檢索結果：共42筆資料 檢索策略： "黃騰毅".cadvisor (精準)
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本研究探討心肌T1映射技術中常見的問題，即呼吸引起MOLLI影像之間的錯位，進而影響T1映射的準確性，需要進行運動校正。我們提出了一種解決方案，透過使用生成對抗網絡來生成一致心臟位置的虛擬MOLLI…
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本研究以人工智慧的方式，訓練用於完成心臟區塊分割的模型，尤其是針對心肌的詳細分割為目的，而在研究結果顯示，最佳的模型切割方式為將心臟不僅僅是切割出左心室與右心室的區塊，亦將心肌分割出心室中膈以及非心…
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在醫療領域當中，專業人士藉由觀察大腦皮質下不同區域體積的異變，進而做出診斷與分析，如評估病人的病況以及檢查神經系統狀況。因此，取得精準的大腦皮質下分割結果至關重要。本研究基於神經網路架構，開發具大規…
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我們開發了一種基於生成對抗網絡產生的虛擬位移場對面迴訊影像進行無參考的失真校正方法。網絡模型的輸入是擴散張量影像數據集的三維原始b0影像，輸出目標是從反向梯度校正方法導出的相應位移場。獲得的模型使用…
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磁共振成像圖像的準確性受到磁場不均勻引起的失真問題影響。為了解決這些失真問題，許多EPI校正方法被廣泛應用。傳統的EPI校正方法通常需要使用參考圖像，例如反相圖像或額外的校準掃描，以校正EPI序列中…
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磁共振心臟影像能以多切面的方式重建3維空間的人體心臟影像，因此能提供足夠的資訊進行心臟功能的診斷。本研究以人工智慧的方式，訓練一個機器模型來完成心臟區塊分割的標籤繪製，同時使用包含時間序的四維磁共振…
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現代醫學中，細胞腫瘤為一種複雜的疾病，而腫瘤細胞的切片影像則能為醫生提供腫瘤內各類型的細胞組成以及分布概況，並可透過此影象對病患做初步的病症判讀。本研究結合機器學習及人工智慧的方式，設計一套腦腫瘤類…
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腦神經膠質瘤為大腦中支持組織所產生的腫瘤，平均存活時間只有二至三年，治療方式與腫瘤的位置及大小相關。因此BraTS2017在魁北克舉辦一個相關比賽，希望透過自動化的方式將腦神經膠質瘤術前病患的磁振造…
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本研究目的在於重現Tustison研究中所使用的機器學習流程，提出一系統方法，將腦結構T1影像（T1-weight imaging）利用FreeSurfer切割出大腦皮質厚度，使用機器學習方法和大型…
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心肌胞外比容的定量計算可以用於評估心肌纖維化，透過磁共振造影儀器掃描得到施予對比劑前後的T1映像，加上經由血液檢查得到的血球容積比，逐一計算出每一個像素的心肌胞外比容。AHA-17模型已廣泛的運用於…