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insikt - Self-Supervised Medical Image Denoising
鄰近切片 Noise2Noise：利用單一含噪醫學影像體積進行自我監督式醫學影像去噪
本研究提出了一種名為「鄰近切片 Noise2Noise」（NS-N2N）的自我監督式醫學影像去噪方法，僅需使用單一含噪影像體積即可進行訓練，並有效去除醫學影像中的噪聲。
단일 노이즈 의료 영상 볼륨에서 자기 지도 학습 기반 노이즈 제거: NS-N2N (Neighboring Slice Noise2Noise)
NS-N2N은 단일 노이즈 의료 영상 볼륨에서 인접 슬라이스 간의 유사성을 활용하여 자기 지도 학습을 통해 고품질의 노이즈 제거를 달성하는 새로운 방법이다.
単一ノイズ画像ボリュームからの自己教師あり医療画像ノイズ除去：隣接スライスNoise2Noise
本稿では、単一のノイズを含む医療画像ボリュームのみを用いて、高品質なノイズ除去を実現する新しい自己教師あり学習手法「Neighboring Slice Noise2Noise (NS-N2N)」を提案する。
Neighboring Slice Noise2Noise (NS-N2N): A Self-Supervised Denoising Method for Medical Images Using a Single Noisy Volume
NS-N2N is a novel self-supervised method that effectively denoises medical images using only a single noisy image volume by leveraging the inherent spatial continuity between neighboring slices to overcome limitations of previous methods reliant on pixel-wise noise independence.
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