Contactloze medische apparatuur AI big data risicobeheersing en quasi denkende iteratieve planning

$$mathrm{Veronderstel }delta =center_frequency/imagein{g}_{frequency}, enomega =left(TRotimes TEright), mathrm{MR}=mathrm{Image Definition} .$$

Beelddefinitieformule, diagonale matrix signaaloverdracht en ontvangstvorm. Daarom kunnen tot op zekere hoogte soms zijn magnetische resonantiesignalen worden ontvangen en geïnterpreteerd6.

$${A}^{left(x,y,zright)}to frac{delta }{omega }times {Matrixleft[begin{array}{ccc}{E}_{x}& & \ & {S}_{y}& \ & & {M}_{z}end{array}right]},en {A}^{left(x,y,zright)}to Image{e}_{Definite}$$

(4)

De algemene formule van MRI-beelddefinitie is als volgt:

$$begin{uitgelijnd} & left( {A_{{left( {x,y,z} right)}}^{MR} ,overline{{A_{{left( {x,y, z} right)}}^{MR} }} } right)^{{H_{ij} Q_{i} H_{ji}^{H} }} = \ & quad mathop sum limits_ {i = 1}^{k} frac{{varvec{delta}}}{{omega_{i} }} times logleft| {I + R^{ – 1} times H_{ij} times Matrixleft[ {begin{array}{*{20}c} {E_{x} } & {} & {} \ {} & {S_{y} } & {} \ {} & {} & {M_{z} } \ end{array} } right]_{i}^{Q} left( {A_{{}}^{E,S,M} ,overline{{A_{{}}^{E,S,M} }} } right) maal H_{ji}^{H} } right|,and \ & quad R^{ – 1} interferentiesignaal, \ & quad E_{x} = Opwindingen_number,S_{y} = Afstand _tussen_slices,M_{z} = Magneet_field_strength, \ & quad omega_{i} = left( {TR otimes TE} right) \ end{aligned}$$

(5)

Daarom is de beelddefinitie van MR direct gerelateerd aan het interferentiesignaal (({R}^{-1})). Het is ook gerelateerd aan de prestaties van de MR-machine, dat wil zeggen of het high-end MR is. Het beeld van een hoogdimensionaal signaal (informatiepolaire coördinaten) van MR DISCOVERY MR750w is als volgt, en verwijzing naar Fig. 14, 15.

Afbeelding 14

MR-beelddefinitie zware kernclustering tanh gebalanceerde big data risicobeheersing hoog-dimensionale data poolcoördinaten grafiek (2021-09-15 16:52:02).

Afb.15
figuur 15

MR-beelddefinitie zware kernclustering tanh gebalanceerde big data risicobeheersing hoog-dimensionale data poolcoördinaten grafiek (2021-09-18 06:40:04).

({omega }_{i}=links(TRotimes TErechts)) is een beperkingsparameter. (1/{omega }_{i}) regelt de stabiliteitsmorfologische kenmerken van de hoogdimensionale informatiedistributiegrens, en het beeld is zoals hierboven. De kernenergie en subkernenergiestructuur Q van MR,({Q}_{core}=Eleft{{X}_{k}{X}_{k}^{H}right})

$$begin{aligned} & Q_{core}^{{}} left( {A_{{}}^{{X_{E} ,X_{S} ,X_{M} }} ,overline{{ A_{{}}^{{X_{E} ,X_{S} ,X_{M} }} }} } rechts) = Matrixlinks[ {begin{array}{*{20}c} {E_{{X_{E} }}^{k} otimes X_{k}^{H} } & {} & {} \ {} & {E_{{X_{S} }}^{k} otimes X_{k}^{H} } & {} \ {} & {} & {E_{{X_{M} }}^{k} otimes X_{k}^{H} } \ end{array} } right]_{i}^{Q} ,en E_{{X_{E} }}^{k} otimes X_{k}^{H} ,E_{{X_{S} }}^{k} otimes X_ {k}^{H} ,E_{{X_{M} }}^{k} \ & quad otimes X_{k}^{H} {text{Sub kernenergiestructuur}} \ end {uitgelijnd}$$

