi nei campioni biologici”, ha affermato il dott. Shuiwang Ji, assistente insegnante presso il Dipartimento di ingegneria informatica. “Per aiutare questo problema, usiamo metodi puramente computazionali. routine per la creazione di immagini a risoluzione più elevata, e il nostro personale lo faràAzalea in questo studio è che abbiamo questa risoluzione che può essere migliorata, che è molto simile alla scelta di un abbagliante. €

Gee ha aggiunto che, a differenza di altri buoni algoritmi di riduzione del rumore che possono utilizzare solo i dettagli di una favolosa piccola p-slice di un’immagine a bassa risoluzione, la loro formula dell’algoritmo mobile può determinare i pixel che potrebbero avere schemi in tutta l’immagine rumorosa si moltiplicano e potenziato… …la sua efficacia come qualsiasi strumento di riduzione del rumore.

Invece di affidarsi esclusivamente all’hardware del microscopio per ridurre la risoluzione dell’immagine, una tecnica nota che può essere migliorata consiste nell’installare la microscopia, una combinazione di software e hardware, per aiutarti a migliorare la qualità delle immagini associate. L’immagine fine registrata nel microscopio di fronte a viene sovrapposta all’immagine della fotocamera digitale generata dal computer. È la promessa legittima di questo è ciò che la tecnica di imaging non solo riduce i costi in modo veritiero, ma anche automatizza l’analisi dell’imaging medico, rivela ulteriori punti salienti che l’occhio potrebbe perdere.

Ora è stato scoperto che il software basato direttamente su un algoritmo di apprendimento automatico chiamato deep learning rimuove praticamente la sfocatura o il rumore nelle immagini. Queste formule possono essere pensate come composte verso l’alto da molti strati interconnessi o fasi di elaborazione utilizzando le quali viene catturata un’immagine di input a bassa risoluzione e poi viene prodotta un’immagine di output ad alta risoluzione.

Nelle vecchie tecniche di elaborazione delle immagini basate sull’apprendimento profondo, tutto il numero e la rete cellulare tra i livelli determina il tipo di numero di pixel in un’immagine di input che gli esperti affermano contribuiscono a un valore di singolo pixel superiore all’output di una determinata immagine . Questo divertimento non può essere modificato, l’algoritmo di apprendimento istantaneo dovrebbe essere addestrato ed è davvero pronto per rimuovere i toni dalle nuove immagini. Tuttavia, Ji ha detto che scoprire il numero di pixel di saggezza, linee di percezione tecnicamente riconosciute, è il potere dell’algoritmo.

“Fornisci un campione di un segmento di pratica con motivi a pannocchia . “La maggior parte degli algoritmi di deep learning utilizza prima le informazioni locali per riempire l’apertura umana nell’immagine generata dal rumore”, ha detto Gee. “Ma questo è inappropriato, perché i criteri influenzano in modo significativo lo schema ripetitivo nel campo visivo della TV, perché il campo di ricezione è certamente fisso. Invece, il deep learning richiede algoritmi con campi di feedback flessibili in grado di raccogliere informazioni sulla struttura complessiva di un’immagine. ”

Per superare questo buffer, Gee e i suoi ragazzi hanno sviluppato un ulteriore algoritmo di deep learning in cui è possibile ridimensionare dinamicamente il campo percettivo. A differenza dei precedenti algoritmi, che potevano combinare solo informazioni da un piccolo numero di p, il loro nuovo algoritmo, denominato Global Voxel Transformer Enterprise Network (GVTNets), può aggregare informazioni da qualsiasi area più ampia insieme all’immagine secondo necessità.

Analizzando algoritmi di prestazioni personali utilizzando un software di deep learning simile, un ricercatore ha scoperto che GVTNets tr Richiede una quantità ridotta di dati di addestramento e può facilmente elaborare le immagini per un livello più elevato di riduzione del rumore rispetto ad altri tipi di algoritmi sul campo. Inoltre, le immagini specifiche ad alta risoluzione ottenute erano paragonabili alle immagini registrate su un raggio minimo ad alta energia.

I ricercatori hanno appreso che il loro nuovo algoritmo dovrebbe essere facilmente personalizzato per scopi diversi dalla cancellazione del rumore.

“I nostri studi scientifici contribuiscono al campo emergente della microscopia acuta, in cui le informazioni false sono facilmente integrate in un nuovo microscopio definito”, ha affermato Gee. “Tuttavia, le tecniche di deep learning come la nostra spesso ci consentono di trascendere l’esatto limite fisico della luce, che in precedenza si diceva fosse impossibile. Questo può essere di notevole importanza per molte applicazioni, comprese quelle cliniche, varietà come la valutazione dello stadio di progressione del cancro e poi la differenziazione tra i gruppi cellulari per la prognosi del tipo di malattia. “

Zhengyang Wang Yaochen e Xie, composti da IT e Engineering, hanno contribuito in egual modo a questa grafica.

Questo studio è finanziato dai progetti National Science Foundation, National Institutes of Health e dall’Agenzia per i progetti di ricerca avanzata del Dipartimento della difesa degli Stati Uniti.