x-ray imaging | BriefGPT - AI 论文速递

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XProspeCT: 从成对 X 射线生成 CT 体积
该研究论文通过使用更大的数据集和不同的模型结构，探索将正交 X 射线图像转换成模拟 CT 体积的方法，以解决 CT 扫描在辐射剂量和成本方面相对于 X 射线成像的问题。关键模型变化包括 UNet 架构、自定义连接、激活函数、损失函数、优化器
PDF5 months ago
基于 Vision Transformer 技术对胸部 X 光图像进行分析以提高 COVID-19 诊断
本研究针对 COVID-19 的自动诊断提出了一种基于预训练的 Vision Transformer 模型对胸部 X 光图像进行微调的创新框架，经过鉴定，该模型在二元分类、三元分类和四元分类性能方面均表现出超凡的精度。
PDFa year ago
基于无监督迭代 U-Net 和内部引导层的胸部 X 射线图像脊柱对比度增强
本文介绍了一种通过迭代训练深度神经网络，采用内部指导层优化脊柱 X 光图像的方法，在准确识别物体边界的同时提高图像质量，从而显著提高 X 光成像技术的诊断准确性和疾病早期检测能力。
PDFa year ago
实时缺陷检测数据生成中 X 射线散射效应的量化研究
通过对 X-ray 扫描中 X-ray 散射算法的定量评估，对比了在包含和不包含散射信号的情况下进行训练后，采用深度卷积神经网络（DCNN）进行 defect detection 的准确性。结果表明，不包含散射信号的训练数据对最小可检测缺陷
PDFa year ago
X-Adv: 面向 X 光禁止物品检测的物理对抗性物体攻击
本文针对安全关键场景的 X 光探测中的对禁止物品侦测的对抗攻击进行了第一步探索，提出了能生成可物理打印的金属的 X-adv，以及解决着色 / 纹理褪色问题的可微转换器和可放置在重叠物件行李中的贪心策略的敌对攻击者，最后验证了其在数字和物理世
PDFa year ago
使用 Detectron2 框架在镁合金铸件 X 光图像中进行缺陷检测和分割
本文使用基于 Detectron2 的深度学习系统来对汽车零部件的 X 射线图像进行缺陷检测和分割，以帮助解决金属部件生产中的质量控制问题。
PDF2 years ago
人工智能在筛查病毒性和 COVID-19 肺炎中的作用
本研究旨在研究利用深度学习技术对 X 光胸片进行 COVID-19 肺炎自动检测的实用性，该网络训练的准确率、精确率、敏感性和特异性均较高，可作为 COVID-19 快速筛查工具的一种替代方案。
PDF4 years ago
单张图像断层摄影：2D 头颅 X 光获取 3D 图像体积
本研究展示了基于深度学习的卷积神经网络可以重构二维 X 光成为三维体积，通过将粗略的，固定分辨率的体积与输入的 X 光融合成高分辨率的体积，以实现更加精细化的成像。同时，研究团队还创建了一个新的数据集，其中包括了将近 50 万个 175 个
PDF7 years ago
X 射线荧光透视下导管的全自动实时分割
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的实时方法，用于在 2D X 射线透视序列中分割导管和导丝，使其在 X 射线成像指导下的介入手术中能够自动检测和追踪，该方法在 25 个介入操作的 237 个 X 射线序列图像上进行训练和测试，得到了极高的
PDF7 years ago