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스퍼터 깊이 프로파일의 정량화를 위한 MRI 모델의 기본 구조 개요 및 프로파일 재구성을 위한 작업 계획, 몇 가지 예는 응용 프로그램의 잠재력과 유용성을 보여줍니다. 일부 확장. GDOES 깊이 프로필의 모양을 잘 표현하여 하위 단일 층 깊이를 표시할 수 있습니다. 해결. 원통형 거울 분석기 앞의 기울어진 샘플에 대한 확장은 재평가되어 작은 그러나 측정 가능한 효과. 깊이 프로파일 링을 위해 한 구성 요소의 우선적인 스퍼터링 포함이 입증되었습니다. 질소 이온을 가진 Ni / Cr 멀티 플레이어, 그리고 마지막으로 탄성 전자 후방 산란에 의한 수정의 결과 C / T에 대해 AES 깊이 프로파일 링에 표시됩니다. 이중층. 스퍼터 깊이의 경우 정량적 표면 분석 프로파일 링은 스퍼터링의 경우로 확장되어야 합니다. 표면 형태와 표면 성분의 변화 sition. 표면 분석의 맨 처음부터 끝까지 지난 세기의 60 년대, 표면 분석의 정량화 꾸준한 문제였으며 현재 낮은 백분율 범위에서 실험적으로 결정된 한계. 카즈히로 Yoshihara는 연구 중 최초의 사람 중 하나였습니다. 국내 및 국제적 발전을 추진하고 있는 분야의 확고한 데이터베이스 구축에 필요한 국가 협력 추가 개선을 위해 그는 공통 데이터를 만들었습니다. 표면 분석을 위한 처리 시스템. 때문에 천연 산화물 층의 일반적인 존재 및 영향 표면 구성에 대한 모든 표면 세척 방법, 예를 들어 스퍼터 청소 및 / 또는 난방, 설치 잘 정의된 표면 구성의 작업은 쉬운 일이 아닙니다. 기계적 절단 또는 긁힘은 종종 가장 좋은 방법입니다. 그것을 달성하십시오. 그럼에도 불구하고 원칙적으로 정량적 표면 표면을 변경하지 않고 분석을 수행할 수 있습니다. 구성. 대조적으로, 스퍼터 깊이의 정량화 프로필은 다음을 고려하여 정량화를 의미합니다. 꾸준히 변화하는 표면 구성과 형태, 에너지 이온 충격의 작용에 의해 유도됩니다. 그곳에-즉, 정량적 깊이 프로파일 링은 일부 스퍼터링에 의한 변화의 모델 설명 표면 구성과 형태를 정찰할 수 있습니다. 측정된 전문가로부터 원래 깊이 분포를 구성합니다. 파일. 그렇게 하기 위한 첫 번째 시도 중 하나는 순차 층 스퍼터링 (SLS) 모델, 원래 도입됨 Benninghoven (1971) 나중에 Hofmann이 각색(1976) 프로필 확장의 발전을 설명 스퍼터링 깊이. 곧 일부 수정 사항이 그것을 보편적으로 적용하기 위해서는 fications가 필요했다 케이블. 프로필을 설명하는 데 여전히 몇 가지 장점이 있지만 처음 몇 개의 단층과 sput-다결정 샘플의 경우 유도된 거칠기 처리, 기본적인 결함은 표면 거칠기만 고려한다는 것입니다. ening 및 정보 깊이가 있지만 원자 혼합을 생략합니다. Finally, 원자의 결합된 작용을 결합 어떠하나의 모델에 혼합, 거칠기 및 정보 깊이, 혼합 거칠기 정보 깊이의 첫 번째 단계(MRI) 모델이 생성되었습니다. 자세한 설명-철저한 실험 테스트와 함께 gather가 출판되었습니다 1993 [8], Al / As 다중의 스퍼터 깊이 프로파일 보고 10 nm 단일 층 두께의 층, 현재 20nm 층 두께의 ISO 표준 샘플[9]. 이 모델은 나중에 개선되었습니다. 특히 저자 (SH)는 T의 금속 (NRIM, 현재 NIMS) sukuba, 일본 [10] 및 imple-표면 분석의 COMPRO 소프트웨어에서 언급 일본 학회 [11]. 추가 확장 및 수정 계속해서 로 돌아온 후 슈투트가르트. 다음에서 기능 및 제한 사항 MRI 모델이 설명되고 간략하게 설명됩니다. 