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volumetric super-resolution
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CVPR
CycleINR: 周期隐式神经表示实现医学数据任意尺度体积超分辨率
本研究提出了 CycleINR,这是一种新颖的增强隐式神经表示模型,用于 3D 医学数据体积超分辨率。通过利用学习的隐式函数的连续性,CycleINR 模型可以以任意上采样率获得结果,消除了单独训练的需求。此外,我们通过引入局部注意机制和融
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3 months ago
心脏扩散加权成像的高分辨率参考图辅助体积超分辨率
该研究利用基于深度学习的方法提高扩散张量心脏磁共振(DT-CMR)图像质量,实现体积超分辨率,并证明其在心脏超分辨率图像重建中的推广性。
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8 months ago
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