Zobrazeno 1 - 10
of 22
pro vyhledávání: '"Ran, Maosong"'
In the fast-evolving field of medical image analysis, Deep Learning (DL)-based methods have achieved tremendous success. However, these methods require plaintext data for training and inference stages, raising privacy concerns, especially in the sens
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.16473
Deep learning (DL) has made significant advancements in tomographic imaging, particularly in low-dose computed tomography (LDCT) denoising. A recent trend involves servers training powerful models with large amounts of self-collected private data and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.09101
Autor:
Yang, Ziyuan, Chen, Yingyu, Huangfu, Huijie, Ran, Maosong, Wang, Hui, Li, Xiaoxiao, Zhang, Yi
U-shaped networks are widely used in various medical image tasks, such as segmentation, restoration and reconstruction, but most of them usually rely on centralized learning and thus ignore privacy issues. To address the privacy concerns, federated l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.06378
Autor:
Wang, Zhiwen, Li, Bowen, Yu, Hui, Zhang, Zhongzhou, Ran, Maosong, Xia, Wenjun, Yang, Ziyuan, Lu, Jingfeng, Chen, Hu, Zhou, Jiliu, Shan, Hongming, Zhang, Yi
Publikováno v:
In iScience 19 January 2024 27(1)
Autor:
Ran, Maosong, Xia, Wenjun, Huang, Yongqiang, Lu, Zexin, Bao, Peng, Liu, Yan, Sun, Huaiqiang, Zhou, Jiliu, Zhang, Yi
Compressed sensing magnetic resonance imaging (CS-MRI) is a theoretical framework that can accurately reconstruct images from undersampled k-space data with a much lower sampling rate than the one set by the classical Nyquist-Shannon sampling theorem
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.10392
Structure-preserved denoising of 3D magnetic resonance imaging (MRI) images is a critical step in medical image analysis. Over the past few years, many algorithms with impressive performances have been proposed. In this paper, inspired by the idea of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1808.03941
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Medical Image Analysis July 2019 55:165-180
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.