Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image denoising in acoustic field microscopy

論文の概要: Image denoising in acoustic field microscopy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03688v1
Date: Sun, 7 Aug 2022 09:44:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-09 14:31:39.784532
Title: Image denoising in acoustic field microscopy
Title（参考訳）: 音場顕微鏡における画像のデニュージング
Authors: Shubham Kumar Gupta, Azeem Ahmad, Prakhar Kumar, Frank Melandso, and Anowarul Habib
Abstract要約: 低振幅信号から得られたSAM画像の解析を試みた。時間領域信号にブロックマッチングフィルタを適用し,画像の復号化を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21550839871882016
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Scanning acoustic microscopy (SAM) has been employed since microscopic images are widely used for biomedical or materials research. Acoustic imaging is an important and well-established method used in nondestructive testing (NDT), bio-medical imaging, and structural health monitoring.The imaging is frequently carried out with signals of low amplitude, which might result in leading that are noisy and lacking in details of image information. In this work, we attempted to analyze SAM images acquired from low amplitude signals and employed a block matching filter over time domain signals to obtain a denoised image. We have compared the images with conventional filters applied over time domain signals, such as the gaussian filter, median filter, wiener filter, and total variation filter. The noted outcomes are shown in this article.
Abstract（参考訳）: 走査型超音波顕微鏡(SAM)は、顕微鏡画像が生体医学や材料研究に広く使われているため、使われている。非破壊検査(NDT)、バイオメディカルイメージング(英語版)、構造健康モニタリング(英語版)において、音響イメージングは重要かつ確立された手法であり、低振幅の信号でしばしば実施されるため、ノイズが多く、画像情報の詳細が欠如する可能性がある。本研究では,低振幅信号から取得したSAM画像を分析し,時間領域信号のブロックマッチングフィルタを用いて識別画像を得る。本研究では,ガウスフィルタ,中央値フィルタ,ワイナーフィルタ,総変動フィルタなどの時間領域信号に適用した従来のフィルタと比較した。注目すべき結果はこの記事で紹介する。

関連論文リスト

Analyzing Noise Models and Advanced Filtering Algorithms for Image Enhancement [0.0]
本研究の目的は,8種類のノイズを持つ画像に対する異なるフィルタリング手法の有効性を評価することである。様々な種類の雑音に様々なフィルタを適用することで、異なるフィルタがノイズモデルに与える影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T11:05:52Z)
Spatial-aware Attention Generative Adversarial Network for Semi-supervised Anomaly Detection in Medical Image [63.59114880750643]
本稿では,一級半教師付き健康画像生成のための空間意識生成ネットワーク(SAGAN)について紹介する。 SAGANは、正常な画像の復元と擬似異常画像の復元によって導かれる、ラベルのないデータに対応する高品質な健康画像を生成する。 3つの医学データセットに対する大規模な実験は、提案されたSAGANが最先端の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-21T15:41:34Z)
Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:58:53Z)
Transforming Breast Cancer Diagnosis: Towards Real-Time Ultrasound to Mammogram Conversion for Cost-Effective Diagnosis [2.319204392173771]
我々は、波動方程式を解くことにより、マンモグラム画像から超音波画像を生成する。我々は、シミュレーションされた超音波画像のリアリズムを高めるために、ドメイン適応の力を利用する。結果として得られた画像は、オリジナルのアメリカの画像よりもかなりはっきりとした詳細を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-10T09:15:15Z)
On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
Speckle2Speckle: Unsupervised Learning of Ultrasound Speckle Filtering Without Clean Data [48.81200490360736]
超音波画像では、組織の均質領域の出現はスペックルの対象となる。従来のフィルタリング技術の多くは手作りであり、しばしば現在のハードウェア、撮像方式、アプリケーションに微調整する必要がある。本稿では,これらの制約を伴わない深層学習に基づくスペックル除去手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-31T09:17:32Z)
Secondary Electron Count Imaging in SEM [8.945293739527408]
我々は、検出器とビーム走査信号を顕微鏡から同期的に外し、SEカウントイメージング方式を実装した。従来の画像と比較すると,SEカウントによる画像信号対雑音比の30%増加を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-02T19:47:28Z)
Voice-assisted Image Labelling for Endoscopic Ultrasound Classification using Neural Networks [48.732863591145964]
本稿では,臨床医が提示した生音声からのEUS画像にラベルを付けるマルチモーダル畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。その結果,5つのラベルを持つデータセットにおいて,画像レベルでの予測精度は76%であった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-12T21:22:24Z)
AS-Net: Fast Photoacoustic Reconstruction with Multi-feature Fusion from Sparse Data [1.7237160821929758]
光音響イメージングは、従来の光学イメージング技術よりもはるかに大きな深さでの光吸収の高コントラスト画像を得ることができる。本稿では,スパースPA生データをニューラルネットワークに適したものにするために,新しい信号処理手法を提案する。次に,多機能核融合を用いたPA再構成のためのアテンションステアリングネットワーク(AS-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-22T03:49:30Z)
Hyperspectral-Multispectral Image Fusion with Weighted LASSO [68.04032419397677]
本稿では,高スペクトル像と多スペクトル像を融合させて高画質な高スペクトル出力を実現する手法を提案する。提案したスパース融合と再構成は,既存の公開画像の手法と比較して,定量的に優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-15T23:07:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。