eess.IV」カテゴリーアーカイブ

Towards a vision foundation model for comprehensive assessment of Cardiac MRI

要約 心臓磁気共鳴画像法 (CMR) は、非侵襲的心臓評価のゴールドスタンダード … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, eess.IV | Towards a vision foundation model for comprehensive assessment of Cardiac MRI はコメントを受け付けていません

COSMIC: Compress Satellite Images Efficiently via Diffusion Compensation

要約 宇宙に存在する衛星の数が急速に増加し、その能力が向上したことに伴い、衛星に … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | COSMIC: Compress Satellite Images Efficiently via Diffusion Compensation はコメントを受け付けていません

SegHeD: Segmentation of Heterogeneous Data for Multiple Sclerosis Lesions with Anatomical Constraints

要約 脳磁気共鳴 (MR) 画像からの病変とその縦方向の進行の評価は、多発性硬化 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV | SegHeD: Segmentation of Heterogeneous Data for Multiple Sclerosis Lesions with Anatomical Constraints はコメントを受け付けていません

RICAU-Net: Residual-block Inspired Coordinate Attention U-Net for Segmentation of Small and Sparse Calcium Lesions in Cardiac CT

要約 4 本の主要な冠動脈の石灰化の合計であるアガットストン スコアは、冠動脈疾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | RICAU-Net: Residual-block Inspired Coordinate Attention U-Net for Segmentation of Small and Sparse Calcium Lesions in Cardiac CT はコメントを受け付けていません

Synthesizing beta-amyloid PET images from T1-weighted Structural MRI: A Preliminary Study

要約 ベータアミロイド陽電子放射断層撮影法 (A$\beta$-PET) イメー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, physics.med-ph | Synthesizing beta-amyloid PET images from T1-weighted Structural MRI: A Preliminary Study はコメントを受け付けていません

MobileMEF: Fast and Efficient Method for Multi-Exposure Fusion

要約 最近のカメラ設計と画像技術の進歩により、スマートフォンを使用して高品質の画 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV | MobileMEF: Fast and Efficient Method for Multi-Exposure Fusion はコメントを受け付けていません

Physics-Informed Latent Diffusion for Multimodal Brain MRI Synthesis

要約 医用画像生成モデルの最近の進歩により、複数のモダリティを表現できる可能性が … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | Physics-Informed Latent Diffusion for Multimodal Brain MRI Synthesis はコメントを受け付けていません

Optimizing Synthetic Data for Enhanced Pancreatic Tumor Segmentation

要約 膵臓がんは、依然として世界中でがん関連死亡の主な原因の 1 つです。 医療 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | Optimizing Synthetic Data for Enhanced Pancreatic Tumor Segmentation はコメントを受け付けていません

AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer’s Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans

要約 この研究では、モデル決定の説明可能性を高めるために設計された 3D MRI … 続きを読む

カテゴリー: 41A05, cs.CV, eess.IV | AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer’s Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans はコメントを受け付けていません

Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive Graph Approach

要約 機械学習で利用できるデータが限られていると、パフォーマンスと一般化に大きな … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV | Generative Expansion of Small Datasets: An Expansive Graph Approach はコメントを受け付けていません