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Knowledge-driven deep learning for fast MR imaging: undersampled MR image reconstruction from supervised to un-supervised learning

Autor: Wang, Shanshan, Wu, Ruoyou, Jia, Sen, Diakite, Alou, Li, Cheng, Liu, Qiegen, Ying, Leslie

Deep learning (DL) has emerged as a leading approach in accelerating MR imaging. It employs deep neural networks to extract knowledge from available datasets and then applies the trained networks to reconstruct accurate images from limited measuremen

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2402.02704

LESEN: Label-Efficient deep learning for Multi-parametric MRI-based Visual Pathway Segmentation

Autor: Diakite, Alou, Li, Cheng, Xie, Lei, Feng, Yuanjing, Han, Hua, Wang, Shanshan

Recent research has shown the potential of deep learning in multi-parametric MRI-based visual pathway (VP) segmentation. However, obtaining labeled data for training is laborious and time-consuming. Therefore, it is crucial to develop effective algor

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2401.01654

Gaia Focused Product Release: Sources from Service Interface Function image analysis -- Half a million new sources in omega Centauri

Autor: Gaia Collaboration, Weingrill, K., Mints, A., Castañeda, J., Kostrzewa-Rutkowska, Z., Davidson, M., De Angeli, F., Hernández, J., Torra, F., Ramos-Lerate, M., Babusiaux, C., Biermann, M., Crowley, C., Evans, D. W., Lindegren, L., Martín-Fleitas, J. M., Palaversa, L., Mieres, D. Ruz, Tisanić, K., Brown, A. G. A., Vallenari, A., Prusti, T., de Bruijne, J. H. J., Arenou, F., Barbier, A., Creevey, O. L., Ducourant, C., Eyer, L., Guerra, R., Hutton, A., Jordi, C., Klioner, S. A., Lammers, U., Luri, X., Mignard, F., Randich, S., Sartoretti, P., Smiljanic, R., Tanga, P., Walton, N. A., Bailer-Jones, C. A. L., Bastian, U., Cropper, M., Drimmel, R., Katz, D., Soubiran, C., van Leeuwen, F., Audard, M., Bakker, J., Blomme, R., Fabricius, C., Fouesneau, M., Frémat, Y., Galluccio, L., Guerrier, A., Masana, E., Messineo, R., Nicolas, C., Nienartowicz, K., Pailler, F., Panuzzo, P., Riclet, F., Roux, W., Seabroke, G. M., Sordo, R., Thévenin, F., Gracia-Abril, G., Portell, J., Teyssier, D., Altmann, M., Benson, K., Berthier, J., Burgess, P. W., Busonero, D., Busso, G., Cánovas, H., Carry, B., Cheek, N., Clementini, G., Damerdji, Y., de Teodoro, P., Delchambre, L., DellÓro, A., Garcia, E. Fraile, Garabato, D., García-Lario, P., Torres, N. Garralda, Gavras, P., Haigron, R., Hambly, N. C., Harrison, D. L., Hatzidimitriou, D., Hodgkin, S. T., Holl, B., Jamal, S., Jordan, S., Krone-Martins, A., Lanzafame, A. C., Löffler, W., Lorca, A., Marchal, O., Marrese, P. M., Moitinho, A., Muinonen, K., Campos, M. Nuñez, Oreshina-Slezak, I., Osborne, P., Pancino, E., Pauwels, T., Recio-Blanco, A., Riello, M., Rimoldini, L., Robin, A. C., Roegiers, T., Sarro, L. M., Schultheis, M., Siopis, C., Smith, M., Sozzetti, A., Utrilla, E., van Leeuwen, M., Abbas, U., Ábrahám, P., Aramburu, A. Abreu, Aerts, C., Altavilla, G., Álvarez, M. A., Alves, J., Anders, F., Anderson, R. I., Antoja, T., Baines, D., Baker, S. G., Balog, Z., Barache, C., Barbato, D., Barros, M., Barstow, M. A., Bartolomé, S., Bashi, D., Bauchet, N., Baudeau, N., Becciani, U., Bedin, L. R., Bellas-Velidis, I., Bellazzini, M., Beordo, W., Berihuete, A., Bernet, M., Bertolotto, C., Bertone, S., Bianchi, L., Binnenfeld, A., Blazere, A., Boch, T., Bombrun, A., Bouquillon, S., Bragaglia, A., Braine, J., Bramante, L., Breedt, E., Bressan, A., Brouillet, N., Brugaletta, E., Bucciarelli, B., Butkevich, A. G., Buzzi, R., Caffau, E., Cancelliere, R., Cannizzo, S., Cantat-Gaudin, T., Carballo, R., Carlucci, T., Carnerero, M. I., Carrasco, J. M., Carretero, J., Carton, S., Casamiquela, L., Castellani, M., Castro-Ginard, A., Cesare, V., Charlot, P., Chemin, L., Chiaramida, V., Chiavassa, A., Chornay, N., Collins, R., Contursi, G., Cooper, W. J., Cornez, T., Crosta, M., Dafonte, C., de