近年来，随着深度学习和人工智能的发展，出现了一些基于机器学习的超分辨率技术，可以在放大图像的同时保持其清晰度。这些技术通过训练模型来学习图像中的特征和细节，并生成更高分辨率的图像。

摘要本文提出了一种名为Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）的方法，用于解决医学图像分割中的多尺度信息和长距离依赖性问题。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.17791.pdf代码链接：https://github.com/yaoppeng/U-Net_v2/blob/master/unet_v2/UNet_v2.pydefforward(self,x):seg_outs=[]f1,f2,f3,f4=self.encoder(x)f1=self.ca_1(f1)*f1f1=self.sa_

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf特点：通过拼接的方式将浅层的与深层特征做融合，补充深层特征丢失的low-level信息

通过分析大量的医学图像、病例数据和基因组数据，人工智能

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为了解决这些难题，新加坡南洋理工大学的研究人员开发了一种Upscale-A-Video框架，无需任何训练便能快速集成到大模型中，提供视频超分辨率、去

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11月18日上午，趋动云团队受邀参加“医学图像智能分析前沿论坛暨MICS多模态医学数据处理专题论坛”，深度参与并以“面向医学图像的算力池化云”为主题进行技术分享。

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图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等；评价标准有峰值信噪比和结构相似性；图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法：传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习，而深度学习方法有很多

[代码开源]【论文概述】本文思路借鉴于自然图像分割领域的SAM，介绍了一种名为SegVol的先进医学图像分割模型，旨在构建一种图像分割基础模型，这是一个

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NatBiotech|深度数据融合得到超分辨率空间转录组学原创huacishu图灵基因2021-12-1509:00收录于话题#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=54.900推荐度：⭐⭐⭐⭐

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通过将深度学习与医学图像相结合，我们希望这种方法将提

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一、简介UNET架构最初被提出作为医学图像分割问题的解决方案。自2015年以来，它已经成为许多机器学习任务的首选架构。最近，由于其在图像生成中的出色表现,它变得更加流行。

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在进行医学图像处理的时候，一般医学影像拍出来的图片分辨率很大，细胞非常小，所以不能将图片直接拿去检测，需要做一些处理：以我现有的图片为例，图像尺寸为10150×15050，可以切割为很多50×50的小方图

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三位作者鉴于自动化医学图像分割诊断对现代临床医学的实践变得愈发的重要，也鉴于目前机器学习算法的进步，共同提出seUNet：一种简单而有效的医学图像分割UNet-Transformer模型。

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我正在从事与医学图像分割相关的项目，当我的合作者突然告诉我，我们只有来自175名患者的600张图像和标注。在医学成像领域，这是一个常见的问题，因为临床医生是最忙碌的人，他们有许多职责。然而，他向我保证

1.前言RealSR是一种基于学习的单图像超分辨率（SISR）模型，专门针对真实世界的图像。它由腾讯AI实验室于2020年提出。

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。

例如，在医学图像处理中，由于CT、MRI等图像分辨率越来越高，虽然体绘制技术可以清晰地对数据内部结构进行可视化，但是其计算量和效率却制约了其使用。

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程序使用的样本是经过染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像，通过检测医学图像中的结核杆菌诊断检测该样本的所属者是否患有结核病；为了减少医生的工作量，我们通过构建准确的目标检测模型辅助医生进行检测工作

本篇主要解读论文"nnU-Net:Self-adaptingFrameworkforU-Net-BasedMedicalImageSegmentation"==nnU-Net：基于U-Net的自适应医学图像分割框架

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1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着科技的不断发展，图像超分辨率技术在计算机视觉领域中变得越来越重要

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其在自动驾驶、医学图像、结构损伤检测等领域有着广泛的应用。