Abstract-Image denoising är en viktig förbehandling steg i medicinsk bildanalys. Olika algoritmer har föreslagits under de senaste tre decennierna med varierande denoiserande prestanda. På senare tid, efter att ha överträffat alla konventionella metoder, djupt lärande baserade modeller har visat ett stort löfte. Dessa metoder är dock begränsade för krav på stor utbildningsprovstorlek och höga beräkningskostnader. I detta papper visar vi att med hjälp av små provstorlek, denoising autoencoders konstruerade med hjälp av konvolutionella lager kan användas för effektiv denoisering av medicinska bilder. Heterogena bilder kan kombineras för att öka provstorleken för ökad denoiserande prestanda. Enklaste nätverk kan rekonstruera bilder med korruptionsnivåer som är så höga att buller och signal inte är olika för det mänskliga ögat.
REF tar också itu med problemet med den medicinska bilden med hjälp av konvolutionella autoenkodrar.
Medical image denoising using convolutional denoising autoencoders
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}