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MS-SSIM
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新方法提升神经视频编解码器泛化能力
研究人员开发了一种新颖的无训练尺度驱动在线流细化（SOFR）方法，以增强神经视频编解码器（NVC）的泛化能力。该即插即用模块整合了多尺度的运动信息，并动态融合它们以最小的计算成本纠正运动估计误差。SOFR还包含一个感知比特率的策略和一个可靠性检查以提高鲁棒性，在USTC-TD数据集上，跨DCVC-SDD、DCVC-FM和EHVC等多种NVC框架均实现了显著的比特率节省。
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新AI方法改进胎儿超声图像，以更好地保留解剖结构
研究人员开发了一种新颖的两阶段框架，用于改进胎儿超声重建，重点关注关键解剖区域。该方法使用卷积自编码器学习潜在表示，然后使用特定的强度和边缘约束来优化感兴趣区域（ROI）。该方法在不同医院之间展示了改进的重建质量和泛化能力，表明其在其他需要关注临床重要小区域的医学成像任务中具有潜在应用价值。