【论文阅读】 Cola-Dif; An explainable task-specific synthesis network

文章目录

    • CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-modal MRI Synthesis
    • An Explainable Deep Framework: Towards Task-Specific Fusion for Multi-to-One MRI Synthesis

CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-modal MRI Synthesis

论文地址 https://conferences.miccai.org/2023/papers/126-Paper2305.html
摘要:
大多数基于扩散的 MRI 合成模型都使用单一模态;一般在保存结构方面失败;并且为了减少内存消耗。
提出:
在这里插入图片描述
在浅层进行扩散,减少内存消耗
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
和扩散模型基本一致,就是在输入网络里面加入了条件y。损失函数也就是在里面加入了条件y。
在这里插入图片描述
类似的协同过滤:
将特征信息进行提取以及融合处理;这里面都是通过小波变换提取的信号。在这里插入图片描述块匹配 δ或阈值 γ。
结构指导:
使用FSL-FAST来分割四种类型脑组织。E里面的结构。将其作为条件输入进去。
自动权重适应:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可以理解为计算能量。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述S是Sigmoid激活函数,v,o是可学习的权重。

An Explainable Deep Framework: Towards Task-Specific Fusion for Multi-to-One MRI Synthesis

论文地址 https://conferences.miccai.org/2023/papers/057-Paper0599.html
和本篇论文相关的HyperConv论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.00517
摘要:
很多方法缺乏量化不同输入序列的贡献和估计所生成图像中的区域特定质量的能力,使得其难以实用。提出了一个可解释的任务特定的融合序列到序列(TSF-Seq 2Seq)网络,它具有自适应权重的特定合成任务与不同的输入组合和目标。
在这里插入图片描述
首先将每个特征通过E进行特征提取,然后进行融合,之后通过TSC编码(0-1)进行加权融合。同时并行的将融合特征通过TSA进行处理。
当某个序列没有输入时:使用0代替。
Task-Specific Weighted Average
在这里插入图片描述
c是编码,b是偏执,theta是为了避免除0错误。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
Task-Specific Attention
使用HyperConv代替CBAM中的卷积,HyperConv是一个动态滤波器,其内核从共享权重库映射,映射函数由给定的目标代码生成。在这里插入图片描述
损失函数
在这里插入图片描述
希望这两个都可以重建为目标图像
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
特定任务增强映射
在这里插入图片描述
得到的结果就是增强映射。通过实验可以看到在重要,难得部分有很大效果。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/139965.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

模型的选择与调优(网格搜索与交叉验证)

1、为什么需要交叉验证 交叉验证目的:为了让被评估的模型更加准确可信 2、什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过…

6.SNMP报错-Error opening specified endpoint “udp6:[::1]:161“处理

启动SNMP服务 /etc/init.d/snmpd start 出现以下报错信息 [....] Starting snmpd (via systemctl): snmpd.serviceJob for snmpd.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status snmpd.service" and "journalctl…

手机拍照转机器人末端坐标(九点标定法)

1.打印标定纸,随机九个点 2.让UR机器人末端分别走到P1-P9九个点 在图示位置读取九个点的X,Y坐标 3.手机拍照(固定点) 测试可以随机拍一张,实用的话需要固定手机的拍照位置,得到的图片如下: 4.…

Python pip 替换国内镜像源

pip它还有一个非常好的特点,当你安装一个库的时候,它会自动帮你安装所有这个库的依赖库。完全一键式操作。非常方便。但是由于pipy网站是国外网站,很容易会被墙,导致经常下载速度非常慢,经常超时。 解决办法&#xff…

L2-030 冰岛人

2018年世界杯,冰岛队因1:1平了强大的阿根廷队而一战成名。好事者发现冰岛人的名字后面似乎都有个“松”(son),于是有网友科普如下: 冰岛人沿用的是维京人古老的父系姓制,孩子的姓等于父亲的名加后缀&#x…

【配置环境】SQLite数据库安装和编译以及VS下C++访问SQLite数据库

一,环境 Windows 11 家庭中文版,64 位操作系统, 基于 x64 的处理器SQLite - 3.43.2Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current 版本 17.5.3 二,SQLite简介 简要介绍 SQLite(Structured Query Language for Lite&a…

Vue-Cli - Vue 脚手架的创建 以及 目录结构说明

目录 一、Vue-Cli 1.1、Vue 脚手架的创建 二、Vue 脚手架目录结构说明 1.1、vscode 使用 Vue 脚手架 1.2、结构说明 一、Vue-Cli 1.1、Vue 脚手架的创建 注意:你要提前安装好 node.js (官网下载即可),配置好环境变量. a&…

PositiveSSL的泛域名SSL证书

PositiveSSL是Sectigo旗下的一个子品牌,致力于为全球用户提供优质、高效的SSL证书服务。PositiveSSL以Sectigo强大的品牌影响力和全球网络为基础,秉承“安全、可靠、高效”的服务理念,为各类网站提供全面的SSL证书解决方案。今天就随SSL盾小编…

尚硅谷Flink(完)FlinkSQL

🧙FlinkSQL🏂🤺 Table API 和 SQL 是最上层的 API,在 Flink 中这两种 API 被集成在一起,SQL 执行的对象也是Flink 中的表(Table),所以我们一般会认为它们是一体的。 SQL API 是基于…

【STM32】---存储器,电源核时钟体系

一、STM32的存储器映像 1 文中的缩写 2 系统构架(原理图) 3. 存储器映像 (1)STM32是32位CPU,数据总线是32位的 (2)STM232的地址总线是32位的。(其实地址总线是32位不是由数据总线是…

节省工时超 1500人/天,国泰基金探索金融业人机协同新业态

“十四五”时期是我国经济实现从高速增长转变为高质量发展的关键历史时期,“十四五”规划向金融行业提出了数字化转型与科技监管的新要求。在新一轮科技革命和产业变革趋势下,新一代信息技术与金融行业融合加速,金融行业面临着监管要求与自身…

Kotlin Compose Multiplatform 跨平台开发实践之加入 iOS 支持

前言 几个月前 Compose Multiplatform 的 iOS 支持就宣布进入了 Alpha 阶段,这意味着它已经具备了一定的可用性。 在它发布 Alpha 的时候,我就第一时间尝鲜,但是只是浅尝辄止,没有做过多的探索,最近恰好有点时间&…