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【他山之石】医疗图像去噪新突破!DiffDenoise:自监督扩散模型保留高频细节

人工智能前沿讲习  · 公众号  ·  · 2025-04-18 18:00
    

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“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注! 论文标题: DiffDenoise: Self-Supervised Medical Image Denoising with Conditional Diffusion Models 发表日期: 2025年4月 作者: Basar Demir1*, Yikang Liu2*, Xiao Chen2, Eric Z. Chen2, Lin Zhao2, Boris Mailhe2, Terrence Chen2, Shanhui Sun2 发表单位: 1University of North Carolina at Chapel Hill,  2United Imaging Intelligence 原文链接: https://arxiv.org/pdf/2504.00264 引言 医疗影像在疾病诊断中扮演着至关重要的角色,但图像噪声问题一直困扰着医学界。传统去噪方法往往会导致关键细节丢失,而DiffDenoise通过创新的自监督扩散模型,在保留高频细节的同时有效去 ………………………………

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