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随着畜牧业的发展,畜禽中毒病的防治成为一项重要课题。文章对畜禽中毒病因、诊断及综合防治等进行了研究,为畜牧工作者提供借鉴和参考。 相似文献
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利用数据的稀疏性从随机欠采样的K空间重建图像,是解决磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)因采集时间过长而应用受限问题的主要手段。然而,现有的方法重建高倍欠采图像时纹理细节丢失严重。针对这一问题,借鉴生成对抗网络的对抗学习思想,文中提出一种基于语义对比生成对抗网络的高倍欠采MRI重建方法(Semantic-Contrast Generative Adversarial Network,SC-GAN)。该方法由连续的两部分组成。第一部分将笛卡尔高倍随机欠采样MRI图像输入基于U-NET的生成器,与鉴别器不断博弈对抗生成初步重建图像,以此构建重建子网;另一部分是语义对比子网,通过VGG-16比较初步重建图像与全采样图像的语义信息,比较结果反馈给第一部分进行参数调优,直到生成最佳的重建图像。实验结果表明,在加速因子高达7(14%)时,获得了主客观评价结果均较好的重建图像。与先进的重建方法相比,所提方法的内存损耗更低、收敛速度更快且纹理细节更丰富,可为下一代MRI机器的研发提供算法支持。 相似文献
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