ECLARE: Efficient cross-planar learning for anisotropic resolution enhancement
이 논문은 외부 학습 데이터 없이도 슬라이스 프로파일 추정, 슬라이스 간격, 도메인 이동 및 임의의 업샘플링 인자를 모두 해결하여 2D MR 볼륨의 이방성 해상도를 향상시키는 자기 초해상도 방법인 ECLARE 를 제안하고, 이를 통해 신호 복원 및 하류 작업에서 기존 방법들을 능가하는 성능을 입증합니다.
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93 편의 논문
Evaluating quality metrics through the lenses of psychophysical measurements of low-level vision
이 논문은 SSIM, LPIPS, VMAF 등 기존 영상 품질 평가 지표들이 인간의 저수준 시각 (대비 민감도, 마스킹, 매칭 등) 을 얼마나 잘 반영하는지 검증하기 위한 새로운 테스트 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 34 개의 지표들의 행동 패턴과 한계를 규명합니다.
Multivariate Fields of Experts for Convergent Image Reconstruction
이 논문은 -노름의 모reau 포락선을 기반으로 한 다변량 잠재 함수를 도입하여 기존 Fields of Experts 방법을 일반화함으로써, 딥러닝 기반 정규화자와 유사한 성능을 유지하면서도 더 적은 데이터와 파라미터로 빠른 수렴 보장을 제공하는 새로운 이미지 재구성 프레임워크를 제안합니다.
SAAIPAA: Optimizing aspect-angles-invariant physical adversarial attacks on SAR target recognition models
이 논문은 공격자가 SAR 플랫폼의 관측 각도를 알지 못하더라도 물리적 반사체를 최적화하여 SAR 자동 표적 인식 모델을 효과적으로 속일 수 있는 'SAAIPAA'라는 새로운 물리적 적대적 공격 프레임워크를 제안합니다.
Learning Latent Transmission and Glare Maps for Lens Veiling Glare Removal
이 논문은 스테이블 디퓨전 기반의 사전 지식을 활용해 렌즈 베일링 글레어의 전파 및 글레어 맵을 비지도 방식으로 학습하는 생성 모델 'VeilGen'과 이를 활용한 복원 네트워크 'DeVeiler'를 제안하여, 기존 시뮬레이션의 한계를 극복하고 단순화된 광학 시스템에서 우수한 복원 품질과 물리적 충실도를 달성함을 보여줍니다.
In-batch Relational Features Enhance Precision in An Unsupervised Medical Anomaly Detection Task
이 논문은 CNN 오토인코더의 잠재 표현에 미니배치 내 정상 코호트의 맥락적 유사성을 통합하는 하이퍼그래프 추정 및 그래프 합성곱 레이어를 도입하여, 뇌 MRI 영상에서의 무감독 이상 탐지 시 정상 해부학적 변이와 병리를 혼동하는 문제를 해결하고 위양성률을 낮추며 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
Clinical-Injection Transformer with Domain-Adapted MAE for Lupus Nephritis Prognosis Prediction
이 논문은 소아 루프스 신염의 예후 예측을 위해 일상적인 PAS 염색 조직 슬라이드와 임상 데이터를 통합한 최초의 멀티모달 계산병리학 프레임워크인 'Clinical-Injection Transformer'와 도메인 적응형 MAE 전략을 제안하여 높은 정확도로 치료 반응을 분류하는 방법을 제시합니다.
Edges Are All You Need: Robust Gait Recognition via Label-Free Structure
본 논문은 기존 실루엣 및 파싱 기반의 한계를 극복하기 위해 레이블 없이 RGB 이미지에서 고주파 구조적 단서를 추출하는 새로운 시각 모달리티인 '스케치'를 제안하고, 이를 실루엣 및 파싱과 결합한 계층적 분해 다중 모달 프레임워크 'SKETCHGAIT'를 통해 강건한 보행 인식을 달성함을 보여줍니다.
Privacy-Preserving Collaborative Medical Image Segmentation Using Latent Transform Networks
이 논문은 병원 간 데이터 사일과 프라이버시 규제로 인한 협동 학습의 한계를 극복하기 위해, 잠재 공간에서의 키 기반 변환과 서버 측 매핑 네트워크를 활용하여 원본 데이터를 노출하지 않으면서도 정밀한 의료 영상 분할을 가능하게 하는 새로운 프라이버시 보호 프레임워크 (PPCMI-SF) 를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
Gabor Primitives for Accelerated Cardiac Cine MRI Reconstruction
이 논문은 고주파수 표현의 한계를 극복하고 심박동 영상 재구성을 위해 가우시안 원시 함수를 복소 지수로 변조하여 임의의 k-공간 위치에 스펙트럼을 배치하는 '가보 원시 함수 (Gabor primitives)'를 제안하며, 이를 통해 압축 센싱 및 기존 신경망 기반 방법보다 우수한 성능과 물리적으로 해석 가능한 매개변수를 제공하는 연속 해상도 재구성을 달성함을 보여줍니다.
