Рисунок на тему моё здоровье
Здоровый образ жизни рисунок
Рисование здоровый образ жизни
Рисунок на тему здоровое питание
Рисунок на тему правильное питание
Здоровый образ жизни рисунок
Рисунок на тему будь здоров
Рисунок на тему здоровый образ жизни
Рисунок на тему здоровый образ жизни
Конкурс рисунков день здоровья
Здоровый образ жизни рисунок
Рисунок на тему здоровье
Плакат здоровое питание
Здоровый образ жизни глазами детей
Здоровье рисунок
Моя семья за здоровый образ жизни рисунки
Рисование на тему здоровье
Детский рисунок спорт
Здоровый образ жизни рисунок
Рисунок на тему здоровье в наших руках
Рисунок на тему ЗОЖ
Здорово здоровым быть конкурс
Конкурс рисунков здоровый образ жизни
Лёгкие рисунки на тему здоровый образ жизни
Детские рисунки здоровый образ жизни
Рисование здоровое питание
Детские рисунки здоровый образ жизни
Спорт глазами детей
Каникулы с пользой для здоровья конкурс рисунков
Рисунок на тему берегите здоровье
Здоровый образ жизни рисунок
Здоровье наше богатство рисунки
Здоровый образ жизни рисунок
Плакат на тему здоровое питание
Дружи со спортом рисунки
В здоровом теле здоровый дух рисунки
Рисунки детей на свободную тему детей
Иллюстрация на тему лето
Конкурс рисунков спорт в моей жизни
Спорт глазами детей
Рисование на тему Здоровые зубки
Детский рисунок на спортивную тему
Здоровье глазами детей
Детские рисунки на тему здоровое питание
ГТО глазами детей
Нездоровый образ жизни рисунок
Плакат здоровый образ жизни
Нарисовать здоровый образ жизни
Здоровый образ жизни рисунки легкие
Рисунки детей на тему правильное питание залог здоровья
Спорт глазами детей
Рисунок будь здоров
Плакат на тему здоровый образ жизни
Рисунки на тему спорт легкие
Плакат на тему здоровый образ жизни
Здоровье путь к успеху рисунки
Рисование на тему здоровое питание
Рисунок на тему моё здоровье в моих руках
Здоровый образ жизни рисунок
Здоровье наше богатство
Конкурс рисунков здоровье
Рисунок готов к труду и обороне
Риснкое на тема здоровый ОБРПЛ жизни
Здоровый образ жизни рисунок
Спорт глазами детей
Конкурс детского рисунка здоровый образ жизни
Мое здоровье мое богатство
Здоровым быть здорово
Рисунок на тему спорт
Рисование Здоровые зубы
Со спортом дружить здоровым быть
Рисунок по здоровому питанию
Здоровый образ жизни рисунок
Здоровый образ жизни рисунок
ГТО рисунок на конкурс
Рисунок на тему спорт
Плакатьвредные привычки
Рисование здоровье
Рисуем здоровье
Рисунок на тему здоровое питание
Здоровье это здорово плакат
Плакат мы за здоровый образ жизни
Рисунок на тему здоровье
Плакат на день здоровья
Рисование здоровый образ жизни
Конкурс рисунков улыбка
Здоровый образ жизни рисунок на срисовку
Рисунок о здоровье 3 класс
Детский рисунок на тему здоровый образ жизни
Комментарии (0)
Написать
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Как с помощью нейронной сети снизить дозу КТ, не потеряв в качестве реконструкции / Хабр
Привет, Хабр! Всем известно, что чрезмерное использование рентгеновских лучей негативно влияет на здоровье человека. Однако метод компьютерной томографии очень востребован, так как позволяет неинвазивно визуализировать изображение внутренней структуры человеческого тела. Поэтому задача снижения дозы в методе КТ возникла с момента введения в эксплуатацию первых сканеров. Существует множество методов снижения дозы излучения, получаемой пациентом, но, к сожалению, все они ведут к снижению диагностических качеств реконструированных изображений. Мы разработали метод снижения дозы излучения за счет снижения числа проекций, который сохраняет качество реконструированного изображения. Теоретически обоснованный метод базируется на применении нейронных сетей, показывает хорошее качество реконструкций, а быстродействие метода достигается за счет использования легковесной нейронной сети. Качество работы метода демонстрируется на открытом датасете с результатами томографии грудной клетки человека.
