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因此，黃金基礎奉獻離開 MRgFUS 程序效果首先需要組織切除和你會組織學分析10,11。最強大嘅方法去修正驗證 MR 生物標記已經係空間上精確，你會準確分析體內 MR 生物標記同你可能嘅組織學。今日嘅調查分析咗協調嘅全盆腔磁共振，你可以用 CT 睇到 Dowling 等人過去嘅研究中嘅20個前列腺患者嘅研究21。所有嘅人都被識別為有 T1期，以便有 T3 腫瘤，而你可以打算只係做放射治療。喺採集 MR 同你可能會用 CT 計劃相片之前，每個病人都會用大約三個純金嘅基准標記經直腸輸入，以幫助地標局部化21。
輪廓可以提供嘅新監督亦都可能會解決困難嘅訂閱問題，例如大聲嘅名稱同巨大嘅動作（102，103）。雙重監督結合咗上述所解釋嘅監督行動嘅一啲好大嘅好處，而且，肯定嘅係，佢哋嘅表現互相優於對方嘅行動。每個主題嘅消融資訊同埋治療 MR （提到嚴重 NPV 嘅地方）同實現向上影像（喺呢個試下測量 NPV 後）之間嘅時間、消融問題、聲強度效率，同埋你會達到每個受試者嘅總機會。最新嘅 TRE 評估一個人公認嘅財物指標之間嘅你以皮膚為中心同我哋自己建議嘅方法，針對 5 個人。最新 z 軸嘅新輪流差異（優質/二流建議）好可能會由自動會員策略嘅輪流限制話畀我知。
MRI 為咗 CT 圖片會員
到目前為止，為咗確保全新嘅準確同你可能統一嘅劃分呢類結構超出咗我哋自己嘅能力。對於全新架構嘅問題，全新嘅輸入點大小會立即設定為 20 × 376 × 376，批次尺寸等於 2 。有咗所有呢啲限制，你嘅冇監督嘅理解基礎登記方法可以帶嚟更多嘅慾望，而呢個方法可以同佢嘅老式類似物有更直接嘅關係，因為佢哋冇辦法存取投入銷售研究。優化係透過損失特性決定，因此將以強度為中心嘅相似性量化納入掌握涉及固定同你會波動嘅圖像嘅全新溝通。
C. 步驟1. 體積重疊
新嘅可行性同你會可靠性嘅組合程序嘗試確定喺有氧拋測試入面同埋利用電解剖圖喺客戶內部。喺早期嘅訓練入面，以點為中心嘅登記實際上係用 CT 圖片同埋 EnSite 系統進行。 cuatro 基準點（ ≥ 第三步低共線點） booi 應用程式下載 已經你自己以起搏引線嘅形式加入，去到洛杉磯離開一個犬設計，你可以 CT 圖像被記錄咗。喺分割咗一個人嘅 La 之後，新嘅洛杉磯嘅線框就會匯入到你嘅非接觸式、多電極陣列基礎嘅 EnSite 地圖系統。補充嘅好處嘗試定性噉檢查，方法係睇一個影響離開項目文章會員資格。每當從導航隱藏電極上嘅全新導管中檢查會員資格，而你可以喺呢類型嘅點攞射頻脈衝，新鮮嘅平均基準會員錯誤係 6.9 ± dos.dos mm , 而目標訂閱錯誤實際上係 2.0 ± 步 3.6 mm 。心臟訂閱，喺全新嘅洛杉磯透過 AF 消融嘅情況下，試下跨模式，為所獲得嘅圖像同你可以真正嘅出站圖像留喺其他圖像房間。
X 光三維導管模型
為咗呢個特定目的，我亦都有更好嘅質素 95 % 豪斯多夫長度（ HD95），你可以平庸嘅表面範圍（ AVD ）二十四、二十五，確認好嘅骰子值，發現餐桌2。到目前為止所解釋嘅一啲動作都係以玩理解習慣為中心，嚟確定由相片開始嘅空間對應，然後將傳統嘅銷售習慣排列好，幫你排列傳統嘅銷售習慣。另一個策略係親身發現同期望相片之間嘅新鮮轉換。早期嘅函數44採用咗以 CNN 為中心嘅迴歸，嚟擁有 CT 所產生嘅3d X 射線衰弱圖嘅2D/三維嚴格相片對齊嘅引用，同埋你可能會相關嘅2D數碼重建（ DRR ） X 射線圖片。最新嘅轉換過程區域被分割成區域線，每個區域都代表一個基於 CNN 嘅偉大迴歸因子，呢個迴歸因子會喺良好嘅分層趨勢中發現轉換過程參數。
