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XAMI -- XMM-Newton 光学图像中的伪像检测基准数据集
通过手动标注的 1000 张来自 XMM-Newton 空间望远镜光学监视相机的图像，我们提供了一个包含不同类型伪影的数据集，并使用该数据集来训练自动化机器学习方法，进一步展示了用于准确检测和遮蔽伪影的技术。我们采用卷积神经网络（CNNs）
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12 days ago
基于深度学习的心电图分类的基线漂移容忍信号编码
提出了一种非参数方法 ——Derived Peak (DP) encoding，用于改善机器学习自动心电图分析与解读中的基线漂移、缩放和噪声等常见伪迹问题。实验结果表明，DP encoding 通过对心电图数据进行编码，在存在基线漂移、缩放
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2 months ago
MRI 中回顾性运动校正的深度学习：综述
本文综述了深度学习在核磁共振成像中运动校正方面的研究现状，讨论了不同方法及其面临的挑战和潜力，并探讨了未来方向以促进不同应用领域和研究领域之间的互动。
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a year ago
使用奇异值分解作为超声流动成像的杂波滤波器
使用奇异值分解进行滤波可以在超高帧率超声流动成像中去除杂音、流量和杂质，但是对于病变组织的运动、靠近管壁的微血管流动等情况，这一假设并不成立，可能会导致图像伪影的存在。因此，了解 SVD 滤波引起的伪影的原因对于图像的解释是必要的。
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a year ago
深度学习在图像重构中的不稳定性 - AI 是否是一种代价？
在影像重建领域，深度学习因其在图像分类等任务中的示例成功而崭露头角，但其不稳定重建方式成为一个至关重要的问题。本文提出了一种新的稳定性测试方法，并研发了易于使用的软件，旨在帮助科学家和政府机构（如美国食品和药品管理局）确保深度学习方法的安全
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5 years ago
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