Обо всем этом мы и расскажем в данной статье.
В нашей работе “Neural network regularization in the problem of few-view computed tomography” [1] мы предложили подход LRFR (Learned residual fourier reconstruction), который заключается в использовании особой нейронной сети для корректировки результатов реконструкции, без отклонения от исходных проекций.
Не уменьшая общности, будем рассматривать задачу двумерной томографической реконструкции. Чтобы понять суть подхода, рассмотрим связь между значениями проекций и реконструкций, которая представима в виде матричного уравнения
P = AR,
где P — матрица измеренных значений, R — изображение реконструкции, A — матрица связи между пикселями изображения R и пикселями проекций P.
Представленное матричное уравнение является системой линейных уравнений. Такие системы могут быть определены (иметь одно решение) и недоопроеделены (иметь множество решений). Второе может происходить в том случае, если количество известных значений меньше неизвестных, что соответствует случаю малого числа проекций.
Рисунок 1. Левая картинка — малоракурсная реконструкция. Правая картинка — модуль от двумерного Фурье образа реконструкции. Ненулевые линии на правой картинке соответствуют значениям проекций.
Таким образом, существует множество реконструкций (решений), точно соответствующих измеренным проекциям. Как следствие, становится невозможно определить верное решение без условия, ограничивающего область решений.
Мы предлагаем доуточнять реконструкцию в пределах возможных решений с помощью нейронной сети, основанной на следствии из теоремы о центральном сечении. Эта теорема утверждает, что значения одномерного Фурье образа строчки нашей проекции совпадают со значениями вдоль некоторой линии в двумерном Фурье образе реконструкции. Демонстрация этих линий приведена на рисунке 1. У этой теоремы есть следствие, которое утверждает, что если значения реконструкции вдоль этих линий проекций будут нулевыми, то посчитанные проекции от этой реконструкции будут нулевыми.
Именно такие реконструкции позволяют доуточнить исходную реконструкцию, не выходя за множество возможных решений.
Для доуточнения мы используем U-net нейронную сеть, выход которой потом приводится в Фурье пространстве к нулевой проекции. На вход U-net сети подается изображение реконструкции, которое было предварительно интерполировано в частотном пространстве другой нейронной сетью. Схематичная архитектура предложенного подхода на рисунке 2. FT Mul, FT Mul 2, FT Mul 3 — это матрицы, которые умножаются на двумерный Фурье образ для придания добавкам от нейронных сетей свойства нулевых проекций от них. Точные архитектуры предлагаем посмотреть в нашей статье, указанной выше.
Рисунок 2. Архитектура предложенного подхода
Обучение проводилось на открытом датасете Low Dose CT Challenge [2], который содержит КТ сканы органов пациентов и соответствующие реконструкции. Всего в наборе 156 трехмерных реконструкций пациентов разного возраста и состояния здоровья.
На вход нейронной сети подавались изображения реконструкции, полученные по 32 проекциям с помощью итеративного алгоритма SIRT.
На рисунке 3 видно, что реконструкция SIRT имеет легко различимые артефакты, например радиальные лучи и сильное размытие изображения.
Рисунок 3. SIRT-реконструкция(слева) и идеальное изображение(справа).
Предложенный подход мы сравнили с LPDR [3], широко известным нейросетевым подходом для решения задачи томографии. LPDR использует нейронные сети одновременно для обработки проекций, так и для обработки реконструкций, что делает его точным, но медленным. Примеры реконструкций, полученных с помощью этих сетей, показаны на рисунке 4. Видно, что подход LPDR сохранил радиальные артефакты малоракурсной томографии. На изображениях реконструкции предложенного подхода данных артефактов не наблюдается.
Рисунок 4. Сравнение предложенного нами подхода с LPDR.
Подход | PSNR | SSIM | Время реконструкции одного среза (мсек) | Количество обучаемых параметров | Количество арифметических операций |
LPDR | 37. |
11Результаты работы сетей оценивались по метрикам SSIM, PSNR и времени восстановления изображений. Как видно из таблицы, предложенный подход показывает более высокую точность восстановления изображений и меньшее время работы на одном изображении.
