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Korean Wave
Korean Wave
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物理引导合成数据提升超声皮肤层分割效果
研究人员开发了一个新颖的框架，该框架利用物理引导的合成数据来改进高频超声（HFUS）图像的皮肤层分割。这种方法解决了深层皮肤结构（如真皮和皮下组织）的标注数据稀缺的常见限制。通过创建模拟声学皮肤模型并使用k-Wave模拟，该框架生成了带有密集层掩码的合成HFUS图像。在合成数据上预训练模型，然后在真实HFUS数据上进行微调，其性能与仅在真实数据上训练相当，并提高了几种架构的分割精度。
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新型Transformer架构加速光声成像重建
研究人员开发了一种名为传感器注意力网络（SAN）的基于Transformer的新架构，用于光声断层扫描（PAT）。该网络将传感器时间序列数据视为token，能够在推理过程中直接从原始测量值映射到重建图像，而无需依赖系统矩阵。SAN显著缩短了重建时间，使得实时PAT成为可能，并在SSIM、PSNR和NMSE方面表现优于ISTA、split-Bregman total variation和learned ISTA等现有方法。