Learning Representations from EEG with Deep Recurrent-Convolutional Neural Networks 这项工作的动机是从脑电图数据中找到稳健的表示,这将对受试者间和受试者内的差异以及与脑电图数据收集相关的固有噪声保持不变。我们提出了一种从多通道脑电图时间序列中学习表征的新方法,并展示了它在心理负荷分类任务中的优势。
IEEE TMI | CT金属伪影矫正【代码开源】 在CT扫描中,金属植入物(如牙科填充物、关节置换和外科固定器械)会在成像过程中产生显著的金属伪影(如图1)。这些伪影是由于金属物体对X射线的高度吸收而造成的,导致图像重建时出现失真和条纹。在放射治疗中,这些伪影会对剂量计算造成严重影响,因为它们可能会导致治疗区域内剂量分布的错误估计,从而影响治疗的精度和安全性。