Важно отметить, что подход LPFR имеет меньшее количество операций сложения и умножения, но большее количество обучаемых параметров. Замеры времени работы алгоритмов проводились на вычислителе со следующими параметрами: процессором AMD Ryzen 7 2700x, видеокарта Nvidia Titan Xp.
Заключение
Сегодня мы представили вам подход для построения реконструкций из небольшого количества проекций. Подход заключается в алгебраической реконструкции с последующей обработкой нейронной сетью, которая включает вычисления в пространстве Фурье. Тестирование проводилось на проекциях, общее число которых составило 32. В используемом наборе данных в среднем приходилось 613 проекций. Таким образом удалось сократить дозу на ~94.
7%.
Предложенный подход по сравнению с LDPR на 0.012 точнее по метрике SSIM и на 0.5 по метрике PSNR. Время восстановления изображений в предложенном подходе в 1.5 раза меньше, чем у сравниваемого метода LPDR. Таким образом, предложенный метод заметно точнее и быстрее сравниваемого метода. Это делает его привлекательным для использования в реальных клинических условиях, где быстрота выполнения процедур является ключевым фактором.
Как мы видим, нейронные сети занимают все более серьезную позицию среди методов решения возникающих в томографии проблем. Кстати, нейросети в КТ активно используются в нашем продукте Smart Tomo Engine.
Ссылки
Yamaev, Andrei Viktorovich, et al. «Neural network regularization in the problem of few-view computed tomography.» Компьютерная оптика 46.3 (2022): 422-428.
McCollough, C. «TU‐FG‐207A‐04: overview of the low dose CT grand challenge.» Medical physics 43.
6Part35 (2016): 3759-3760.Adler, Jonas, and Ozan Öktem. «Learned primal-dual reconstruction.» IEEE transactions on medical imaging 37.6 (2018): 1322-133
6Part35 (2016): 3759-3760.Польза рисования, искусства и живописи для здоровья
Неважно, считаете ли вы себя талантливым или нет.
Делайте это для себя, потому что вам это нравится, и с уроками и практикой ваши скрытые таланты расцветут.
Делайте это, потому что творчество — это прекрасный способ стимулировать мозг, улучшить самочувствие и, возможно, оздоровиться!
Если вы повесите свое последнее произведение искусства на стену, это вызовет у вас такое же чувство.
Искусство снимает стресс. Живопись, скульптура, рисование и фотография – это расслабляющие и полезные хобби, которые могут снизить уровень стресса и привести к общему улучшению самочувствия.
Искусство улучшает когнитивные способности и память даже у людей с серьезными заболеваниями головного мозга.
Доктор Арнольд Брески — врач, создавший программу, которую он назвал «Настройка мозга», в которой используется искусство для пациентов с болезнью Альцгеймера и деменцией.
Он наблюдал 70%-й показатель успеха в улучшении памяти своих пациентов.
Он считает, что рисуя и раскрашивая, они соединяют правое и левое полушария мозга и выращивают новые клетки мозга.
Искусство и исцеление: может ли искусство быть лекарством?
Помимо помощи пациентам с деменцией и болезнью Альцгеймера, создание произведений искусства успешно помогает людям с тревогой, депрессией, посттравматическим стрессовым расстройством, хроническими болями, раком, высоким кровяным давлением, биполярным расстройством и другими серьезными заболеваниями Творчество — очень эффективный способ стимулировать мозг, и каждый может это сделать.
Узнайте о многих преимуществах искусства и о том, почему оно так полезно для психического здоровья.
Существует огромное заблуждение об искусстве и художниках.
Большинство людей считают, что вы рождены с талантом или нет, и вы ничего не можете с этим поделать.
Хотя мы не можем все быть Ван Гогами, желание творить, наряду с правильным обучением, может привести человека со скромным талантом к созданию искусства.
Польза искусства для мозга — это один из лучших способов, которыми использование кисти может принести пользу вашему мозгу и психическому здоровью.
