Sets and Functions Definition. Let $A, B$ be sets (1) $A \subseteq B \ \text{iff} \ x \in A \Rightarrow x \in B$ (2) \[\begin{aligned} A = B \ &\text{iff} \ A \sub...

예상조차 못했던 수상, 그리고 시상식 참여

Challenge 당시 논문 리딩 요약으로, 얄팍한 지식으로 겉핥기 식으로 요약한 것이라 틀린 정보, 추측성 문장 많음. https://arxiv.org/abs/2208.05827 MRI 문제에 대한 큰 2가지 방법론 : U-net과 같이 image space 에서의 Convolutional Neural Network, k-space 도메인에서 ...

Accelerated MRI reconstructions via variational network and feature domain learning 서론 Methods MR image reconstruction MR signal ${\bf k}i$(k-space domain) recieved by the _i-th coil is related...

개요 24년도 FASTMRI 기준 vessl 설정법 정리. 원래 영상이 올라오는데 그거 기다리기 싫어서 삽질했었음 방법 Workspace create 하고 ngc pytorch 최신버전 2.4.0-cuda 12.4 로 올리고 max runtime 9999hr 설정. on premise mount를 해야하는데 서버쪽 리눅스 디렉토...

신호처리 강의에서는 연속 함수와 샘플링 함수의 곱을 통해 샘플링 과정을 설명하고, 나이퀴스트 샘플링 정리에 따라 신호의 최대 주파수의 두 배 이상으로 샘플링해야 원래 신호를 완벽하게 복원할 수 있음을 강조합니다. 샤 함수와 주파수 도메인에서의 컨볼루션 개념도 다루어집니다.

이 문서는 푸리에 변환에 대한 강의 노트로, 1D 및 2D 푸리에 변환의 수학적 정의, 유용한 공식, 샤 함수와의 관계, 그리고 푸리에 변환의 주요 속성을 설명합니다. 푸리에 변환은 주파수 도메인으로의 변환을 통해 합성곱 계산을 단순화하고, 변조 속성을 포함하여 다양한 신호 처리 응용에 활용됩니다.

신호처리에 관한 강의 노트에서는 1D 및 2D 컨볼루션의 개념을 설명합니다. 1D 컨볼루션은 임펄스 응답을 이용해 시스템의 출력을 계산하며, 2D 컨볼루션은 제로 패딩된 이미지를 사용하여 포인트 스프레드 함수와의 곱셈을 통해 출력을 생성합니다. 각 과정에서 시각적 예시를 통해 이해를 돕고 있습니다.