Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Cornea Microscopy Blind Deblurring

論文の概要: Deep Learning for Cornea Microscopy Blind Deblurring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14319v1
Date: Thu, 25 Jun 2020 11:50:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 04:05:10.681850
Title: Deep Learning for Cornea Microscopy Blind Deblurring
Title（参考訳）: 角膜顕微鏡によるブラインドの深層学習
Authors: Toussain Cardot, Pilar Marxer, and Ivan Snozzi
Abstract要約: 眼球の形状は、眼科医が完全に鋭い画像を持つことを防ぐ。我々のアプローチは、SR(Super Resolution)ネットワークを用いて画像のアップスケーリングを行うモデルを構築することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of this project is to build a deep-learning solution that deblurs cornea scans, used for medical examination. The spherical shape of the eye prevents ophtamologist from having completely sharp image. Provided with a stack of corneas from confocal images, our approach is to build a model that performs an upscaling of the images using an SR (Super Resolution) Network.
Abstract（参考訳）: このプロジェクトの目標は、医学検査に使用される角膜スキャンを分解するディープラーニングソリューションを構築することだ。眼球の形状は、眼科医が完全に鋭い画像を持つことを防ぐ。共焦点画像からの角膜のスタックを備えており,sr(super resolution)ネットワークを用いて画像のスケールアップを行うモデルを構築することを目的としている。

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