Longitudinal Lesion Inpainting in Brain MRI via 3D Region Aware Diffusion
이 논문은 뇌 MRI 의 진행성 병변을 제거하기 위해 종단적 맥락을 통합하고 3D 해부학적 연속성을 유지하는 새로운 3D 영역 인식 확산 (RAD) 기반 생성 모델을 제안하여, 기존 방법 대비 뛰어난 화질과 시간적 안정성을 확보하면서 처리 속도를 약 10 배 향상시켰다고 요약할 수 있습니다.
Interpretable Motion Artificat Detection in structural Brain MRI
이 논문은 2D 및 3D DHoGM 특징을 병렬로 통합하고 209 개의 매개변수만으로 구성된 경량 해석 가능한 프레임워크를 제안하여, 다양한 촬영 사이트에서 일반화 성능이 뛰어나고 오탐을 최소화하는 뇌 MRI 운동 아티팩트 자동 검출 솔루션을 제시합니다.
Uni-LVC: A Unified Method for Intra- and Inter-Mode Learned Video Compression
이 논문은 기존 학습 기반 비디오 압축 (LVC) 의 한계를 극복하고, 단일 모델로 내부 (intra) 및 외부 (inter) 코딩을 모두 지원하며 참조 프레임의 신뢰도에 따라 적응적으로 작동하는 통합된 방법인 Uni-LVC 를 제안합니다.
Architectural Unification for Polarimetric Imaging Across Multiple Degradations
이 논문은 저조도 노이즈, 모션 블러, 모자이크 아티팩트 등 다양한 열화 조건에서 물리적 일관성을 유지하며 단일 단계로 이미지와 스토크스 영역을 동시에 처리하는 통합 아키텍처를 제안하여 편광 이미징 복원 성능을 획기적으로 향상시켰습니다.
Technical Report: Automated Optical Inspection of Surgical Instruments
본 보고서는 파키스탄산 수술 기구의 제조 결함을 식별하고 수정하기 위해 YOLOv8, ResNet-152, EfficientNet-b4 와 같은 딥러닝 아키텍처를 활용한 자동 광학 검사 (AOI) 시스템을 개발하여 환자 안전과 제조 품질을 향상시키는 방안을 제시합니다.
Enhancing Neural Video Compression of Static Scenes with Positive-Incentive Noise
이 논문은 감시 및 화상통화 등 정적 장면 비디오의 효율적인 압축을 위해 단기적 변화를 '긍정적 인센티브 노이즈'로 재해석하여 모델 미세조정을 수행함으로써, 기존 신경망 비디오 압축 방식 대비 73% 의 비트율 절감 효과를 달성하면서도 픽셀 수준의 충실도를 유지하는 새로운 방법을 제안합니다.
NOVA: Next-step Open-Vocabulary Autoregression for 3D Multi-Object Tracking in Autonomous Driving
이 논문은 대규모 언어 모델의 자기회귀 능력을 활용하여 3D 객체 추적을 시공간적 의미 시퀀스 생성 문제로 재정의함으로써, 기존 폐쇄집합 기반 방법론의 한계를 극복하고 미지의 객체에 대한 일반화 성능을 획기적으로 향상시킨 'NOVA'라는 새로운 패러다임을 제안합니다.
Can we Trust Unreliable Voxels? Exploring 3D Semantic Occupancy Prediction under Label Noise
이 논문은 3D 시맨틱 오큐팬시 예측에서 발생하는 레이블 노이즈 문제를 해결하기 위해, 기존 2D 기법의 한계를 극복하고 신뢰할 수 있는 감독 신호를 구축하는 새로운 벤치마크 'OccNL'과 이중 소스 부분 레이블 추론을 활용한 'DPR-Occ' 프레임워크를 제안합니다.
AI End-to-End Radiation Treatment Planning Under One Second
이 논문은 CT 이미지와 구조 컨투어로부터 단일 아크 VMAT 전립선 치료 계획을 1 초 미만으로 직접 추론하여 기존 자동화 방식보다 획기적으로 속도를 높이고 임상 워크플로우를 간소화하는 종단간 딥러닝 프레임워크인 AIRT 를 제안합니다.
EquivAnIA: A Spectral Method for Rotation-Equivariant Anisotropic Image Analysis
이 논문은 케이크 웨이블릿과 리지 필터를 활용한 새로운 스펙트럼 방법인 EquivAnIA 를 제안하여, 합성 및 실제 이미지에서 회전 변환에 강건한 이방성 이미지 분석 및 각도 이미지 등록을 가능하게 함을 보여줍니다.