[B! COVID-19][reconstruction] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

COVID-19とreconstructionに関するarxiv_readerのブックマーク (20)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2410.15812v1
arxiv_reader 2024/10/22
reconstruction

arXiv

CNN

loss function

attention

segmentation

arXiv reaDer

detection

COVID-19
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2410.12245v1
arxiv_reader 2024/10/17
COVID-19

face

synthesis

dataset

arXiv reaDer

arXiv

reconstruction

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.17890v2
arxiv_reader 2024/07/22
arXiv

pre-training

arXiv reaDer

reconstruction

CT

sparse

COVID-19

unsupervised

generative

OOD
リンク
メモリ拡張型マルチレベルクロスアテンションマスクオートエンコーダによる医療画像の教師なし異常検出
arxiv_reader 2023/08/23
教師なし異常検出 (UAD) は、正常な画像のみを含むトレーニングセットを使用して検出器を最適化することで、異常な画像を見つけることを目的としています。 UAD アプローチは、再構成手法、自己教師

dataset

arXiv

pre-training

unsupervised

COVID-19

attention

self-supervised

anomaly detection

arXiv reaDer

reconstruction
リンク
胸部 CT スキャンの分類、セグメンテーション、再構成、検出のためのマルチタスク学習
arxiv_reader 2023/08/03
肺がんと covid-19 は、世界で最も罹患率と死亡率が高いものの 1 つです。医師にとって、病気の初期段階では病変を特定するのは難しく、時間がかかります。したがって、マルチタスク学習は、一般化を

identification

arXiv reaDer

loss function

reconstruction

COVID-19

arXiv

detection

multi-task

segmentation
リンク
Self-Calibrating Neural Field による Rigid Motion Correction と Sparse-View CT の連携
arxiv_reader 2022/10/25
Neural Radiance Field (NeRF) は、スパースビュー (SV) CT 再構成問題において、自己教師あり深層学習フレームワークとして広く注目されています。 NeRF ベースの

attention

pose

arXiv

CT

self-supervised

dataset

representation

reconstruction

arXiv reaDer

COVID-19
リンク
BCS-Net：CT画像からの自動COVID-19肺感染セグメンテーションの境界、コンテキスト、およびセマンティック
arxiv_reader 2022/07/19
COVID-19の蔓延は世界に大きな災害をもたらしました。感染領域の自動セグメンテーションは、医師が迅速に診断を下し、作業負荷を軽減するのに役立ちます。ただし、散乱感染領域の分布、複雑なバックグラウン

arXiv

reconstruction

CT

COVID-19

arXiv reaDer

segmentation
リンク
DRNet：遠隔生理学的測定のための分解および再構築ネットワーク
arxiv_reader 2022/06/22
リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）ベースの生理学的測定は、感情コンピューティング、非接触健康モニタリング、遠隔医療モニタリングなどで大きな応用価値があり、特にCOVID-19パンデミックの

video

face

arXiv

COVID-19

augmentation

reconstruction

arXiv reaDer

dataset

attention
リンク
DRNet：遠隔生理学的測定のための分解および再構築ネットワーク
DRNet: Decomposition and Reconstruction Network for Remote Physiological Measurement リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）ベースの生理学的測定は、感情コンピューティング、非接触健康モニタリング、遠隔医療モニタリングなどで大きな応用価値があり、特にCOVID-19パンデミックの際にますます重要になっています。既存の方法は一般的に2つのグループに分けられます。 1つ目は、顔のビデオからの微妙な血液量パルス（BVP）信号のマイニングに焦点を当てていますが、顔のビデオコンテンツを支配するノイズを明示的にモデル化することはめったにありません。それらはノイズの影響を受けやすく、目に見えないシナリオでは一般化能力が低いという問題が発生する可能性があります。 2つ目は、ノイズの多いデータを直接モデリングすることに
arxiv_reader 2022/06/14
リモートフォトプレチスモグラフィー（rPPG）ベースの生理学的測定は、感情コンピューティング、非接触健康モニタリング、遠隔医療モニタリングなどで大きな応用価値があり、特にCOVID-19パンデミックの

arXiv

augmentation

reconstruction

attention

arXiv reaDer

video

face

COVID-19

dataset
リンク
プライベートアイ: ビデオ会議における眼鏡の反射による文字画面の覗き見の限界について
arxiv_reader 2022/05/10
COVID-19が、対面式の会議や電話から、日常のコミュニケーションや機密性の高いビジネスのためのビデオ会議へと大きく変化した後、個人的なビデオ会議は新しい標準になりました。眼鏡やその他の反射物が無意

