93 papers
Het artikel introduceert ECLARE, een efficiënte zelflerende super-resolutiemethode die anisotrope resolutieverbetering in klinische 2D-MR-beelden mogelijk maakt door slice-profielen te schatten en domeinverschuiving te voorkomen zonder externe trainingsdata.
Dit artikel introduceert een reeks tests op basis van psychofysische metingen van laag-niveau visie om bestaande beeld- en videokwaliteitsmetrieken te evalueren op hun vermogen om aspecten zoals contrastgevoeligheid en contrastmaskering te modelleren, en toont aan dat deze tests eigenschappen blootleggen die met standaardprotocollen vaak onopgemerkt blijven.
Deze paper introduceert het nieuwe 'multivariate fields of experts'-kader voor het leren van beeldpriors, dat door middel van Moreau-hullingen van de -norm diverse inverse problemen effectief oplost met een snelheid en parameter-efficiëntie die dicht bij deep learning ligt, maar met behoud van interpretatie en theoretische convergentiegaranties.
Dit artikel introduceert SAAIPAA, een fysiek adversariaal aanvalsframework dat de positie en oriëntatie van hoekreflectoren optimaliseert om SAR-doelherkenningsmodellen te misleiden, zelfs zonder kennis van de aspecthoeken van het SAR-platform, en hiermee state-of-the-art misleidingspercentages bereikt.
Dit paper introduceert VeilGen, een generatief model dat ongesuperviseerd latent transmissie- en glanskaarten leert om realistische veilingglans te simuleren, en DeVeiler, een restauratienetwerk dat deze kaarten gebruikt om beeldkwaliteit in vereenvoudigde optische systemen te herstellen.
Dit paper introduceert een onbewaakte methode voor medische anomaliedetectie die CNN-automatische encoders verrijkt met in-batch relationele kenmerken via hypergrafschattings- en graph-convolutielagen, waardoor de integratie van gezonde anatomische variatie wordt verbeterd en de vals-positieve tarieven op een heterogene hersentumordataset aanzienlijk worden verlaagd.
Dit artikel introduceert een multimodaal computergestuurd pathologiekader dat klinische gegevens en routine PAS-gekleurde biopsieën combineert via een Clinical-Injection Transformer en een domein-aangepaste MAE om de prognose van pediatrische lupus nefritis met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Dit paper introduceert SKETCHGAIT, een robuust framework voor gait-herkenning dat gebruikmaakt van het label-vrije 'SKETCH'-modale om structurele randinformatie direct uit RGB-afbeeldingen te halen en zo de beperkingen van bestaande silhouet- en parsing-methoden overwint.
Dit artikel introduceert het PPCMI-SF-framework, een privacybehoudend systeem voor samenwerking tussen medische instellingen dat door middel van cryptografisch versleutelde latenterepresentaties en een server-zijde vertaalmapping nauwkeurige beeldsegmentatie mogelijk maakt zonder dat gevoelige patiëntdata gedeeld hoeft te worden.
Dit artikel introduceert Gabor-primitieven voor versnelde reconstructie van cardiale cine-MRI, die door het moduleren van Gaussische enveloppen met complexe exponentiële functies en het ontleden van spatiotemporele redundantie, een compacte en fysisch interpreteerbare representatie bieden die bestaande methoden zoals Compressed Sensing en Implicit Neural Representations overtreft.
Deze paper introduceert een nieuw pseudo-3D longitudinaal inpainting-framework voor hersen-MRI's op basis van 3D-regiebewuste diffusiemodellen, dat pathologische laesies effectief wegneemt terwijl het de anatomische continuïteit behoudt en aanzienlijk sneller en nauwkeuriger presteert dan bestaande methoden.
Deze paper introduceert een lichtgewicht en interpreteerbaar framework dat 2D- en 3D-DHoGM-kenmerken combineert voor het nauwkeurig detecteren van bewegingsartefacten in T1-gewogen hersen-MRI-scans, wat leidt tot een robuuste en computerefficiënte oplossing voor geautomatiseerde kwaliteitscontrole in zowel bekende als onbekende klinische settings.
Uni-LVC is een geünificeerde methode voor geleerde videocompressie die binnen één model zowel intra- als inter-codering ondersteunt door inter-codering te modelleren als aan tijdsinformatie voorafgaande intra-codering, waardoor robuustheid bij onbetrouwbare referenties en superieure prestaties worden bereikt.
Dit artikel introduceert een unificerend architecturaal raamwerk dat door middel van enkelvoudige, fysisch consistente beeld-Stokes-verwerking state-of-the-art prestaties bereikt bij het herstellen van gepolariseerde beelden die lijden aan diverse degradaties zoals ruis, bewegingsonscherpte en mosaïekartefacten.
Dit technische rapport beschrijft een samenwerking met toonaangevende Pakistanese producenten om een automatisch optisch inspectiesysteem te ontwikkelen, dat gebruikmaakt van diepe leerarchitecturen zoals YOLOv8, ResNet-152 en EfficientNet-b4 om defecten in chirurgische instrumenten te detecteren en zo de patiëntveiligheid en productkwaliteit te waarborgen.
Dit paper introduceert een methode voor neurale video-compressie van statische scènes die positieve-incentive ruis gebruikt om tijdelijke variaties te ontkoppelen van de achtergrond, waardoor de bandbreedte met 73% wordt gereduceerd terwijl de pixel-accuraatheid behouden blijft.
NOVA introduceert een innovatieve autoregressieve aanpak voor 3D multi-object tracking in autonoom rijden die Large Language Models benut om onbekende objecten te volgen via generatieve ruimtetijd-semantische modellering, wat leidt tot aanzienlijke prestatieverbeteringen op bestaande datasets.
Dit paper introduceert OccNL, het eerste benchmark voor 3D semantische bezettingsvoorspelling onder ruis, en stelt DPR-Occ voor, een robuust raamwerk dat door middel van dubbelbron-partial label reasoning de catastrofale prestatiedaling van bestaande methoden in ruige 3D-omgevingen effectief oplost.
Dit artikel introduceert AIRT, een end-to-end deep-learning framework dat binnen één seconde een uitvoerbaar stralingsbehandelingsplan voor prostaatkanker genereert op basis van CT-beelden, met een kwaliteit die niet onderdoet voor bestaande methoden.
Dit artikel introduceert EquivAnIA, een nieuwe spectrale methode voor anisotrope beeldanalyse die gebruikmaakt van cake-wavelets en ridge-filters en bewezen robuust is tegen numerieke rotaties, waardoor deze geschikt is voor het analyseren van geometrische structuren en texturen in medische en wetenschappelijke beelden.