การสร้างใหม่โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก (DLR) ซึ่งเป็นเทคนิคที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับการสร้างภาพ CT ใหม่ ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างสัญญาณรบกวนต่ำและภาพคุณภาพสูงในเวลาอันสั้น นักวิจัยในญี่ปุ่นได้แสดงให้เห็นว่า DLR สามารถลดขนาดยาลงได้อย่างมากในการตรวจ CT ในเด็กด้วยคุณภาพของภาพที่เหมือนกันหรือดีขึ้นเมื่อเทียบกับการใช้อัลกอริธึมการสร้างซ้ำซ้ำ การเขียนทีมงานรายงานว่า
สำหรับการทดสอบ
แรงดันหลอดต่ำช่วยลดสัญญาณรบกวนของภาพโดยไม่ลดทอนพื้นผิวของสัญญาณรบกวนและความคมชัดของภาพเมื่อเทียบกับการสร้างซ้ำแบบผสมผสาน (HIR) และการสร้างซ้ำแบบซ้ำตามแบบจำลอง (MBIR)เนื่องจากเด็กมีความไวต่อรังสีไอออไนซ์มากกว่าผู้ใหญ่ การใช้ปริมาณรังสีต่ำที่สุดเท่า
ที่จะเป็นไปได้เพื่อให้ได้ภาพที่มีคุณภาพในการวินิจฉัยคือเป้าหมายของผู้เชี่ยวชาญด้านรังสีวิทยาทุกคนที่ทำ CT ในเด็ก เทคนิคหนึ่งที่มีประสิทธิภาพสำหรับการลดปริมาณรังสีใน CT ที่ปรับปรุงคอนทราสต์ในเด็กรวมแรงดันไฟฟ้าของท่อที่ลดลง (เช่น 80 kVp เมื่อเทียบกับมาตรฐาน 120 kVp) กับการสร้างซ้ำ
อย่างไรก็ตาม การลดแรงดันไฟฟ้าของหลอดจะเพิ่มจุดรบกวนของภาพและอาจทำให้การตรวจจับวัตถุที่มีคอนทราสต์ต่ำลดลง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ความหนาของชิ้นที่ลดลงเพื่อ ประเมินโครงสร้างทางกายวิภาคขนาดเล็กในเด็ก นักวิจัยหลัก อธิบาย และแม้ว่า HIR และ MBIR จะสามารถลดสัญญาณ
รบกวนและสิ่งประดิษฐ์ได้ แต่ก็มีข้อจำกัดในการรักษาพื้นผิวของสัญญาณรบกวน ความละเอียดเชิงพื้นที่ที่มีคอนทราสต์ต่ำ และความสามารถในการตรวจจับวัตถุที่มีคอนทราสต์ต่ำในปริมาณที่ลดลงอย่างมาก
ในการประเมินและเปรียบเทียบคุณภาพของภาพที่ได้รับจาก HIR, MBIR และ DLR นักวิจัยได้วิเคราะห์
ย้อนหลังภาพสแกนของเด็ก 65 คนอายุไม่เกิน 6 ปีที่ได้รับ CT ช่องท้องแบบเพิ่มความคมชัด 31 คนด้วยโปรโตคอลมาตรฐาน และ 34 คนด้วยโปรโตคอลขนาดต่ำ . การสอบ CT ทั้งหมดดำเนินการโดยใช้แรงดันไฟฟ้าของหลอดที่ 80 kVp และการปรับกระแสของหลอดอัตโนมัติของความแรงในการลดขนาดยา
เล็กน้อย
และมาตรฐานสำหรับโปรโตคอลมาตรฐานและปริมาณรังสีต่ำตามลำดับทีมใช้ อัลกอริทึม สำหรับ DLR การสร้างภาพใหม่ทั้งหมดใช้ระดับการลดจุดรบกวนที่ “มาตรฐาน” เช่นเดียวกับความหนาและการเพิ่มทีละ 1 มม.นักรังสีวิทยาสองคนทำการประเมินขนาดสัญญาณรบกวน พื้นผิวของสัญญาณรบกวน
รอยประดิษฐ์ ความคมชัดของขอบ และคุณภาพโดยรวมของภาพที่สร้างขึ้นใหม่แต่ละภาพโดยอิสระ โดยใช้มาตราส่วนสี่จุดเชิงอัตนัย ทีมวิจัยยังได้หาปริมาณสัญญาณรบกวนของภาพ อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน และอัตราส่วนคอนทราสต์ต่อสัญญาณรบกวนสำหรับการสแกนทั้งหมด
การคำนวณค่าประมาณขนาดเฉพาะ (SSDE) สำหรับทั้งสองโปรโตคอลพบว่า SSDE ต่ำกว่ากลุ่มมาตรฐานที่ได้รับ SSDE ต่ำกว่ากลุ่มมาตรฐาน 54% (1.9±0.4 เทียบกับ 4.0±1.0 mGy)นักวิจัยยังได้ทำการทดลอง ทรงกระบอกขนาด 20 ซม. เพื่อประเมินคุณภาพของภาพที่ตั้งค่าปริมาณรังสีที่กว้างขึ้น
พวกเขาใช้เครื่องสแกน CT และพารามิเตอร์ภาพเดียวกันกับผู้ป่วยทางคลินิก โดยใช้กระแสคงที่แปดหลอดเพื่อให้ได้ปริมาณที่เกี่ยวข้องกับ CT ทางคลินิกในเด็ก อีกครั้ง พวกเขาสร้างข้อมูลขึ้นใหม่โดยใช้ HIR, MBIR และ DLR โดยมีระดับการลดสัญญาณรบกวนมาตรฐานและความหนาของชิ้นส่วน 1 มม.