Искусство стимулирует воображение. Если вы считаете себя правополушарным (артистичным) человеком, вы можете улучшить творческие способности, которыми уже обладаете.
Если вы считаете себя левополушарным (аналитиком), искусство будет стимулировать ваше творчество и воображение.
Используйте силу подсознания для самосовершенствования
Хотя такой взгляд на типы личности (или стереотипы!) может быть удобным способом определить ваши сильные стороны и таланты, на самом деле это устаревшее мышление.
Искусство делает вас более наблюдательным.
Создание произведений искусства помогает научиться «видеть», концентрируясь на деталях и уделяя больше внимания окружающей среде.
Искусство улучшает навыки решения проблем. В отличие от математики, в искусстве нет единственно правильного ответа.
Искусство поощряет нестандартное мышление и позволяет найти собственное уникальное решение.
A rt повышает самооценку и дает чувство выполненного долга. Мы вешаем рисунки наших детей на холодильник, чтобы повысить их самооценку.
Рисуем вместе: общественная жизнь и здравоохранение в современных комиксах
Глобальная пандемия и недавние движения за расовую справедливость стали испытанием для государственных и частных учреждений в этой стране; наше чувство коллективного благополучия; и семейная, социальная и гражданская жизнь. 
Эта интерактивная выставка, дополненная изображениями во всю стену из путеводителей Центра карикатурных исследований по системе здравоохранения и демократии США, включает в себя библиотеку из более чем 80 комиксов, охватывающих жанры мемуаров, исторических повествований, графических романов и информационных материалов. руководство, которое посетители могут просматривать. Находясь в галерее, посетителям также предлагается нарисовать свою собственную одностраничную восьмистраничную книгу за столами, оборудованными художественными принадлежностями, руководствуясь руководством от создателей Карантинной публичной библиотеки. Художники и другие эксперты будут проводить периодические семинары лично и онлайн для изучения тем, поднятых на выставке.
Уникальный формат комикса позволяет в краткой и понятной форме рассказать о том, как наше физическое и психическое здоровье формируются под воздействием сложных американских систем, а также показать неравенство, присущее всем этим системам.
Комиксы, включенные в эту выставку, показывают, кто имеет право принимать решения о нашей жизни и нашем здоровье, и как эти решения влияют на отдельных людей и сообщества с течением времени, что часто определяется классом, расой, полом и почтовым индексом.
Куратор Мэг Ротцель, куратор выставок, Гарвардский институт Рэдклиффа
Гарвардский институт Рэдклиффа выражает благодарность Центру карикатурных исследований (CCS), художникам-карикатуристам Дэну Нотту и Джеймсу Штурм RI ’21, ученому Хиллари Чут, библиотекарю Мэтью Ноу, Основателям Quarantine Public Library Кэти Гарт и Трейси Хонн и The Million Year Picnic in Harvard Square за их помощь в разработке этой выставки.
Гарвардский институт Рэдклиффа выражает благодарность Благотворительному фонду искусств семьи Джонсон-Кулукундис, поддержавшему эту выставку.
- Посетите библиотеку иллюстрированных руководств Центра карикатурных исследований.
- Узнайте больше о карантинной публичной библиотеке.
- Просмотрите и загрузите библиографию комиксов, представленных на выставке.
- Посетите местную библиотеку и местные магазины комиксов, чтобы получить копии комиксов, представленных на этой выставке.
Присоединяйтесь к нам 22 сентября на Draw Us Together: Public Life and Public Health in Contemporary Comics 9Обсуждение открытия выставки 0036.
В Гарварде, делая выводы об американской системе здравоохранения ( Boston Globe , 11/29,22)
Регистрация через Calendly приветствуется. Каждое бронирование предоставляет доступ только для лица, указанного в подтверждении. Пожалуйста, делайте отдельные заказы для каждого члена вашей группы.
Чтобы подать заявку на групповую или классную экскурсию по выставке, отправьте эту форму не менее чем за 2 недели до даты желаемого посещения. Пожалуйста, поймите, что нам может быть трудно принимать запросы с коротким уведомлением. Мы сделаем все возможное, чтобы выполнить каждый запрос, но иногда из-за графика или нехватки персонала некоторые запросы не могут быть удовлетворены.