reconstruction

COVID-19

human

arXiv reaDer

video

arXiv
リンク
クロスドメイン機能マップの一貫性を強制することによるCT再構成カーネルへの適応
arxiv_reader 2022/03/29
深層学習法は、識別、重症度評価、セグメンテーションなど、胸部コンピューター断層撮影（CT）画像でコロナウイルス病（COVID-19）を分析するのに非常に役立ちます。以前に開発された方法は、データと特定

identification

reconstruction

adversarial

arXiv

domain adaptation

segmentation

COVID-19

augmentation

arXiv reaDer
リンク
メモリ増強マルチレベルクロスアテンションマスクオートエンコーダを使用した医用画像における教師なし異常検出
arxiv_reader 2022/03/23
教師なし異常検出（UAD）は、正常な画像のみを含むトレーニングセットを使用して検出器を最適化することにより、異常な画像を検出することを目的としています。 UADアプローチは、再構築方法、自己監視アプロ

dataset

arXiv reaDer

COVID-19

anomaly detection

pre-training

self-supervised

unsupervised

arXiv

reconstruction
リンク
DuDoTrans：デュアルドメイントランスフォーマーは、スパースビューCT再構成でのサイノグラム復元により多くの注意を提供します
arxiv_reader 2021/11/23
X線サイノグラムからのコンピューター断層撮影（CT）の再構成は臨床診断に必要ですが、画像化プロセスでのヨウ素放射線は不可逆的な損傷を誘発し、それによって研究者はスパースビューCT再構成を研究するように

arXiv reaDer

transformer

arXiv

reconstruction

COVID-19

attention

CT

sparse

dataset
リンク
DPCOVID：プライバシーを保護するFederatedCovid-19検出
arxiv_reader 2021/10/27
コロナウイルス（COVID-19）は、世界経済と健康への悪影響により、前例のない世界的な危機を示しています。 COVID-19の症例数は急速に増加しており、止まる気配はありません。それは、テストキット

learning

arXiv

COVID-19

gradient

detection

identification

reconstruction

arXiv reaDer
リンク
ドメイン適応によるCT画像からのCOVID-19のクロスサイト重症度評価
arxiv_reader 2021/09/09
コンピューター断層撮影（CT）画像に基づくコロナウイルス病2019（COVID-19）の早期かつ正確な重症度評価は、集中治療室のイベントの推定と治療計画の臨床的決定に大いに役立ちます。ラベル付けされた

estimation

representation learning

domain adaptation

CT

classification

reconstruction

arXiv

manifold

arXiv reaDer

COVID-19
リンク
シノグラム外挿による限定角度CT再構成の一般化可能性の改善
arxiv_reader 2021/07/15
限られた角度範囲内で取得されたX線投影からのコンピューター断層撮影（CT）の再構成は、特に角度範囲が非常に小さい場合、困難です。分析モデルと反復モデルはどちらも、効果的なモデリングのためにより多くの予

CT

COVID-19

arXiv reaDer

arXiv

learning

dataset

reconstruction
リンク
胸部X線画像でのCOVID-19診断のための固有空間でのタイル状のスパースコーディング
arxiv_reader 2021/06/29
COVID-19（コロナウイルス病2019）パンデミックの進行中の危機は世界を変えました。世界保健機関（WHO）によると、この病気で400万人が死亡しましたが、COVID-19の確定症例は1億8000

classification

reconstruction

COVID-19

sparse

dataset

arXiv

learning

arXiv reaDer
リンク
GCN-MIF：低線量CTノイズ除去のためのマルチ情報融合を備えたグラフ畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2021/05/18
低レベルの放射線被曝と健康への害が少ないため、低線量コンピュータ断層撮影（LDCT）は、肺がんとCOVID-19の早期スクリーニングに広く採用されています。 LDCT画像は必然的に複雑なノイズによって

denoising

CNN

COVID-19

learning

reconstruction

CT

dataset

arXiv reaDer

arXiv
リンク
NIR-VISマスク顔認識に向けて
arxiv_reader 2021/04/15
近赤外線から可視（NIR-VIS）の顔認識は、2つの異なるモダリティからキャプチャされた顔画像のペアを照合することを目的とした、異種の顔認識で最も一般的なケースです。既存の深層学習ベースの方法は、NI

3D

arXiv

domain

dataset

face recognition

representation

COVID-19

reconstruction

occlusion

arXiv reaDer
リンク
シノグラム外挿による一般化可能な限定角度CT再構成
arxiv_reader 2021/03/10
限られた角度範囲内で取得されたX線投影からのコンピューター断層撮影（CT）の再構成は、特に角度範囲が非常に小さい場合、困難です。分析モデルと反復モデルはどちらも、効果的なモデリングのためにより多くの予

arXiv reaDer

dataset

arXiv

reconstruction

COVID-19

learning

CT
リンク
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