Laverny, P., De Luise, F., De March, R., de Souza, R., de Torres, A., del Peloso, E. F., Delbo, M., Delgado, A., Dharmawardena, T. E., Diakite, S., Diener, C., Distefano, E., Dolding, C., Dsilva, K., Durán, J., Enke, H., Esquej, P., Fabre, C., Fabrizio, M., Faigler, S., Fatović, M., Fedorets, G., Fernández-Hernández, J., Fernique, P., Figueras, F., Fournier, Y., Fouron, C., Gai, M., Galinier, M., Garcia-Gutierrez, A., García-Torres, M., Garofalo, A., Gerlach, E., Geyer, R., Giacobbe, P., Gilmore, G., Girona, S., Giuffrida, G., Gomel, R., Gomez, A., González-Núñez, J., González-Santamaría, I., Gosset, E., Granvik, M., Barrera, V. Gregori, Gutiérrez-Sánchez, R., Haywood, M., Helmer, A., Helmi, A., Henares, K., Hidalgo, S. L., Hilger, T., Hobbs, D., Hottier, C., Huckle, H. E., Jabłońska, M., Jansen, F., Jiménez-Arranz, Ó., Campillo, J. Juaristi, Khanna, S., Kordopatis, G., Kóspál, Á, Kun, M., Lambert, S., Lanza, A. F., Campion, J. -F. Le, Lebreton, Y., Lebzelter, T., Leccia, S., Lecoeur-Taibi, I., Lecoutre, G., Liao, S., Liberato, L., Licata, E., Lindstrøm, H. E. P., Lister, T. A., Livanou, E., Lobel, A., Loup, C., Mahy, L., Mann, R. G., Manteiga, M., Marchant, J. M., Marconi, M., Pina, D. Marín, Marinoni, S., Marshall, D. J., Lozano, J. Martín, Marton, G., Mary, N., Masip, A., Massari, D., Mastrobuono-Battisti, A., Mazeh, T., McMillan, P. J., Meichsner, J., Messina, S., Michalik, D., Millar, N. R., Molina, D., Molinaro, R., Molnár, L., Monari, G., Monguió, M., Montegriffo, P., Montero, A., Mor, R., Mora, A., Morbidelli, R., Morel, T., Morris, D., Mowlavi, N., Munoz, D., Muraveva, T., Murphy, C. P., Musella, I., Nagy, Z., Nieto, S., Noval, L., Ogden, A., Ordenovic, C., Pagani, C., Pagano, I., Palicio, P. A., Pallas-Quintela, L., Panahi, A., Panem, C., Payne-Wardenaar, S., Pegoraro, L., Penttilä, A., Pesciullesi, P., Piersimoni, A. M., Pinamonti, M., Pineau, F. -X., Plachy, E., Plum, G., Poggio, E., Pourbaix, D., Prša, A., Pulone, L., Racero, E., Rainer, M., Raiteri, C. M., Ramos, P., Ratajczak, M., Fiorentin, P. Re, Regibo, S., Reylé, C., Ripepi, V., Riva, A., Rix, H. -W., Rixon, G., Robichon, N., Robin, C., Romero-Gómez, M., Rowell, N., Royer, F., Rybicki, K. A., Sadowski, G., Núñez, A. Sáez, Sellés, A. Sagristà, Sahlmann, J., Gimenez, V. Sanchez, Sanna, N., Santoveña, R., Sarasso, M., Riera, C. Sarrate, Sciacca, E., Segovia, J. C., Ségransan, D., Shahaf, S., Siebert, A., Siltala, L., Slezak, E., Smart, R. L., Snaith, O. N., Solano, E., Solitro, F., Souami, D., Souchay, J., Spina, L., Spitoni, E., Spoto, F., Squillante, L. A., Steele, I. A., Steidelmüller, H., Surdej, J., Szabados, L., Taris, F., Taylor, M. B., Teixeira, R., Tolomei, L., Elipe, G. Torralba, Trabucchi, M., Tsantaki, M., Ulla, A., Unger, N., Vanel, O., Vecchiato, A., Vicente, D., Voutsinas, S., Weiler, M., Wyrzykowski, Ł., Zhao, H., Zorec, J., Zwitter, T., Balaguer-Núñez, L., Leclerc, N., Morgenthaler, S., Robert, G., Zucker, S.

Publikováno v: A&A 680, A35 (2023)

Gaia's readout window strategy is challenged by very dense fields in the sky. Therefore, in addition to standard Gaia observations, full Sky Mapper (SM) images were recorded for nine selected regions in the sky. A new software pipeline exploits these

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2310.06551