目录零、前言一、CT：二、IDL显示CT图像 零、前言本篇博客介绍一些有关于CT图像的基本知识和概念，然后通过IDL语言来显示CT图像。一、CT：CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，输入计算机处理。而图像形成的处理有
前一篇中介绍了一种双向的递归神经网络，将数据进行正序输入和倒序输入，兼顾向前的语义以及向后的语义，从而达到更好的分类效果。 之前的两篇使用递归神经网络做的是分类，可以发现做分类时我们不需要使用时序输入过程中产生的输出，只需关注每个时序输入产生隐藏信息，最后一个时序产生的输出即最后的输出。&nb
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2023-11-19 10:28:16
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论文提出了latent diffusion models (LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件
RadiAnt DICOM Viewer破解版是医学数字成像和通信软件，轻松处理和显示DICOM格式的医学图像，RadiAnt DICOM Viewer使用可显示从不同成像方式获得的检查结果，包括数字射线照相（CR，DX）、乳腺X射线摄影术，数字化乳房断层扫描（MG）、计算机断层扫描（CT）、磁共振（MR）、正电子发射断层扫描PET-CT（PT）、超声检查（美国，IVUS）、数字血管造影（XA）、
一.医学诊断报告生成1.特点不同于image captioning 或者 sentence generation， 报告的句子结构更复杂，通常由固定模板套路，设计到医学专业词汇，对语言逻辑性，疾病判断准确性要求高。2.相关方法早期方法包括： 基于模板检索 基于学习生成 目前的方法将二者融合，平衡了模板检索和学习生成，产生更准确，流畅有逻辑的诊断报告3.论文解读《Hybrid Retrieval-G
1、知识点（1）GD库GD库是处理图像的扩展库，它提供了一系列用来处理图像的API，使用GD库可以生成缩略图、验证码、对图片添加水印等。在PHP中要想使用GD2库，需要打开PHP的配置文件php.ini，删除文件里“;extension=php_gd2.dll”选项中的分号“;”，然后保存修改后的配置文件，并重新启动Apache服务器即可启动GD函数库。要想验证GD库是否开启成功，可以通过函数ph
图像处理基本方法-C语言生成纯色BMP文件1、目的我们有时需要产生各种各样的纯色图片，于是设计了这个简单的基本的图像处理小程序。本文主要实现基本的BMP图片数据的生成过程，并保存为Windows可以识别的BMP文件。本文是由C语言完成该功能，因为本人很久以来主要使用C语言进行开发，所以就先使用c语言实现这个功能。2、所需知识和材料1）、windows电脑，安装vmware虚拟机，并安装ubuntu
其二，多分辨率依赖性为跨 z_t^r 共享权重和计算提供了机会，从而以更高效的方式重新分配计算，并实现高效训练和推理。如下图 3 所示，研究者早期探索发现，当以最低分辨率分配大部分参数和计算时，MDM 实现了明显更好的扩展性。本文中，研究者提出了俄罗斯套娃式扩散模型（Matryoshka Diffusion Models，MDM）它是用于端到端高分辨率图
原创
2024-08-07 09:24:30
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一、建模和问题描述 model/problem归纳/建立一个简洁而不失深度的问题/数学模型1、建立模型①自己提出的新模型，要重点描述。②已有的模型，直接引用，太复杂的就不必赘述。③自己改进的已有模型，重点描述改进的部分。2、归纳问题①科学问题，有学术性。②专业的学术语言。二、方法method提出一个有效又不失普遍性的方法。1、抽象的通用方法①源于实际问题，高于实际问题。②针对一类问题的通用解决方法
扩散模型（Diffusion Models）是近年来在深度学习领域中发展的强大工具，广泛应用于图像生成、语音合成等多项任务。它通过逐步添加噪声和去噪声的过程，生成高质量的样本。在探索如何解决扩散模型相关问题时，我们将详细探讨协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测等方面。
### 协议背景
扩散模型的演进可以追溯到2015年，当时机器学习社区开始关注将“噪声”纳入训练过程以生
Denoising Diffusion Restoration Models 是一种新兴技术，主要用于图像还原和无噪声生成。在这篇博文中，我将分享解决“Denoising Diffusion Restoration Models”相关问题的逐步指南。我们将涵盖环境准备、核心操作流程、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用，最终帮助你更好地了解和实现这一模型。
## 环境准备
首先，我们需要正
Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPMs）是一种用于生成模型的新颖方法，近年来受到广泛关注。在这篇博文中，我将详细记录如何解决与DDPM相关的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，确保你的系统满足以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 至少 16GB 的内存
- 高
▲ 该优化目标可以通过随机采样实现。关于对证据下界的不同简化形式。其中我们提到第二种
原创
2024-07-24 10:29:56
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在这篇博文中，我们将探讨如何解决“Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models”相关的问题。我们会从协议背景开始，层层深入，直到性能优化和多协议对比，确保你能对这个技术有个全面的了解。
### 协议背景
在探索“Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models”时，首先要认识到其在深度学习中
# SAR Image Synthesis with Diffusion Models
在本篇博文中，我们将深入探讨如何解决“SAR Image Synthesis with Diffusion Models”的问题，并详细记录解决这一问题的过程。我们将重点涵盖多个关键部分，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展。
## 版本对比
我们首先比较了不同版本的Diffu
基于文本的视频编辑：考虑到现有文本 - 视频数据规模有限，目前大多数基于文本的视频编辑任务都倾向于利用预训练的 T2I 模
原创
2024-08-07 09:51:32
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Quantum circuit synthesis with diffusion models 是近年来量子计算领域中的一个重要问题。本篇文章将详细描述其解决过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面。
## 版本对比
在量子电路合成中，不同版本的扩散模型具有不同的特性和适用场景。以下是版本特性的对比：
| 特性 | 版本1
▼什么是远红外线太阳光线大致可分为可见光及不可见光。可见光经三棱镜后会折射出紫、蓝、青、绿、黄、橙、红颜色的光线(光谱)。红光外侧的光线，在光谱中波长自0.75至1000微米的一段被称为红外光，又称红外线。红外线属于电磁波的范畴，是一种具有强热作用的电磁波。红外线的波长范围很宽，人们将不同波长范围的红外线分为近红外、中红外和远红外区域，相对应波长的电磁波称为近红外线、中红外线及远红外线。 
CT图像是以不同的灰度来表示，反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，与X线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收区，即低密度区，如肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。但是CT与X线图像相比，CT的密度分辨力高，即有高的密度分辨力（density resolutiln）。因此，人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也能形成对比而成像。这是CT的突出优点。所以，CT可以更好地显示
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2024-04-07 15:30:21
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实验题：CT图像的代数重建问题（线性方程组的应用）X射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影，CT则通过不同角度的X射线得到3维对象的多个2维投影，并以此重建对象内部的3维图像。代数重建方法就是从这些2维投影出发，通过求解超定线性方程组，获得对象内部3维图像的方法。这里我们考虑一个更简单的模型，从2维图像的1维投影重建原先的2维图像。一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖，每个网格
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2024-03-10 13:26:35
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