medical image reconstruction | BriefGPT

关键词medical image reconstruction

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DiffusionBlend: 通过位置感知扩散分数混合学习三维图像先验，用于三维计算机断层扫描重建
通过位置感知的三维图像块扩散评分融合，本文提出了一种新的框架，能够学习三维图像的先验进行大规模三维医学图像重建，实验表明我们的方法在稀疏视图和有限角度的 CT 重建上显著优于先前的方法，并且在高维三维图像（$256 imes 256 i
PDF22 days ago
利用蒙特卡洛任意掩蔽法提高医学图像重建的全局敏感度和不确定性量化
提出了一种使用 MambaMIR 和 MambaMIR-GAN 进行医学图像重建和不确定性估计的方法，通过 Arbitrary-Masked Mamba-based 模型和波尔塔斯转换结合，实现了最佳的重建保真度和感知质量。
PDFa month ago
MambaMIR：一种用于联合医学图像重建和不确定性估计的任意屏蔽的 Mamba
本研究介绍了 MambaMIR 模型及其基于生成对抗网络的变体 MambaMIR-GAN，利用 Mamba 模型的优势，如线性复杂度、全局感受野和动态权重，通过创新的任意掩码机制使 Mamba 适应图像重建任务，并提供蒙特卡洛法的不确定性估
PDF4 months ago
基于评分的 PET 图像重建的生成模型
基于评分的生成模型在医学图像重建任务中，如磁共振成像或计算机断层扫描，已经展现出极具潜力的结果。然而，它们在正电子发射断层扫描（PET）中的应用尚未被广泛探索。为了应对 PET 图像重建中的多个挑战，包括具有高方差和广泛动态范围的泊松噪声，
PDF10 months ago
使用预训练的 2D 扩散模型解决 3D 反问题
本文结合传统的基于模型的迭代重建方法和现代扩散模型，提出了一种高度有效的方法来解决 3D 医学图像重建任务，包括稀疏视图断层扫描、有限角度断层扫描、预训练 2D 扩散模型压缩感知 MRI 等。我们在测试时提出了 2D 扩散先验的增强模型先验
PDF2 years ago
图像重建：从稀疏性到数据自适应方法和机器学习
本文介绍了医学图像重建方法中的四种类型，并聚焦于近期发展起来的基于稀疏性或低秩模型、以及基于机器学习技术的数据驱动方法。
PDF5 years ago
卷积神经网络在图像反问题中的综述
本文综述使用卷积神经网络解决成像中的反问题的最新进展，并重点关注了设计决策，即训练数据的来源，CNN 的架构以及如何解决学习问题等关键理论。
PDF7 years ago