의료 이미징

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näkemys - 의료 이미징

망막 신경 질환 데이터셋을 통해 공정 학습과 공정 정체성 정규화의 중요성 강조

3D OCT 이미징을 활용한 녹내장 진단을 개선하기 위한 새로운 딥러닝 프레임워크 소개

CXRL은 강화 학습을 활용하여 텍스트 주도 의료 이미지 합성을 향상시키는 혁신적인 프레임워크를 제시합니다.

스켈레톤 지도 지도된 학습을 통해 폐 기도 세분화의 효율적인 방법 소개

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 재건축에서 소음 수준의 중요성과 새로운 데이터 일관성 전략 소개

의료 이미징 분야에서 시각적 맥락 학습과 마스크 이미지 모델링을 결합한 간단한 프레임워크가 초음파 분할을 향상시키는 방법을 제안하고 검증했습니다.

딥러닝 기반 소리 속도 추정 및 이상 현상 보정이 선형 배열 광 음향 이미징의 정확성을 향상시킬 수 있음.

NeRF를 활용한 저샘플링 MRI 재구성 방법의 효과적인 적용

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