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UWAFA-GAN:多尺度生成与注册增强的超广角荧光血管造影转化
通过使用多尺度生成器和注重传递模块的新型有条件生成对抗网络 (UWAFA-GAN),从 UWF-SLO 合成 UWF-FA,该方法在诊断可靠性方面与真实图像相媲美。
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2 months ago
一种基于频率自监督表示学习提升的通用眼底图像增强网络
本研究开发了通用的眼底图像增强网络(GFE-Net),通过利用图像频率信息和自监督表示学习,GFE-Net 可以在无监督或额外数据的情况下,准确纠正未知眼底图像并保留视网膜结构,从而实现优越的数据依赖性、增强性能、部署效率和规模泛化能力。
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10 months ago
UWAT-GAN:超广角多尺度生成对抗网络用于眼底荧光血管造影合成
本文提出了一种新颖的条件生成对抗网络(UWAT-GAN),用于从 UWF-SLO 中合成 UWF-FA,通过使用多尺度生成器和融合模块来更好地提取全局和局部信息,我们的模型能够生成高分辨率图像,并且提出了一种注意传输模块来帮助解码器进行有效
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a year ago
使用组合变换器从底片图像检测糖尿病视网膜病变的严重程度
本文使用转换器学习模型,结合视网膜图像的关键特征,对眼底照片进行深入理解,以达到对糖尿病视网膜病变严重程度的自动化评估。实验结果表明,基于转换器的模型在公开数据集上表现出极高的可行性。
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2 years ago
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