شہری اینڈمپ؛ اسٹرکچرل انجینئری؛
تباہی کیلئے الجبرا پیڈیڈیکُن نیوریمنگ میں دوبارہ تبدیلی
Table of Contents
ediatric Niomig کا میدان بہت تیزی سے ارتقا کا تجربہ کر چکا ہے، آواز نے گزشتہ دہائی میں بہت سے مرکزی کردار ادا کر دیے ہیں تصویر کی خوبی اور درستی کی تصدیق میں اضافہ۔ بالغ حیاتیاتی ساخت کے برعکس، زیادہ سے زیادہ استعمال کردہ چیلنجز: چھوٹا سا نظام
پیڈیاِک نیوریمنگ میں تباہی کی وبا
بچوں میں غیر شعوری کیمیائی سرگرمیاں (انگریزی: Granoming)، ذہنی چوٹ، غیر محسوس دماغ، خون، الرجی، nervedectivecularment diseases اور pediatric symplyments کے لیے بہت ہی ضروری ہے. مثال کے طور پر، حرکت میں متحرک ہونے والی آواز (انگریزی: space) سے مراد ایک ایسی فضاء میں پیدا ہو سکتی ہے جس میں struction (district) کی زیادتی ہو سکتی ہے، (انگریزی:
غریب خوبی کی کمی کی وجہ سے کی جانے والی اسکینس محض ایک مشکل نہیں بلکہ بچوں اور خاندانوں کیلئے پریشانی کا باعث بنتی ہے ، اس سے متعلقہ خطرات اور صحت کی دیکھبھال کے اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے ۔
پدماوت میں زلزلے کی اقسام
اِن میں سے ہر ایک کو سمجھ لینا بہت ضروری ہے کہ وہ اچھے الجبرا کو ڈیزائن کرنے کے لئے تیار ہو ۔
طوفان
تھرمال (Johnson–Nyquist) شور سے شروع ہوتا ہے ایم آر آئی کیشن اور پریمپیپلی میں الیکٹرون کی غیر متوقع حرکت سے۔ اسے تقسیم میں شامل کیا جاتا ہے، سفید اور گاسسین ہمیشہ موجود رہتے ہیں جبکہ کم قد اور کم عرض بلد (SNud-oual-to-sect) کی وجہ سے اس کا رشتہ زیادہ ہوتا ہے۔
نقلمکانی
نقل و حمل میں سب سے زیادہ تیز آواز کا ذریعہ ہے جس سے بچوں کو اسکین کے دوران اکثر حرکت دی جاتی ہے ، انتہائی تیزی سے حرکت کرنی پڑتی ہے ، انتہائی تیزی سے حرکت کرنی پڑتی ہے ، سانس لینا ، سانس لینا اور انگلیوں کی حرکتوں کو نکالنا وغیرہ ۔
کیمیائی طور پر تباہکُن
یہ فلوموے مناسب طور پر بغیر کسی نمونے کے اِس عمل کو ہٹا سکتے ہیں ۔ بچے زیادہ دل اور سانس لینے کی رفتار کو بڑھاتے ہیں ۔
گببز رینکنگ اور ترونشن آرٹف کے مرکبات ہیں۔
گیبس کی وجہ سے یہ لگ جاتی ہے کہ جیسے کہ تیز رفتار عبوری سطح کے قریب واقع ہے جیسے کہ سفید مادے اور strospinal سیال کے درمیان میں فرق۔ یہ غیر معمولی شور نہیں بلکہ ایک نظام ہے جو C-space Sampling سے شروع ہوتا ہے. Pediatric yming میں جہاں چھوٹے ترکیبوں کی وجہ سے، گیببs کی حدود کو نظر انداز کر سکتے ہیں جو کہ ان میں ثقل کے لیے نہایت اہم ہیں۔
الیکٹرانک اور ماحولیاتی وبا
مقناطیسی میدان انہدامگیت، کشش غیر متوازنات اور بیرونی ریڈیوفلیشن مداخلت میں متحرک شور آمیز انداز متعارف کر سکتی ہے۔جبکہ ہارڈ ویئر بہتری کے بعض اصلاحات ابھی تک ضروری ہیں۔
تباہی کے بعد پیدا ہونے والے نتائج الجبرا
pediatric Neromiging کے لیے Alphabets کو تبدیل کرنا کلاسیکی سگنل کے طریقوں سے جدید ڈیٹا- بہتر طریقہ کار تک منتقل کیا گیا ہے. مقصد ہمیشہ آواز کی تیاری اور متعلقہ خصوصیات کے درمیان تجارتی ربط کو یقینی بنانا ہے۔
روایتی طور پر روایتی طور پر تعمیر ہونے والے تکنیک
سرِورق کی فائلز
گیس کی ہمواری کا اطلاق ایک گیس کے ساتھ ایک کنول پر ہوتا ہے، جس کا مطلب ہے بلند رفتار آواز میں شور کم کرنا۔ تاہم، یہ کناروں اور عمدہ تفصیلات پر مشتمل ہوتا ہے، جو کہ بڑی چھوٹی چھوٹی عمارتوں کے درمیان میں حدیں ہیں. میڈیسن فیلڈنگ زیادہ باریک ہے لیکن اگر حجم بہت بڑا ہو تو اسے دور کر سکتا ہے۔