(6)

De vereenvoudigde algemene formule voor MR-beelddefinitie is als volgt:

$$begin{uitgelijnd} & left( {A_{{left( {x,y,z} right)}}^{core} ,overline{{A_{{left( {x,y, z} right)}}^{core} }} } right)_{MR}^{{H_{ij} Q_{i} H_{ji}^{H} }} = mathop sum limits_{ i = 1}^{k} frac{delta }{{omega_{i} }} times logleft| {I + R^{ – 1} times H_{ij} times Q_{core}^{{}} left( {A_{{}}^{{X_{E} ,X_{S} ,X_{ M} }} ,overline{{A_{{}}^{{X_{E} ,X_{S} ,X_{M} }} }} } right) times H_{ji}^{H} } rechts| \ & quad ,en R^{ – 1} Interferentiesignaal,omega_{i} = left( {TR otimes TE} right) \ end{aligned}$$

(7)

Wanneer de ({{varvec{R}}}^{-1}) interferentiesignaal wordt versterkt, de helderheid van het MR-beeld neemt af en de uitgebreide evaluatie-index neemt af

De MR-parameter is gerelateerd aan de machineparameter (upomega =left(mathrm{TR}otimes mathrm{TE}right)), excitations_number, spacing_between_slices, Magnet_field_strength, SAR. Verwijzing naar Fig. 16, 17 en 18.

Afbeelding 16
figuur 16

MR-beelddefinitie en -prestaties waren respectievelijk 54,398%.

Afbeelding 17
figuur 17

MR-beelddefinitie en prestatie waren respectievelijk 41,551%.

Afbeelding 18
figuur 18

MR-beelddefinitie en prestatie waren respectievelijk 45,473%. Uitgebreide evaluatie-indexen: 54,398%, 41,551%, 45,473%, de kerngrens is 40,01% en de wetenschappelijk van het beeld wordt verminderd.

Wanneer ({mathbf{R}}^{-1}) interferentiesignalen nemen af, MR-beeldhelderheid neemt toe en uitgebreide evaluatie-index neemt toe

Uitgebreide evaluatie-indexen: 69,730%, 62,940%, 74,716%, de kerngrens is 40,01% en het beeld is meer wetenschappelijk. En verwijzing naar Fig. 19,20,21.

Afbeelding 19
figuur 19

MR-beelddefinitie en prestatie waren respectievelijk 69,730%.

Foto 20
figuur 20

MR-beelddefinitie en prestatie waren respectievelijk 62,940%.

Foto 21
figuur 21

MR-beelddefinitie en prestatie waren respectievelijk 74,716%.

MR-piek SAR RF (vergelijkbaar met CT-belichtingstijd hoog-dimensionale gegevens zware kernclustering wiskundig model)

Als SAR > 11,2 dan stopt MR, als SAR daalt, start MR opnieuw. MR hoeft de domeinwaarde niet in te stellen, omdat AI Mathematisch modelrisicobeheer dynamisch de domeinwaarde en grens van verschillende interne indicatoren van de MR-machine kan vinden. Dit is het voordeel van het AI-systeem en gebruikt de meest geavanceerde en geavanceerde originele innovatieve wiskunde om te combineren met AI. Beheer van medische apparatuur wordt gekenmerkt door een hoge mate van professionaliteit, hoge nalevingsvereisten, diverse soorten en toepassingen, verspreide toepasselijke normen en voorschriften en een grote tijd- en ruimtespanne van apparatuurbeheer7.

AI Mathematische modelrisicobeheersing kan automatisch en dynamisch de domeinwaarden en grenzen van verschillende medische apparatuurindexen vinden, zoals de domeinwaarden en grenzen van de warmtecapaciteit van CT en interne indexen van de machine. En verwijzing naar afb. 22, 23.

