导读 马拉加大学 (UMA) 计算智能和图像分析 ICAI 小组的研究人员设计了一种前所未有的方法，能够使用人工智能改进通过磁共振成像获得的大脑
马拉加大学 (UMA) 计算智能和图像分析 ICAI 小组的研究人员设计了一种前所未有的方法，能够使用人工智能改进通过磁共振成像获得的大脑图像。
这种新模型设法将图像质量从低分辨率提高到高分辨率，而不会扭曲患者的大脑结构，它使用深度学习人工神经网络——一种基于人脑功能的模型——“学习”这个过程。
“深度学习基于非常大的神经网络，它的学习能力也是如此，达到了大脑的复杂性和抽象性，”该研究的主要作者、研究员 Karl Thurnhofer 解释说，他补充说，由于这项技术，识别活动可以单独进行，无需监督;人眼无法完成的识别工作。
这项研究发表在科学杂志“神经计算”上，代表了一项科学突破，因为 UMA 开发的算法可以在更短的时间内产生更准确的结果，对患者有明显的好处。“到目前为止，高质量大脑图像的获取取决于患者在扫描仪中保持不动的时间;使用我们的方法，图像处理稍后在计算机上进行，”Thurnhofer 解释说。