摘要：
基于图像域的深度学习重建是一种先进的图像处理技术，它利用深度学习的强大能力来改进或重建图像。以下是对该技术的详细阐述： 一、基本原理 基于图像域的深度学习重建技术主要依赖于深度神经网络（DNN）来学习和提取图像特征。通过向DNN提供大量的匹配数据（如低质量图像与对应的高质量图像），网络可以训练出如何 阅读全文
posted @ 2025-01-14 14:18
姚春辉
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摘要：
深度学习重建（Deep Learning Reconstruction, DLR）是一种新兴的医学影像重建技术，它利用深度神经网络的强大学习能力，从原始数据中提取特征并重建高质量的图像。以下是对深度学习重建的详细解释： 一、基本原理 深度学习重建基于深度神经网络（Deep Neural Networ 阅读全文
posted @ 2025-01-14 14:13
姚春辉
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摘要：
基于模型的迭代重建（Model Based Iterative Reconstruction，MBIR）是实现三维重建的一种极其有效并在近些年快速发展的方法。以下是对基于模型的迭代重建的详细解释： 一、基本原理 在基于模型的迭代重建算法的框架构建中，三维重建问题被转换为在每一个体素（Voxel，类似 阅读全文
posted @ 2025-01-14 14:04
姚春辉
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混合迭代重建（hybrid-IR）是一种CT图像的重建算法，它结合了传统的滤波反投影（FBP）算法和迭代重建技术的优点。以下是对混合迭代重建的详细解释： 一、基本原理 混合迭代重建的基本思路是首先使用滤波反投影算法（FBP）进行图像的初步重建，然后在此基础上进行迭代修正。迭代过程中，算法会不断比较重 阅读全文
posted @ 2025-01-14 14:00
姚春辉
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摘要：
迭代重建算法是图像重建领域中的一种重要方法，尤其在计算机断层扫描（CT）成像中得到了广泛应用。以下是对迭代重建算法的详细介绍： 一、基本原理 迭代重建算法的基本思想是由测量的投影数据建立一组未知向量的代数方程式，通过方程组求解未知图像向量。具体来说，该算法首先设置一组模拟图像矩阵作为初始猜测，然后从 阅读全文
posted @ 2025-01-14 11:27
姚春辉
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摘要：
滤波反投影（Filtered Back-Projection, FBP）是一种广泛应用于计算机断层扫描（CT）等影像技术中的重建算法。以下是对滤波反投影的详细介绍： 一、基本原理 滤波反投影算法基于投影数据的Radon变换，并通过滤波和反投影两个主要步骤实现图像重建。具体来说，该算法首先通过不同的角 阅读全文
posted @ 2025-01-14 11:20
姚春辉
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摘要：
Redis突然性能变慢可能由多种因素导致，以下是一些常见的原因及其解决方案： 一、大键（Bigkey）问题 原因：如果Redis实例中存储了bigkey，那么在淘汰删除bigkey释放内存时，会耗时比较久，从而影响性能。 解决方案：避免存储bigkey，降低释放内存的耗时。可以使用Redis提供的一 阅读全文
posted @ 2025-01-14 10:24
姚春辉
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摘要：
Redis缓存淘汰策略是在Redis内存达到最大限制时，决定哪些数据需要被移除以便为新数据腾出空间的策略。这些策略旨在保证Redis在有限的内存环境下能够平稳运行。以下是Redis提供的几种主要淘汰策略： 一、不淘汰策略 noeviction：当内存达到限制时，Redis不再接受新的写入请求（包括插 阅读全文
posted @ 2025-01-14 10:22
姚春辉
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摘要：
Redis大键问题是一个常见的性能瓶颈和潜在的问题源。以下是对Redis大键问题的详细解析： 一、什么是Redis大键 Redis大键并不是指存储在Redis中的某个Key的大小超过一定的阈值，而是指该Key所对应的value过大。对于string类型来说，一般情况下超过10KB则被认为是大键；对于 阅读全文
posted @ 2025-01-14 10:19
姚春辉
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