Afbeelding 22
figuur 22

Interne index warmtecapaciteit machine en domeinwaarde van CT [weight kernel clustering tanh equilibrium big data risk control high-dimensional data] polaire grafiek (2021-09-19 07:36:05).

Afbeelding 23
figuur 23

Interne index warmtecapaciteit machine en domeinwaarde van CT [weight kernel clustering tanh equilibrium big data risk control high-dimensional data] polaire grafiek (2021-09-14 16:59:04).

AI Mathematical model risk control vindt automatisch en dynamisch de indexdomeinwaarden en -grenzen van verschillende medische apparatuur. Zoals MR peakSAR RF, beelddefinitie, interne indexdomeinwaarde en grens van de machine. En verwijzing naar afb. 24, 25.

Afbeelding 24
figuur 24

Interne indexdomeinwaarde van de machine van meting van de helderheid van het MR-beeld [weight kernel clustering tanh equilibrium big data risk control high-dimensional data] polaire grafiek (2021-09-28 04:14:08).

Afbeelding 25
figuur 25

Interne indexdomeinwaarde van de machine van meting van de helderheid van het MR-beeld [weight kernel clustering tanh equilibrium big data risk control high-dimensional data] polaire grafiek (2021-09-15 16:52:02).

Toepassingsscenario van niet-superplatte verbeterde TANH-evenwichtstoestand met zware kern

Analyseer de stabiliteit van DISCOVERY MR750w-apparatuur. AI Mathematisch model risicobeheersing big data ontdekte dat de taaiheid, algemeenheid en hoge betrouwbaarheid van MR-apparatuur ook een belangrijke basis vormen om te beoordelen of het een hoogwaardige MR is. De betrouwbaarheidsgrens is 40,01%, en verwijzing naar Fig. 26, 27, 28, wat ook een andere belangrijke basis voor high-end MR weerspiegelt. MR piek SAR RF (kerngegevens van zware kernclustering TANH-evenwichtstoestand is vergelijkbaar met CT-belichtingstijd), hoogdimensionaal signaalbeeld en AI Mathematisch model risicobeheersingsbeeld vergelijkbaar met CT-belichtingstijd.

Afbeelding 26
figuur 26

MR piek SAR zware kern clustering tanh gebalanceerde big data risicobeheersing hoog-dimensionale data poolcoördinaten grafiek (2021-09-28 04:14:44).

Afbeelding 27
figuur 27

MR piek SAR zware kern clustering tanh gebalanceerde big data risicobeheersing hoog-dimensionale data poolcoördinaten grafiek (2021-09-27 04:29:41).

Afbeelding 28
figuur 28

MR piek SAR zware kern clustering tanh gebalanceerde big data risicobeheersing hoog-dimensionale data poolcoördinaten grafiek (2021-09-26 04:24:38).

Nieuwe generaties medisch AI big data-platform gebaseerd op zware kernclustering quasi-denkende iteratieve planning

Leg de belangrijkste quasi-denkgolfcurve (signaal) vast en door de vibratie van willekeurige functie en AI-operatie, itereer en bepaal de conditie, namelijk domeinwaarde. Indien mogelijk, de fluctuatiecurve van het menselijke (denkende) hersengolfsignaal, dat wil zeggen de iteratieve evolutie van hersenachtige AI-vorm op de betrouwbaarheid van risicobeheersing van de bovengenoemde grote medische apparatuur van zwak naar sterk8, kan worden gebruikt als basis voor het verkrijgen van risicobeheersing van grote CT-apparatuur. Betrouwbaarheidspercentagegegevens van risicobeheersing van grote medische apparatuur worden geanalyseerd aan de hand van een langetermijndistributiecurve. Het kan worden geleerd en getraind door KNN van het neurale netwerk van AI. Bovendien zijn de zware kerngegevens die overeenkomen met deze betrouwbaarheid < +[1, 10]—[1, 10]> is KNN van dual core neuraal netwerk, en de juiste risicobeheersing succesvolle gegevens worden gemarkeerd door onbewaakt leren.

Leave a Comment