ทีมงานรายงาน
ว่าภาพ DLR ปริมาณต่ำมีคะแนนเชิงอัตนัยสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญสำหรับขนาดสัญญาณรบกวน พื้นผิวสัญญาณรบกวน ความคมชัดของขอบ และคุณภาพโดยรวมมากกว่าภาพ HIR มาตรฐาน HIR ปริมาณต่ำ และ MBIR ปริมาณต่ำ DLR ยังมีประสิทธิภาพดีกว่า HIR และ MBIR ในการวิเคราะห์ภาพหลอน
“การตรวจสอบทางคลินิกและภาพลวงตานี้บ่งชี้ว่า เมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมการสร้างซ้ำซ้ำแล้วซ้ำอีก DLR ลดปริมาณรังสีลงได้ประมาณ 50% ในขณะที่รักษาหรือแม้แต่ปรับปรุงคุณภาพของภาพและการตรวจจับวัตถุตามงานสำหรับ 80-kVp CT ที่ปรับปรุงคอนทราสต์ในเด็กเล็ก” นักวิจัยสรุป
ด้วยความก้าวหน้าในการทดลองเหล่านี้ ซิลิกอนได้ขจัดอุปสรรคทั้งหมดที่จำเป็นในการเป็นเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่สามารถแข่งขันได้ กระบวนการผลิต qubit สามารถปรับขนาดได้ หมายความว่าการผลิตจำนวนมากไม่เพียงแต่เป็นไปได้ในทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังประหยัดต้นทุนอีกด้วย
สามารถเริ่มต้นและอ่านค่าได้อย่างน่าเชื่อถือ หมายความว่าสามารถรีเซ็ตได้ก่อนที่จะเริ่มการคำนวณ และเมื่อสิ้นสุดขั้นตอน จะสามารถทราบสถานะสุดท้าย (ผลลัพธ์) ได้ ข้อมูลสามารถเขียนด้วยวิธีควบคุม และ qubits จะเก็บข้อมูลนี้ไว้นานพอที่จะดำเนินการได้ข้อมูลจำเพาะเหล่านี้ไม่ได้แตกต่างไปจากเทคโนโลยี
คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกมากนัก แต่ซิลิกอนยังสร้างเกรดให้กับอีกเกรดหนึ่งซึ่งมีลักษณะเฉพาะของควอนตัม ในปี 2018 นักวิจัยจากในเนเธอร์แลนด์ได้แสดงให้เห็นว่า qubits ที่ทำจากซิลิคอนสามารถพันกันได้อย่างควบคุมได้และมีความแม่นยำเพียงพอ ซึ่งแม้ว่าข้อผิดพลาดจะเกิดขึ้น
ในขณะที่ตัวประมวลผลควอนตัมกำลังทำงาน ผู้ใช้ควรจะสามารถแก้ไขได้โดยใช้โปรโตคอลการแก้ไขข้อผิดพลาด . สิ่งนี้นำไปสู่โปรเซสเซอร์ควอนตัมสองควิบิตที่ตั้งโปรแกรมได้ตัวแรกในซิลิคอนซึ่งปัจจุบันเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุดในวัสดุนี้ เพื่อทำความเข้าใจปัญหานี้ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า
ในอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันต้องต่อสายทีละตัว วิธีนี้ใช้ได้ดีเมื่อจำนวน น้อย แต่เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น ระบบแช่แข็งจะใช้งานไม่ได้เพื่อรองรับสายไฟแต่ละเส้นที่เชื่อมต่ออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อุณหภูมิห้องถึง 1 ล้าน ที่อุณหภูมิมิลลิเคลวิน โชคดีที่เทคนิคจากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบคลาสสิกช่วยแก้ปัญหาได้ ในไมโครโปรเซสเซอร์สมัยใหม่
แนะนำ ufaslot888g
