의료 이미지 처리

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аналитика - 의료 이미지 처리

FusionINN은 이미지 융합과 분해를 모두 수행할 수 있는 최초의 프레임워크로, 임상 전문가들이 종양 병리를 보다 정확하게 해석할 수 있도록 지원합니다.

본 논문은 경사 하강법 기반의 연성 레이블 익명 위장 X선 이미지 증류 방법을 제안한다. 이 방법은 의료 데이터 공유의 효율성과 보안을 향상시킬 수 있다.

암시적 이미지 간 슈뢰딩거 브릿지(I3SB)는 CT 초해상도 및 노이즈 제거 작업에서 효과적이며, 기존 방법들을 능가하는 결과를 제공한다.

하드웨어 제한된 환경에서 고해상도 지식을 활용하여 예측 품질 향상

딥러닝 기반 이미지 등록 모델의 불확실성을 이해하고 분할 불확실성을 동시에 추정하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.

자가 감독 밀도 점 추적 모델 PIPsUS의 개발과 성능 평가

폐 결절 감지를 위한 어려운 샘플에 초점을 둔 개선된 네트워크의 효과적인 성능을 소개합니다.

의료 보고서 생성을 위한 새로운 프레임워크인 이중 모달 동적 추적 학습(DTrace)의 효과적인 성능을 입증하는 연구입니다.

의료 이미지 다기관 분할에서 새로운 데이터 증강 전략인 AnatoMix의 중요성과 효과적인 활용

이 논문은 이미지 센서 내 선박 기반 의료 진단을 위한 Q-Segment 이미지 세분화 알고리즘을 제안하고, 저전력 엣지 비전 플랫폼에서의 종단 간 이미지 세분화를 달성하는 주요 목표를 소개합니다.

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