Medical Image Denoising with CNN. In this article, I will discuss… | by Rabeya Tus Sadia | Jul, 2024
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，文章使用 CNN 对医学图像进行去噪。在本文中，我将讨论……| 作者 Rabeya Tus Sadia | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Medical Image Denoising with CNN
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，但由于使用低剂量辐射来最大限度地减少患者暴露，它们通常会受到噪音的影响。这种噪音会掩盖重要的细节并影响诊断的准确性。CNN 是一类深度学习神经网络，已被证明在解决这个问题上非常有效。这些网络在包含嘈杂和干净图像的大量数据集上进行训练，学习识别和消除噪音，同时保留关键的解剖细节。要了解如何对 CT 图像进行去噪以提高图
DSplats: 3D Generation by Denoising Splats-Based Multiview Diffusion Models
生成高质量的 3D 内容需要能够学习复杂场景及其中真实物体的稳健分布的模型。最近基于高斯的 3D 重建技术通过以前馈方式预测 3D 高斯函数，在从稀疏输入图像中恢复高保真 3D 资产方面取得了令人印象深刻的结果。然而，这些技术通常缺乏扩散模型提供的广泛先验和表现力。另一方面，已成功应用于多视图图像去噪的 2D 扩散模型显示出生成广泛...
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 10, October 2024
1) 确定适合机器学习模型的知识产权保护机制：水印、指纹识别、模型访问和攻击的系统化作者：Isabell Lederer、Rudolf Mayer、Andreas Rauber页数：13082 - 131002) 面向可解释的情感计算：综述作者：Karina Cortiñas-Lorenzo、Gerard Lacey页数：13101 - 131213) 从多个角度回顾凸聚类：模型、优化、统计属性、应用和连接作者：Qiying Feng、C. L. Philip Chen、Licheng Liu页数：13122 - 131424) 高光谱图像去噪：从模型驱动、数据驱动到模型数据驱动作者：Qian
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 7, July 2024
1) 联邦学习中的隐私和稳健性：攻击与防御作者：Lingjuan Lyu、Han Yu、Xingjun Ma、Chen Chen、Lichao Sun、Jun Zhao、Qiang Yang、Philip S. Yu页数：8726 - 87462) 测量解缠：指标回顾作者：Marc-André Carbonneau、Julian Zaïdi、Jonathan Boilard、Ghyslain Gagnon页数：8747 - 87613) 深度强化学习中的探索：从单智能体到多智能体领域作者：Jianye Hao、Tianpei Yang、Hongyao Tang、Chenjia Bai、Jiny
