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X光图像重建高级工具箱

洞察力从业界Matthew Andrew博士科学家济斯显微镜
Matthew Andrew博士访问AZOM高级重建工具箱

高级重建工具箱是什么

上头高级重建工具箱指Zeiss提供一系列技术用于X光图像重构和对比改善包括OptiRecon、DeepRecon和相位变换产品

DeepRecon为X光重建首次应用深学习法使获取速度大为提高十倍或图像质量大为提高固定获取速度解锁性能应用 使用传统重建前不切实际

深入学习重构范围广得多样本类的性能解开, 使用户无需深学习知识完全自动训练自己的重建网络

这是一项真正令人振奋的发展,因为这些方法的实现往往受深入学习技术熟练程度的制约。深入检索项目将首次有效把这种技术的功用带入每个实验室

相位演化技术大大改善图像对比样本、低能或高空间分辨率,相位反射效果否则可能支配

可解释DeepRecon比其他类似技术的长处吗?

传统上重建使用Feldkamp-Davis-Kress重建等分析技术当数据极低噪声并透透多角采井时,这些方法效果很好

高分辨率成像执行可能导致不切实际长获取时间限制X射线成像应用,特别是在吞吐量关键工业区原地实验绝对时间解析至关紧要,或甚至执行挑战性成像实验时,如内部图像仪,实验固有高噪声

如果不能满足这些需求,图像重构的人工品和噪声水平不可接受,并因此极有限实用性

深入学习是一种令人振奋的新技术,它改变了广度,如天气预测和股市分析,但在微结构分析中的应用仍处于初级阶段

DeepRecont首次实施深学习重建使用网络培训,网络图像质量与传统技术大为缩短获取时间相同,或等量固定获取时间大为提高图像质量使用直接取自分析数据的知识,大大提高结果质量

哪些领域最能从 DeepRecon中得益

深ReconPro允许深入学习重构的力量 面向所有应用其中包括学术科学家和工业科学家,例如电池分析科学家。

欧洲杯足球竞彩学术研究者对不同电池配方基础微结构可能感兴趣,并想获得最高质量图像,即使是电池内低对比材料也是如此。

deepReconPro应用可大举提高图像质量,降低重构图像噪声水平,从而显示否则可能被噪声隐藏的结构

产业研究者可能有兴趣了解电池循环如何诱发微结构变换有效a原地DeepReconPro可用以极大提高绝对时间分辨率,使研究者获取更多实验点数和更高分辨率以了解影响结构的底层过程

电池生产中,QA-QC工程师可能有兴趣使用DeepReconPro大幅改善获取时间,以便他们能在同一时间检查更多制作部件,有效减少增量部分分析成本而不损害图像质量

DeepReconPro提供平台

DeepReconPRO和相位演播Versa X射线显微镜和上下文微CT平台然而,我们正在研究如何将它拓展到X光组合的其他部分和范围外

X射线成像需求如何进化,深ReconPro如何满足这些需求

用户持续推延图像性能边界并始终需要系统最高质量、最高分辨率、最小噪声和最小文物级图像时间推移后,这种需求只增加并总是创新释放更好、更强强力高性能系统

欧洲杯线上买球其中包括X射线成像硬件创新,但我们也认识到现代算法方法、创新数据科学以及计算成像能力为技术开发提供了非常肥沃的土壤

同时,人们一直希望提高使用方便度或使研究人员更容易使用这些高级算法方法,而不管他们熟悉这些技术或技能。交错点是我们为何对DepReconPro如此兴奋的核心:它极强和极易使用

AI如何影响 DeepReconPro成像能力

AI是一个包涵性术语;机器学习是一个子集,而我们在ReconPro中使用的特定变量是深学习深入学习中,我们使用卷积神经网络重建培训工作流深入了解X射线成像所固有的物理和数学消除图像噪声和人工制品

DeepReconPro深神经网络技术对用户有什么好处

深度神经网络指可训练非线性图像滤波形式,该形式广泛用于成像任务,如语义和实例分割、图像分类、对象识别和其他回归问题

深学比浅学方法的主要长处之一是它不要求预选特定图像特征成复合特征矢量扩展其跨多应用和图像类型的潜在可应用性,但培训往往具有挑战性并需要广泛的培训数据。

DeepReconPro关键能力之一是它有能力培训新重建网络单线片集,以最优清除样本人工品和该数据集特有的噪声培训大约三小时后可完成,强健可重复性

培训能力极感振奋,因为它使科学家能够解锁大型数据集中已经存在的隐藏依存性,通过使用这些深神经网络用于映射成像

DeepReconPro如何提升X射线成像速度

深ReconPro可以几种不同方式提高获取速度或重复式半重复式(一样本多次映射,例如多次映射)原地实验 多内部或垂直缝合 或独有样本

deepReconPro提高速度达10倍

复用或半复用应用类中,重建网络可接受初始(低吞吐量)映射培训后续扫描可快速执行,从而提高重复或半重复应用总吞吐量

特例样本使用时间缩短并培训图像质量提高网络,这样减时图像质量就等同使用传统分析技术重建较长获取时间

方法不建议重复或半重复应用,因为网络性能培训(获取时间长)比数据少培训强(获取时间短的独特样本使用方法)。

谁会从速度提升中大受益

多应用可受益于提高成像速度,从对绝对时间解析感兴趣的学术研究人员原地实验面向有兴趣在一定时间里最大数目可处理样本的工业工程师

DeepReconPro提供增强图像质量

如果吞吐量不是主要关注点,而是对比物或人工制品或噪声,则图像质量网络可培训使用专业培训工作流集深入了解X光重建中的噪声和人工制品的源头及其与投射量域和体积域的关系,培训网络消除这两个特效

有效消除假图像信号源并大大改善相对阶段对比,提高对比噪声比欧洲杯足球竞彩当成像挑战系统或样本时,例如大对象或低Z/低对比材料内高分辨率内部图

数据采集速度提高和图像质量增强解析方式如何实现

图像质量解析并快速交换 X射线成像高级重建工具箱内产品的巨大优势, 特别是深ReconPro, 在于它允许在不牺牲分辨率或复杂成像实验的情况下极大提高图像质量或吞吐量

DeepReconPro如何避免交易

进化神经网络用于DepReconPro图像重建,当正确训练时极强,并可用于在特定情况下大为扩展X射线成像系统有效性能封套数据库使用有限数据集输入,但重建输出比传统分析重建高得多

下一步ART是什么未来Zeiss如何改善系统

先进算法方法高级重建工具箱极肥沃区供未来研发虽然我不能放弃太多,但你可以期望我们经常发布新进度 提高X光对比度 分析敏感度和精度 解析度 清除挑战性文物和成像问题

建设新技术, 使这些先进能力以更灵活易扩展方式存取

欧洲杯足球竞彩这些资料取自CarlZeiss显微镜GmbH提供的材料并经过审查修改

详情请访问CarlZeiss显微镜GmbH

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