임상 실습을 개선하기 위해 딥 러닝 방법이 점점 더 많이 사용되고 있으며 예제 목록은 길고 매일 늘어나고 있습니다. 우리는 의료 영상에서 딥 러닝에 대한 포괄적인 개요를 시도하지 않고 MRI에서 딥 러닝에 대한보다 체계적인 설명을 하기 전에 일부 풍경을 스케치할 뿐입니다. 컨볼 루션 신경망 은 짧은 텍스트 분류에 기반한 프로토콜 결정을 통해 방사선 실무에서 효율성 향상에 사용될 수 있습니다. 또한 이미지 품질을 크게 저하시키지 않으면 서 조영 증강 뇌 MRI에서 가돌리늄 선량을 10 배 정도 줄일 수 있습니다. 딥 러닝은 방사선 치료, PET-MRI 감쇠 보정 방사선 마이크에 적용됩니다. radiooncology 의료 물리학 관련 radiomics 검토) 용 및 대 theranostics 조합 신경외과 이미징, 공 초점 레이저 endomicroscopy을 즉석 수술 CLE 이미지를 자동으로 감지 깊은 학습 모델. 또 다른 중요한 응용 분야는 고급 변형 가능 이미지 등록으로, 다양한 물리적 이미징 방식과 시간에 따른 정량 분석이 가능합니다. 22 예를 들어, 3D MRI와 경직장 초음파 사이의 탄력적 등록을 통해 표적 전립선 생검을 안내합니다. "큐 인식 심층 회귀 네트워크"가 주어진 훈련 이미지 세트로부터 한 쌍의 기준-대상 패치와 관련된 변위 벡터를 학습하는 뇌 MRI에 대한 변형 가능한 등록 ; Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping 모델의 패치 방식 예측에 의한 뇌 MR 이미지 쌍의 빠른 변형 가능한 이미지 등록 [97] 23; 깊은 컨벌루션 역 그래픽 네트워크를 사용하여 CT에 콘 빔 CT의 변형 가능한 이미지 등록을 위한 비지도 컨벌루션 신경망 기반 알고리즘 영상 유도 요법에서 수술 전 3D 데이터 및 수술 중 2D X- 선 이미지를 등록하기 위한 딥 러닝 기반 2D / 3D 등록 프레임 워크 초음파 영상의 일련의 시간 정보를 이용하여 타깃 전립선 생검시 실시간 전립선 분할. 이것은 의료 영상의 중심 문제에 대한 딥 러닝의 많은 응용 프로그램 중 아주 작은 조각 일뿐입니다. 다양한 관점과 기술적 세부 사항 수준에 대해 더 많은 정보를 위해 상담할 수 있는 현장에 대한 철저한 검토 및 개요가 있습니다. 예를 들어, 의학과 생물학을 모두 다루는 포괄적인 검토, 24는 의료 분야의 이미징 응용에서 단백질-단백질 상호 작용 및 불확실성 정량화에 이르기까지 다양합니다. 임상 방사선 전문의를 위한 딥 러닝의 핵심 개념 radiomics 및 이미징 유전체학 (radiogenomics), 딥 러닝을 위한 툴킷 및 라이브러리 신경 영상과 신경 방사선학 에서의 딥 러닝 뇌 분할 뇌졸중 이미징 신경 정신 질환 유방암 흉부 촬영 종양학 영상 의료용 초음파 그리고 의료 영상 분석에서 심층 학습에 대한 더 많은 기술 조사. 마지막으로, 실습을 좋아하는 사람들을 위해 온라인에서 사용할 수 있는 많은 유익한 입문 딥 러닝 튜토리얼이 있습니다. 예를 들면 에서 사용 가능한 코드를 동반 만약로부터 흉부 X 선을 구별할 수 있는 시스템의 구조를 안내합니다 여기서 복부 X 선 이용 Keras / Tensor Flow의 Jupyter 노트북을 통해 프레임 워크. 다른 멋진 튜토리얼은 http://bit.ly/adltktutorial , DLTK (Deep Learning Toolkit), https://github.com/usuyama/pydata-medical-image , Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 기반.