医学图像论文阅读笔记

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim

__Sunshine__·2024-09-11 21:59

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无

小夏refresh·2024-09-11 20:50

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python

亚图跨际·2024-09-10 11:30

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域

Cc小跟班·2024-09-03 08:22

cornerstonejs介绍

Cornerstone.js为开发者提供了强大的工具，可以轻松构建功能丰富的医学图像查看器，广泛应用于放射学、病理学、超声成像等领域。

花花进修·2024-09-02 13:28

能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟

Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文内容：在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。

AICurator·2024-08-31 12:46

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。

顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

fpga图像处理实战-白色顶帽变换

白色顶帽操作在图像处理中的应用广泛，特别是在医学图像、工业检测和其他需要增强特定亮区域的应用中。

梦梦梦梦子~·2024-08-25 23:43

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目

猪猪想上树·2024-08-23 03:06

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

MATLAB图像拼接算法及实现

图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像

程序员小溪·2024-03-11 05:01

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征

深视·2024-02-24 10:28

e_ophtha_MA眼底数据集—根据微血管瘤标注Mask绘制Contour轮廓图

眼底医学图像处理：微血管瘤Microaneurysm检测分割采用数据集e_ophtha中的e_ophtha_MA，此数据集可从互联网下载实现根据微血管瘤标注Mask，在原图绘制轮廓图，以直观了解微血管瘤

curemoon·2024-02-20 16:09

2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)

2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)会议简介2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议（ICBMISP2024）很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景

anana_xu·2024-02-20 08:20

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速

hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

压缩感知——革新数据采集的科学魔法

压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架，它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法，给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。

superdont·2024-02-20 06:35

CT-CTA不理解的点

，请教哈各位大佬Question1首先使用一个生成模型netG_A2B将输入real_A2转换成输出fake_B，这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法，例如在使用对抗生成网络（GANs）来增强医学图像或改变图像风格的应用中

qq_1248742467·2024-02-20 06:37

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，

hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络

AI浩·2024-02-15 10:35

DCNNs之DNA论文阅读笔记

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp

苏十一0421·2024-02-15 08:46

PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割三维重建医学图像可视化系统流程

效果：重建流程：1.输入可以读取DICOM，niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列，并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm

恋恋西风·2024-02-15 04:07

ssm/php/node/python论文投稿系统

深度学习的图像识别技术通过训练大量的医学图像数据，能够辅助

果果程序设计·2024-02-14 15:54

机器学习：BN层介绍及深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像

是Dream呀·2024-02-14 13:12

医学综合类SCI期刊，21天录用，就是这么快！

论文都是有一定发表周期的，从论文提交-一审-修改-二审-到论文录用，一般需要3个月左右的时间，也有少数进展比较快的期刊，所以小编根据大家的需求，特分这本医学类的期刊，发表经验-21天录用：一、期刊简介JCR4区医学图像与健康信息类

Unionpub学术·2024-02-13 16:46

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度

牛码当驴·2024-02-13 02:31

三维重建阈值分割 3D可视化医学图像分割 CT图像分割及重建系统可视化编程技术及应用

一、概述此系统实现了常见的VTK四视图，实现了很好的CT图像分割，可以用于骨骼，头部，肺部，脂肪等分割，，并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK，ITK实现分割和生不重建。窗口分为（横断面）、冠状面、矢状面，和3D窗口；包含了体绘制和面绘制；效果：CT分割重建二、开发环境操作系统：Windows10:工具：Qt5.12.4+VisualStudio2017，使用开源库：VTK-8.1IT

恋恋西风·2024-02-12 14:46

医学图像隐私保护

随着数字医疗技术的快速发展，医学图像例如X光片、CT扫描、MRI及超声波扫描已成为现代医疗診断和治療的基石。然而，同时这些包含敏感个人信息的图像也面临着隐私和安全方面的挑战。

superdont·2024-02-11 05:26

【深度学习】: 脑部MRI图像分割

，只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主，接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例4：脑部MRI图像分割相关知识点：语义分割、医学图像处理

X.AI666·2024-02-10 11:05

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。

然哥爱编程·2024-02-08 10:04

MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓

哥廷根数学学派2023·2024-02-08 10:33

基于matlab的医学图像同态滤波仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：

Simuworld·2024-02-08 10:33

MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓

哥廷根数学学派·2024-02-08 10:32

【计算机视觉 | 图像分割】通用AI大模型Segment Anything在医学影像分割的性能究竟如何？

最近看到了一篇论文：论文地址为：https://arxiv.org/pdf/2304.14660.pdf这篇文章用来探究最近大火的大模型SA在医学图像上的效果。

旅途中的宽~·2024-02-08 08:24

SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读

FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值（KV）存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理，但通常受到I/O性能的限制。

妙BOOK言·2024-02-08 03:09

DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。