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解決醫(yī)學(xué)圖像中不同模態(tài)對齊的問題一般采用重采樣的方法。 在讀取醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)或其他操作時常常需要成對的數(shù)據(jù) ,但是不同模態(tài)之間由于存在不同的坐...
出處:cvpr 2018 https://arxiv.org/abs/1802.02604v1是為數(shù)不多的開源的深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)算法,提出了V...
有關(guān)動作識別,醫(yī)學(xué)圖像,生意生成,圖表示,包括收稿時間。詳細(xì)內(nèi)容參考騰訊文檔 參考:CCF官網(wǎng)
原文:Unpaired Multi-contrast MR Image Synthesis Using Generative Adversari...
論文原文:A Semantic-based Medical Image Fusion Approach 摘要: 醫(yī)學(xué)圖像融合對臨床診斷有著很重要...
論文:Adversarial Image Registration with Application for MR and TRUS Image...
題目 :使用GAN實(shí)現(xiàn)可變形醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)配準(zhǔn)方法都采用迭代方法,作者采用GAN實(shí)現(xiàn)了一種端到端的多模態(tài)圖像配準(zhǔn)方法,消除了傳統(tǒng)方...
作者采用cycle-GAN的思想進(jìn)行MR和CT圖像的模態(tài)轉(zhuǎn)換。利用循環(huán)一致性實(shí)現(xiàn)在非對稱數(shù)據(jù)下圖像的模態(tài)轉(zhuǎn)換。 損失 方法 評價指標(biāo) 1)mea...
題目:Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep...