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ACTEGRA FINANCIAL

MARKHAM-Canada

Company Name:
Corporate Name: 		ACTEGRA FINANCIAL
Company Title:  
Company Description:  
Keywords to Search:  
Company Address: 60 Bullock Dr,MARKHAM,ON,Canada 
ZIP Code:
Postal Code: 		L3P 
Telephone Number: 9054728073 
Fax Number:  
Website:
  
Email:
  
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):
 38090 
USA SIC Description:
 BOOKKEEPING SERVICES 
Number of Employees:
 1 to 4 
Sales Amount:
 $500,000 to $1 million 
Credit History:
Credit Report: 		Unknown 
Contact Person:
  
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ACTION INTERNATIONAL
ACTION INTERNATIONAL
ACTION COMMUNICATIONS LTD
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ACS PET SUPPLIES INC
ACRYLIC CONCEPTS
ACROSS CANADA MOBILE COMM









Company News:
  • 基于双能CT 图像域的DL-RTV多材料分解研究 - Researching
    为此,提出了一种基于双能CT 图像域的字典学习(DL)和 相对总变分(RTV)的 多材料分解算法,简 称DL-RTV 算法。 通过直接求逆获得初始基图像,利 用字典学习挖掘基图像的稀疏性,以 提高材料分解的准确性;引 进RTV进一步降低基图像的噪声和伪影,并 保护图像细节;同 时引入各基材料质量守恒和像素边界的约束项,提高材料分解精度。 仿真和实验研究表明,DL-RTV 算法能较准确地分解三种材料,较 好抑制基图像噪声和伪影,提高了材料区分度,从 而验证了此算法的有效性和实用性,这 对DECT 技术的发展和应用具有重要的意义。
  • 基于双能CT图像域的DL-RTV多材料分解研究-期刊-万方数据 . . .
    摘要：双能计算机断层扫描 (DECT)技术因能分解和识别材料,并提供定量化的成像结果,广泛应用于医疗、安检、无损检测以及材料科学等领域 DECT技术能提供物体在两种能谱下的衰减信息,可准确分解两种基材料 但当检测对象含有三种材料时,若对DECT图像直接求逆
  • 基于双能CT图像域的DL-RTV多材料分解研究 - 中国光学期刊网
    为此,提出了一种基于双能CT图像域的字典学习 (DL)和相对总变分 (RTV)的多材料分解算法,简称DL-RTV算法。 通过直接求逆获得初始基图像,利用字典学习挖掘基图像的稀疏性,以提高材料分解的准确性;引进RTV进一步降低基图像的噪声和伪影,并保护图像细节;同时引入各
  • 基于双能CT图像域的DL_RTV多材料分解研究_降俊汝 - 道客巴巴
    内容提示： 光学学报 Acta Optica Sinica ISSN 0253-2239,CN 31-1252 O4 《光学学报》网络首发论文 题目： 基于双能 CT 图像域的 DL-RTV 多材料分解研究 作者： 降俊汝，余海军，龚长城，刘丰林 收稿日期： 2020-05-27 网络首发日期： 2020-08-31 引用格式： 降俊汝，余海军，龚
  • 双能CT图像域
    本文主要针对“ 两步法” 中的第二步, 即对两幅高、 低能CT图像分解成两物质分解图像或多物质分解图像所运用到的主要的图像域基材料分解算法展开综述。
  • 双能CT图像域基材料分解算法的研究进展
    能谱CT中双能谱技术是最常用的模式之一，在临床应用中发挥了重大作用。 本文就双能谱CT图像域基材料分解的两物质分解、多物质分解方法进行总结，最后展望未来可能的发展方向。
  • 基于统计模型的图像域多尺度双能CT双材料分解方法 - 百度学术
    本文提出将多空间尺度分析的概念引入到医学双能CT图像分解过程中,在不同空间分辨尺度上进行双能CT分解,以实现噪声和空间分辨率的最优平衡。
  • 清华大学学位论文服务系统
    本文提出了一种基于统计图像域的双能CT多材料分解方法 (Multi-material Decomposition，MMD)。 论文以惩罚加权最小二乘法（penalized weighted least-square，PWLS）为目标函数重建，其中包含了具有边缘保持的正则化项。
  • 图像域双能ct多材料统计分解方法 - X技术网
    双能CT多材料分解方法包括直接图像域分解法，极小化目 标函数 (如统计方法)法等。 [0003]直接图像域分解法，优点是原理简单、实现简便，缺点是双能分解得到的基材料图 像噪声非常大，对临床诊断与治疗质量有着明显的负面影响。 [0004] 极小化目标函数分解法可在投影域中进行也可在图像域中进行，文献中提出的投 影域双能CT多材料分解方法分解精度高，但实施复杂，计算量大。 文献中提出的图像域分解 的方法目前分解的基材料图像最多为3种，极大地限制了多材料分解的应用。 [0005] 本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种图像域双能CT多材料统计分解 方法。
  • 基于多通道交叉卷积UCTransNet 的双能CT基材料分解方法 . . .
    摘要 提出一种基于多通道交叉卷积UCTransNet(MC-UCTransNet)的图像域双材料分解方法。 该网络以UCTransNet 为基础架构,采用通道交叉融合转换器和通道交叉注意模块来提高基材料分解性能,实现双输入双输出的端到端映射。 网络中通道交叉融合模块和通道交叉注意模块可更好地捕捉复杂的通道信号相关性,以更充分地进行特征提取与融合,实现基材料生成路径之间的信息交换。 为进一步提高模型的拟合性能,网络训练时采用混合损失及Sigmoid 函数的归一化方法。 实验结果表明,在骨骼基材料及软组织碘基材料分解任务中,所提方法能获得优质的基材料图像,与对比方法相比,其分解后的基材料图像在准确度及噪声伪影抑制上表现更好。 引 1 言




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