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DeepFilters 通过感知散射的光学器件增强显微镜景深
研究人员开发了 DeepFilters，一种用于显微镜的新型框架，通过工程化瞳孔滤波器并采用学习数字重建网络来增强景深。该系统设计为散射感知，使其即使在光散射会降低图像质量的生物组织中也能有效工作。DeepFilters 已证明其点扩散函数得到显著扩展，并能够在生物样本中恢复超过 120 微米的深度信号。
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新框架提升文本引导的3D医学图像分割精度
研究人员开发了新的文本引导3D医学图像分割方法，旨在提高分析MRI等扫描的精度。一种方法“Align then Refine”采用多编码器U-Net，结合对齐和热图损失来注入病变语义并优化边界。另一个框架ESICA提供了一个可扩展且计算效率高的解决方案，具有新颖的掩码预测公式和分解解码器，在多样化基准测试中取得了最先进的结果。