简介:摘要:高中数学基础学科知识的学习对于很多高中学生来说是非常重要的,高中数学学科知识的理解、学习和应用也是非常困难的。对于那些高中数学题,学生们似乎一点头绪都没有。但是,如果学生能够在这些高中数学问题的综合解决的全过程中,充分利用数学等价理论来转化自己的数学思想,那么未来高中生对我国高中数学问题的综合解决的把握能力将会大大提高。在分析和解决我国高中数学重点问题的过程中,等价变换和求解的思想指导了许多高中生的解决方案。对运用等价变换和解法的思想,使高中数学重点问题的分析变得熟悉、简单、具体和直接应用进行了深入的探讨,从而逐步提高等价变换思想在我国高中数学重点问题分析和解决过程中的应用效果。
简介:应用实分析的方法,讨论了一般非齐次核Yang-Hilbert型积分算子有界的若干等价条件,并考虑了齐次核的类似情形.
简介:摘要目的研究在常规剂量扫描情况下模拟低剂量CT图像的方法,以此生成训练数据集中与常规剂量CT具有对应关系的低剂量CT图像,并建立深度学习模型,用于低剂量CT图像的降噪。方法使用Philip Brilliance CT Big Bore模拟定位机,其不同算法重建的CT图像具有不同的噪声水平,其中iDose4算法噪声较大,而全模型迭代重建技术(iterative model reconstruction,IMR)噪声较小。提出一种以等价噪声水平重建图像替代低剂量CT图像的方法。常规剂量和低剂量CT的曝光量分别采用250和35 mAs。分别扫描CTP712均匀模块,用IMR算法重建低剂量CT图像,用不同降噪水平的iDose4算法重建常规剂量CT图像,并根据噪声分布从中找出低剂量CT的噪声等价图像。随后,用常规剂量和噪声等价CT图像配对训练循环一致性生成对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN),使用模体测试该方法对真实低剂量CT噪声的改善程度。结果用iDose4 level 1重建的常规剂量CT图像可替代IMR重建的低剂量CT图像。低剂量扫描可降低86%的辐射剂量。使用CycleGAN模型降噪后,对于均匀模块,降噪幅度为45%;对于CIRS-SBRT 038模体的脑、脊髓和骨等处,噪声值分别降低了50%,13%和7%。结论等价噪声水平重建图像可用于替代低剂量CT图像训练深度学习网络,在避免受检者受照剂量增加的同时,减少图像噪声,提高图像质量。