SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY) AMNE:(Electrical Engineering Electronic Engineering Information Engineering) AMNE:(Robotics)
 

Sökning: AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY) AMNE:(Electrical Engineering Electronic Engineering Information Engineering) AMNE:(Robotics) > BliMSR :

BliMSR : Blind Degradation Modelling for Generating High-Resolution Medical Images

Dey, Samiran (författare)
IACS, Sch Math & Computat Sci, Kolkata, India.
Basuchowdhuri, Partha (författare)
IACS, Sch Math & Computat Sci, Kolkata, India.
Mitra, Debasis (författare)
IIEST, Dept Elect & Telecommun Engn, Howrah, India.
visa fler...
Augustine, Robin, 1982- (författare)
Uppsala universitet,Fasta tillståndets elektronik
Saha, Sanjoy Kumar (författare)
Jadavpur Univ, Comp Sci & Engn Dept, Kolkata, India.
Chakraborti, Tapabrata (författare)
Alan Turing Inst, London, England.;UCL, London, England.;Univ Oxford, Linacre Coll, Oxford, England.
visa färre...
IACS, Sch Math & Computat Sci, Kolkata, India IIEST, Dept Elect & Telecommun Engn, Howrah, India. (creator_code:org_t)
Springer Nature, 2024
2024
Engelska.
Ingår i: MEDICAL IMAGE UNDERSTANDING AND ANALYSIS, MIUA 2023. - : Springer Nature. - 9783031485923 - 9783031485930 ; , s. 64-78
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • A persisting problem with existing super-resolution (SR) models is that they cannot produce minute details of anatomical structures, pathologies, and textures critical for proper diagnosis. This is mainly because they assume specific degradations like bicubic downsampling or Gaussian noise, whereas, in practice, the degradations can be more complex and hence need to be modelled "blindly". We propose a novel attention-based GAN model for medical image super-resolution that models the degradation in a data-driven agnostic way ("blind") to achieve better fidelity of diagnostic features in medical images. We introduce a new ensemble loss in the generator that boosts performance and a spectral normalisation in the discriminator to enhance stability. Experimental results on lung CT scans demonstrate that our model, BliMSR, produces super-resolved images with enhanced details and textures and outperforms recent competing models, including a diffusion model for generating super-resolution images, thus establishing a state-of-the-art. The code is available at https://github.com/Samiran-Dey/BliMSR.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy