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基于深度学习的多孔铜泡沫CT图像生成的系统与设计
【摘 要】
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计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术能够直接获得材料的二维CT图像,而数字图像技术能够对材料进行基于二维CT图像的三维建模,从而在三维模型上研究材料的特征。针对CT技术获得图像的数量少和成本高,不利于研究材料特征的可变性等问题,本文通过深度神经网络技术对多孔铜泡沫进行三维建模,用少量的真实CT图像训练神经网络,使神经网络能够生成大量与真实CT图像具有相似特征、结构不同
【出 处】
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西南科技大学
【发表日期】
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2021年01期
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