63、辐射剂量减少技术与自然语言处理信息提取综述

辐射剂量减少技术与自然语言处理信息提取综述

在医疗影像领域,辐射剂量的控制与图像质量的保证一直是研究的重点。同时,自然语言处理(NLP)在信息提取方面也有着广泛的应用。下面将详细介绍辐射剂量减少技术以及NLP在特定文档信息提取中的应用。

辐射剂量减少技术
辐射剂量现状

从1980年到2013年,英国的扫描次数增加了20倍,美国则增加到43倍。人体组织吸收的辐射剂量超过最低剂量标准,这增加了患癌症的概率。2007年美国的一项调查显示,放射检查导致了29,000例新的癌症病例。

相关指标及计算方法
  • CTDI(Computed Tomography Dose Index) :是一种以戈瑞(Gy)为单位测量的辐射暴露指数,估计剂量取决于患者的体型。计算公式为:
    [CTDI = \frac{1}{N \times T \int_{-50mm}^{50mm} D(Z)d(z)}]
    其中,(D(z)) 是Z方向的辐射剂量,(N) 是X射线源每次360°旋转时的有效探测器数量,(T) 是切片厚度。
  • CTDIw(Weighted CT Dose Index) :加权CT剂量指数,计算公式为:
    [CTDIw = \frac{1}{3} \times CTDIc + \frac{2}{3} \times CTDIp]
    其中,(CTDIc) 是头部和身体模型中心孔处的CTDI值,(CTDIp) 是在头部和身体模型的9、6、3和12点钟位置计算的CTDI标准值。
  • D
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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