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Einblick - 의료 이미징
하버드 녹내장 공정성: 공정 학습과 공정 정체성 정규화를 위한 망막 신경 질환 데이터셋
망막 신경 질환 데이터셋을 통해 공정 학습과 공정 정체성 정규화의 중요성 강조
3D OCT 이미징을 활용한 개선된 녹내장 진단을 위한 Spatial-aware Transformer-GRU 프레임워크
3D OCT 이미징을 활용한 녹내장 진단을 개선하기 위한 새로운 딥러닝 프레임워크 소개
의료 영역에서 정확한 텍스트 주도 흉부 X-선 생성을 위한 정책 기반 강화 학습의 발전
CXRL은 강화 학습을 활용하여 텍스트 주도 의료 이미지 합성을 향상시키는 혁신적인 프레임워크를 제시합니다.
폐 기도 세분화를 위한 스켈레톤 지도 지도된 학습
스켈레톤 지도 지도된 학습을 통해 폐 기도 세분화의 효율적인 방법 소개
의료 영상 AI R&D를 위한 올인원 플랫폼 소개
의료 영상 AI R&D를 위한 올인원 플랫폼 소개
DuDoUniNeXt: Dual-domain Unified Hybrid Model for MRI Reconstruction
DuDoUniNeXt는 단일 및 다중 대조 MRI 재구성을 위한 혼합 모델로, 다양한 품질의 참조 이미지를 적응적으로 통합하여 상태-of-the-art SC 및 MC 모델을 능가합니다.
MRI 가속 재건축을 위한 소음 수준 적응 확산 모델
MRI 재건축에서 소음 수준의 중요성과 새로운 데이터 일관성 전략 소개
초음파 분할 향상을 위한 시각적 맥락 학습과 마스크 이미지 모델링 통합의 간단한 프레임워크
의료 이미징 분야에서 시각적 맥락 학습과 마스크 이미지 모델링을 결합한 간단한 프레임워크가 초음파 분할을 향상시키는 방법을 제안하고 검증했습니다.
선형 배열 광 음향 이미징에서 학습 기반 소리 속도 추정 및 이상 현상 보정
딥러닝 기반 소리 속도 추정 및 이상 현상 보정이 선형 배열 광 음향 이미징의 정확성을 향상시킬 수 있음.
NeRF를 활용한 MRI 저샘플링 재구성 방법
NeRF를 활용한 저샘플링 MRI 재구성 방법의 효과적인 적용
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