Progressively Growing Generative Adversarial Network BasedAuto-encoder for MRI Image Inpainting
Notice bibliographique
Résumé
Image inpainting methods are extensively developed to reconstruct the missing or deteriorated contents in images. However, generating irrational textures that often have discontinuities with untouched textures frequently happens due to the lack of knowledge about the distribution of forwarded images. In medical imaging, inpainting is essential for artifact removal, addressing imperfections, and enhancing image quality. It aids in completing missing or incomplete regions, ensuring a comprehensive view for accurate diagnosis and treatment planning. Inpainting contributes to privacy protection by redacting sensitive patient information, aligning multiple images for better analysis, and reducing noise for smoother, more precise medical image interpretation. In fact, inpainting plays a crucial role in improving the quality, accuracy, and privacy of medical images, fostering advancements in healthcare outcomes. In order to recover the missing areas in our self-collected MRI images, we propose a framework that combines an auto-encoder model and a modified Progressive growing generative adversarial network (MP-GAN). We utilize the main concept of PGAN to design our proposed MP-GAN as a part of our reconstruction network. This model gives rise to learning context-aware delicate structures along with ensuring the generation of cohesive patches. MP-GAN is first employed on the training dataset and then frozen in the decoder side of the proposed framework. The suggested encoder can be applied to corrupted images with flexible-sized masks in random locations. The proposed method is assessed visually and numerically, and the obtained results, including a comparison to other inpainting models, reveal that the proposed method brings remarkable enhancements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».