
提出一种基于两因子表示的新方法,通过将信号强度分解为可学习的基底和系数因子,实现了从低分辨率磁共振图像高效连续体积表示的学习。同时引入基于坐标的编码,捕捉稀疏体素之间的结构关系,改善了在大幅放大尺度下的超分辨率性能。


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磁共振成像超分辨率的两因子表示学习


提出了一种基于双BERT架构和层次标签学习算法的中国胸部X线报告疾病标签器,并基于此标签器构建了一个包含51,262个样本的中国胸部X线报告数据集。



中国胸部X线报告生成的疾病标签器



本文提出了一种改进的ConKeD框架,通过测试多种对比学习损失函数来提高视网膜图像配准的性能。



ConKeD++: 包括对比损失的全面研究的改进视网膜图像配准描述符学习
