我有个朋友，前段时间出了车祸，医生说脑补血块压在视觉神经上，朋友拒绝手术，现在总是出现阶段性失明的_百度知道
我有个朋友，前段时间出了车祸，医生说脑补血块压在视觉神经上，朋友拒绝手术，现在总是出现阶段性失明的
我有个朋友，前段时间出了车祸，医生说脑补血块压在视觉神经上，朋友拒绝手术，现在总是出现阶段性失明的情况，有时候会头疼，请问她这种情况会不会永久性失明？...
我有个朋友，前段时间出了车祸，医生说脑补血块压在视觉神经上，朋友拒绝手术，现在总是出现阶段性失明的情况，有时候会头疼，请问她这种情况会不会永久性失明？
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雨中小水滴M
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擅长：暂未定制
会，最怕血块压住神经，不清除很容易压迫，除非能够自动吸收
MemoriRiven
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擅长：暂未定制
会的，血块会压迫视神经中枢，造成坏死，而失明
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会的，一直压迫到可能还会死亡
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神经内科医生说患者要脑补，是什么意思？
提示：疾病因人而异，他人的咨询记录仅供参考，擅自治疗存在风险。
神经内科医生说患者要脑补，是什么意思？（男，31岁）
陆延兵医生
你好 你有什么不舒服
乱想，思维不正常。
陆延兵医生
睡眠怎么样
多梦，讲梦话。
陆延兵医生
白天别睡觉，适当锻炼身体，晚上睡前洗个澡，困了再上床。
陆延兵医生
口服安神补脑液提高睡眠质量
白天没精神。感觉用脑过度。
陆延兵医生
嗯 提高睡眠质量后 白天精神会好些
陆延兵医生
嗯 慢慢改善
脑补是什么意思？
陆延兵医生
我觉得那个大夫是觉得你没事 和你开玩笑吧
她开始诊断神经衰弱，后来又是焦虑状态。
陆延兵医生
嗯 你觉得你焦虑吗
陆延兵医生
建议你改善睡眠 锻炼锻炼身体
陆延兵医生
我不知道，就是控制不住乱想，很敏感。
陆延兵医生
可以吃点黛力新
吃过，没什么作用。
陆延兵医生
那就得去心里科看看
陆延兵医生
嗯 没啥大问题 放松
陆延兵医生
祝健康好运
陆延兵医生
有情况随时联系
嗯，感谢。
陆延兵医生
陆延兵医生
如果对我的回答还满意的话 麻烦你评价时给
也可以关注我 随时咨询我 谢谢
可以喝安神补脑液吗？
陆延兵医生
先去买一盒
陆延兵医生
神经内科医生说患者要脑补，是什么意思？（男，31岁）
分析及建议:
白天别睡觉,适当锻炼身体,晚上睡前洗个澡,困了再上床，口服安神补脑液提高睡眠质量，嗯 提高睡眠质量后 白天精神会好些，建议你改善睡眠 锻炼锻炼身体，可以吃点黛力新，那就得去心里科看看。
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新型计算机视觉框架：GQN可以脑补出环境的另外部分
现在的计算机视觉系统大多基于深度，它们可以通过学习大量数据集从而得到将图像投影到普通的场景描述的功能，简单说就是见得多了习惯了。
然而和这种神经网络相比，我们的大脑显然更加智能，可以利用先前的知识来推理，并做出远远超出看到的物品的推论。例如，如果看到桌子的三条腿，那么可以推断出第四条腿的存在和其位置，基本与实际情况相同；即使看不到房间里的所有东西，你也可以画出它的布局、想象它的外观。婴儿在八九个月时就可以理解&形状恒常性&的存在，即使用布盖住他面前的玩具，他也可以脑补出布下面玩具的样子，而这，恰是深度神经网络不能识别的。
最近，通过模仿人大脑对环境的处理方法，DeepMind提出了一种新型计算机视觉框架：GQN （the Generave Query Network），这个框架实现了前面提到的功能，可以脑补出环境的另外部分，还可以将2D图片渲染至3D。
GQN模型由两部分组成：表示网络和世代网络。表示网络将察结果输入并对基础场景产生描述性质的的矢量表示，然后世代网络从以前未观察过的角度预测场景的表现。
表示网络通过以分布式表示捕获对象位置，颜色和房间布局等元素来实现准确描述场景的真实布局。该网络能够以高度压缩和抽象的方式描述场景，并将其留给世代网络，从而可以在必要时加入详细信息。
世代网络就像是一个近似的3D渲染器，它可以以非常精确的方式从新视角预测以前未观测到的场景。当给出场景和新的摄像机视点时，无需事先规定透视法，遮挡法或照明法，它就可以生成清晰的图像。
那么，GQN的可行性如何？
为了评估该框架的可行性，研究人员在模拟的3D环境中进行了一系列尝试。在第一组实验中，研究人员采用了包含各种对象的方形房间中的场景，墙面纹理、物体和灯的形状、位置和颜色都是随机的，以此有效地实现无限数量的总场景配置;&随后，研究人员使用有限数据集来训练和测试模型。训练结束后，GQN通过观察一个先前未学习的测试场景的图像来计算其场景表示，随后的结果显示，发生器在视点处的预测是高度准确的，大部分与地面事实并没有区别。
在这个实验中，GQN不可能通过随机的方式准确预测结果，它只能通过在场景感知和编码物体的数量、位置、颜色，还有墙壁的颜色以及光源的间接观察位置的方式来学习。与传统的神经网络学习不同，GQN学习如何从图像中进行推理，而不需要对场景内容进行任何明确的人为标注。实验过程中，当场景的内容重度遮挡的情况时，预测模型就会出现不确定的情况，这种情况反映在最终结果的的变化性上。
随后研究人员还采用了更复杂，程序化的迷宫环境来测试GQN的缩放属性。迷宫由通过走廊连接的多个房间组成，不同场景中迷宫的布局和墙壁的颜色都是随机的。在这个实验中，任何一次观察都会提供有关当前迷宫的少量信息。在进行多次识别观测后， GQN已经可以在新的摄像机视点做出对迷宫环境正确的预测；在进一步的训练中，模型甚至还可以高度准确地预测迷宫自上而下的视图。
在这个实验中，预测模型的不确定性随着观测数量的增大而降低，经过大约五次观察后，GQN的不确定性几乎完全消失。
现在的GQN还只能在实验室实现，主要是因为需要受控分析、真实数据集的可用性有限、不足以生成复杂的模型等原因，但它的确可以处理视觉的遮挡、场景的组合等问题。随着新的数据集可用化和建模能力的增强，GQN也会逐渐实现应用。
原文标题：计算机视觉也可以脑补了？
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