وید-باسد دیوبندی -
اسکے علاوہ ، آواز کی نمائندگی کرنے والے چھوٹے چھوٹے کوفیفِنوں کو مضبوط کرنے سے ، یہ طریقہ محفوظ ہوتا ہے کہ وہ سُرخ خلیوں سے بہتر طور پر محفوظ رہیں ۔
غیر-مُلک (NLM)
یہ تکنیک آواز اور کچھ صوتی آواز کیلئے اچھی طرح کام کرتی ہے لیکن یہ اچھی طرح سے مہنگی اور چھوٹی چھوٹی ترکیبوں کو ضائع کر سکتی ہے ۔
مکمل طور پر وائرس (ٹی وی) باقاعدہ
ٹیوی دیکھنے والے اندازہ لگا سکتے ہیں کہ حقیقی تصویر میں ایک بڑی کشش پائی جاتی ہے ۔
مشین سیکھنا
گہرا سیکھنے کی ابتدا نیرومنگ میں ہونے والی آواز میں انقلاب برپا کر دی گئی ہے ۔
سی این ڈینویریس
یو نیٹ ورک آرکائیو اصل میں ڈیومنگ کے لیے بنایا گیا ہے. ڈیوومنگ کے لیے encoder-decoder settlement with سالمات عالمی تعارف اور عمدہ تفصیلات دونوں کے ساتھ مل کر دیکھیں. تالہ اور صاف ستھری تصاویر (یعنی آواز کے جو صاف نہیں ہوتیں) پر مبنی نقشے کا استعمال کرنے کے لیے نیٹ ورک کو اجازت دیتا ہے کہ وہ آواز کو استعمال کریں اور اسے دوبارہ سے روشن کریں
جینیری ادب نیٹ ورکس (GAN)
بعضاوقات ہال کی تقسیم کی تفصیلات کو تسلیم کرنے کی قیمت پر ، مخالفین نے ایسے لوگوں کے بارے میں تشویشناک معلومات کو ” غلط معلومات “ بنا دیا ہے جو ” غلط معلومات “ کو نظرانداز کر سکتے ہیں ۔
خود مختار اور غیر معمولی طور پر قابل قبول ہے۔
جوائنٹ ڈیٹا کی ضرورت، طریقہ کار جیسے کہ Straw2 Noise، Smilver2Void اور Sapt-Bregman-regman-regman-school تیار کیے گئے ہیں. یہ پیڈیاوں میں خاص طور پر قابل قدر ہیں، جہاں زمین کی صفائی کے لیے تصاویر حاصل کرنا حرکت اور اخلاقیات کے دباؤ کی وجہ سے چیلنج ہے۔
ٹرانسپورٹ-بسیڈ ماڈلز
نظریۂ امتیازات (ViTs) اور سوئیڈن انفنٹریز کو اب طبی تصور کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے. ان کی خود کشی کی گئی تصویر طویل الرجس کی ماڈل بنا سکتی ہے، ممکنہ طور پر Gibbscons کی طرح کے دستی انفنٹری کے نتائج بھی CBCs سے بہتر ہیں۔پیڈیکیک دماغ MRI میں ابتدائی نتائج پر وعدہ کیا گیا ہے، اگرچہ وفاقی تقاضوں میں بھی بلند ہیں۔
مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی
اہم ترقی کے باوجود، کئی چیلنجز مسلسل رہے۔ اول، عام طور پر، ایم آر آئی اسکینر، فیلڈ مضبوط اور مریض آبادیوں کے درمیان میں موجود ایک ماڈل۔ 3 ٹی اسکینر سے حاصل کردہ ڈیٹا سیٹ پر تربیت یافتہ ماڈل ایک 1.5T اسکینر یا انکار پر تصاویر پر غیر واضح طور پر کام کر رہا ہے۔
دوسرا، حقیقی وقت یا قریبی وقت کے ڈینسینگ اب بھی معیاری نہیں ہے۔ بہت سے گہری تعلیمی ماڈلوں کو فی منٹ کی تیاری کے دوران سیکنڈ درکار ہوتے ہیں، جو زندہ اسکین کے دوران میں تیار کی جاتی ہے۔ روشنی کے وزن کی ساخت، جیسے موبائل نیٹو-ستیل ڈیویرز یا بڑے ماڈلز سے علم کی ڈیٹنگ کے لیے درکار ہوتی ہے۔
تیسری بات یہ کہ میٹرکس اب بھی بحث کی جاتی ہے۔جبکہ انتہائی سگنل-پا-این آر (ایس ایم) اور انجینی مساوات انڈیکس (ایس ایم) کے عام ہونے کے باوجود یہ ہمیشہ ریڈیو پر تنقیدی شعور کے ساتھ نہیں ہوتے۔
آگے دیکھو، کئی عوامل میدان کی تشکیل کے امکانات ہیں [Personalized dnoising[1] جو بچے کے سرے کی پیمائش، حرکت کے اندازوں،
کُنَّا
ediatric Niuming میں آواز کو کم کرنے کے لیے Alphics کا ارتقا ایک فعال اور تنقیدی میدان ہے. روایتی وُوُوُٹ فیلڈ سے لے کر گہرے سیکھنے اور تبدیل کرنے والوں تک، ہر ترقی ہمیں تصاویر کے قریب لے آتی ہیں جو کہ چھوٹے پیمانے پر نہایت پائیدار اور آزاد ہوں.