May, 2017

基于卷积神经网络的贝叶斯图像质量转换：探索扩散磁共振成像超分辨率模糊度

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TL;DR本文研究了使用卷积神经网络（CNN）进行三维重建的不确定性建模的价值。通过采用每个补丁的异方差噪声模型和近似贝叶斯推理的参数不确定性，作者展示了这两者联合起来可以带来最先进的扩散 MR 脑图像三维重建性能。该方法的概率特性为超解析的输出提供了一种自然的量化不确定性的机制，并通过对健康和病态大脑的实验证明了这种不确定性的重要性。
发现论文，激发创造
  • 批量归一化单图超分辨率网络的快速贝叶斯不确定性估计与降低

    采用贝叶斯方法为图像超分辨率模型估算输出的不确定性，并利用批标准化层的不确定性估算技术生成 Monte-Carlo 样本，提出一种更快的生成样本的方法，以及降低输入图像的模型不确定性的方法和抵御对抗性攻击的方法以提高模型的性能。

    Mar, 2019

  • 贝叶斯深度图像先验下的医学图像去噪中的不确定性估计

    通过随机初始化卷积网络对图像进行参数化并执行梯度下降，以匹配观察结果的方法来量化反向医学成像任务中的不确定性，扩展到带有蒙特卡罗失活的贝叶斯方法，实现对预测不确定性的可靠估计，解决了大型数据集上深度神经网络出现幻觉和制品所带来的问题。

    Aug, 2020

  • 计算机辅助诊断中的不确定性量化：让你的模型对模糊病例说 “不知道

    对于集成预测不确定性以提高深度学习患者安全性的图像分类器，我们评估了两种不同的方法。我们发现，这些方法使用光学相干断层扫描的数据集训练，能够得出更可靠的结果，有望提高患者安全性。

    Aug, 2019

  • 基于贝叶斯深度卷积编码 - 解码网络的代理建模和不确定性量化

    本文提出了一种使用卷积神经网络实现的关于具有随机偏微分方程的不确定性建模的代理模型，该方法使用变分梯度下降算法对参数进行 “近似贝叶斯推断”，可以在处理不确定性时实现和其他方法相比具有最先进的预测精度和不确定性量化，即使训练数据量相对较小，也能获得非常好的性能。

    Jan, 2018

  • 使用 3D 深度密集连接神经网络的脑部 MRI 超分辨率

    本文提出了一种新的神经网络体系结构（3D Densely Connected Super-Resolution Networks），用于从单张低分辨率 MRI 图像中恢复高分辨率的脑部结构特征，实验表明该网络在还原 4 倍分辨率缩减图像方面优于双三次插值和其他深度学习方法。

    Jan, 2018

  • 增强图像：核磁共振中使用人工智能进行超分辨率

    本章提供了关于深度学习技术用于改善 MRI 空间分辨率的概述，包括卷积神经网络、生成对抗网络，以及更高级的模型，如 transformers、扩散模型和隐式神经表示。我们探索了超分辨图像对临床和神经科学评估的影响，并涵盖网络架构、图像评估指标、网络损失函数和训练数据细节等各种实际主题，包括模拟低分辨率图像的下采样方法和数据集选择。最后，我们讨论了深度学习 MRI 超分辨率的现有挑战和潜在未来发展方向，旨在促进其广泛应用于各种临床和神经科学应用。

    Jun, 2024

  • 稀疏贝叶斯网络：医学图像分析中高效的不确定性量化

    通过选择性地通过梯度敏感性分析评估确定性显著性，本研究引入了对稀疏（部分）贝叶斯网络的训练过程。通过将确定性参数与贝叶斯参数相结合，充分利用两种表示的优点，实现了高效的特定任务性能和最小化的预测不确定性。在多标签 ChestMNIST 分类和 ISIC、LIDC-IDRI 分割任务上表现出了有竞争力的性能和预测不确定性估计，相比完全贝叶斯化和集合方法，能够显著减少 95% 以上贝叶斯参数，从而大大降低计算开销。

    Jun, 2024

  • 深度图像合成神经网络预测不确定性的视觉分析

    利用不同方法高效估计深度神经网络的预测不确定性和敏感性，并将其互动比较和对比，以应对可靠的不确定性感知模型在深度图像合成任务中产生信息丰富且质量多样的插图，进一步提高深度可视化模型的稳健性和可解释性，使其在以视觉分析为基础的各个科学领域得以实际应用和方便使用。

    May, 2024

  • 使用生成对抗网络和三维多级密集连接网络实现高效准确的 MRI 超分辨率

    本篇论文提出了一种新的 3D 神经网络设计 —— 多级密集连接超分辨率网络（mDCSRN）结构，并进行了 3D 超分辨率重建应用的实验，结果表明在恢复 4x 分辨率降低的图像上，我们的新型神经网络结构比其他流行的深度学习方法性能更好和速度更快，并且具有促进现实输出的能力。

    Mar, 2018

  • 使用 3D 生成对抗网络实现脑部 MRI 超分辨率

    该研究使用对抗学习方法，采用基于 SRGAN 模型的 3D 卷积生成高分辨率 MRI 扫描图像，结合最小二乘法的对抗损失和基于均方误差和图像梯度的内容项提高生成图像的质量，并在上采样阶段探索不同的解决方案，具有潜在的 3D 医学成像超分辨率应用价值。

    Dec, 2018