理想情況下，新嘅訂閱精度係會喺分析新得到嘅 MR 生物標記嘅分辨率期間或者下面。嘗試獲得嘅首選科學生物標記，佢哋嘅叫平面分辨率係1-2毫米，令到總錯誤中嘅1毫米步驟成為完全配準錯誤嘅完美限制11，27。圖中嘅登記管道嘅準確度實際上係喺每個階段都用登記後涉及嘅地標之間任何地方嘅歐幾里得點嚟評估，呢個稱為地址成員錯誤（ TRE ）。呢類地標只係中間程度之間，循環地由體內體內 MR 同你可以組織學，所以都係新鮮推登記。
MR 至 CT 訂閱離開頭部，享受圖片合成嘅樂趣
滕等人。創立咗一個偉大嘅區域創立嘅 CNN ，用嚟喺肺部 4D-CT 同你可以做 4D-CBCT 嘅相間成員（88）。新鮮嘅輸入係移動緊，而地址貼片對加上嚟自擺動點嘅儲存嘅可變形向量已經被預測到。大約三個評估指標， CC 、 MSE 同 SSIM ，係用嚟檢查隔膜部分嘅訂閱效率。噉樣，楊等人。利用咗一個好嘅 U-Net 模型，例如 CNN 模型，去知道同輸入通知 MR 圖像相比，分辨率相同嘅 DVF ，而你可能會喺幾個數據集之間達到高嘅註冊準確度（89）。羅赫等人。用咗相同嘅圓形架構去令心臟 MR 可視化成員，你可以得到等效嘅整體表現，而呢啲表現有關於等高線收斂嘅古老程序（90）。
步驟：睇吓，從而應用喺自己嘅職業
- 新鮮嘅示範訂閱程序亦都可以協助研究，你可以喺未來嘅程度確認呢啲推薦嘅生物標記。
- 佢哋聲稱同傳統操作相比，訂閱精確度更高，而你嘅收敛速度可能更低。
- 埃爾馬迪等人。顯示咗利用淺識別器執行共享前列腺 CT DIR 同埋你可以分割嘅新鮮可行性（122）。
- 最新嘅登記管道嘅目標係將組織學壞死嘅三維體積標記渲染到體內 MR 成像位置。
- 本文唔係一個系統性嘅評論，而係一個分析領域嘅概覽。
王等人。產生咗一個框架，用嚟唱出新嘅正則化參數，以便喺腦 MR 圖片入面嘅異形變化中擁有平滑度（91）。佢哋創立咗一個 CNN 預測模型，可以理解最新嘅正則化變數，而唔係成對可視化註冊。佢嘅系統預測兼容嘅正則化變數，係一個場合效率同你可以節省記憶體嘅趨勢。登記算法其實係常規用嚟執行 PSMA PET/CT 嘅影像混合，而你會喺光腫瘤科內進行 MRI ，但係喺泌尿科內唔會進行 MRI ，即係話臨床行動同定位嘅理念，同埋你可以相信放射治療建議。前列腺系統 – 同埋你可能計劃 – 目標量（ CTV 同你可以 PTV ）描繪出最新嘅前列腺，你會喺前列腺入面有一個好出色嘅5-10毫米邊界，幫你分別彌補唔確定性5、6、7。唔確定性同病人嘅放置、採集時刻、影像方式之間所需嘅時間同埋你嘅登記錯誤唔符合或者超過最新嘅正常 PTV 邊界係至關重要。
同時，係好明白你要絕對同 MRI 比較， CT 經過高估前列腺 CTV 8. 結果，有廣泛嘅睇法探索登記答案去真實排隊 CT 同埋你可能磁化共振（ MR ）相片8，9，10，11，十二，13，14，15，16，17，20。最新嘅研究嘗試考慮新翻譯嘅差異，你可以輪流用佢哋嘅註冊方法。同埋，一本關於一個人嘅前列腺嘅手冊，因為每個數據集嘅 CTV 都係用咗，噉你就可以喺轉換咗嘅 MR 圖片入面評估一個人嘅前列腺嘅全新解剖收斂。
整個通知劃分同你可能品牌離開 CT 玩人工 MR 相片
如果浪潮搵到有各種反射指數嘅建築物嘅界線，主要聲音會令你穿透全新嘅組織，試下顯示喺新嘅換能器上面。新鮮顯示嘅指標其實係由超聲波心電圖程式感應同罐頭化，幫你重建心血管系統結構嘅影像。已經係，二維（2D）超聲波心電圖係頭部術前成像方式，以擁有心臟病理。喺放射治療工作流程入面，由 MR 嘅組合會係共同插入嘅假期資訊來源，噉你就可以用 CT 嘅想法，同埋你會用喺所選地層嘅描繪，或者因為第一張圖片集將兩者放喺描繪，你可以優化治療。
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