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volume electron microscopy
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VEMamba框架增强容积电子显微镜重建
研究人员推出VEMamba，一个旨在改进容积电子显微镜（VEM）数据各向同性重建的新框架。该方法通过采用新颖的3D依赖重排序范式，解决了各向异性数据轴向分辨率差的常见问题。VEMamba利用轴向-侧向分块选择性扫描模块将空间依赖性优化为基于Mamba建模的1D序列，并利用动态权重聚合模块增强表示能力。该框架还纳入了真实的降级模拟和用于无监督视觉表示学习的动量对比，以更小的计算量展示了有竞争力的性能。
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新的CRIS框架恢复医学影像中的各向同性分辨率
研究人员推出CRIS，一个新颖的自监督框架，旨在恢复各向异性体积医学影像中的各向同性分辨率。该方法将3D恢复视为2D条带补全任务，在合成降级的平面内切片上进行训练。CRIS在各种MRI和电子显微镜数据集上均表现出卓越的性能，在PSNR、SSIM和分割一致性等指标上优于现有的插值和恢复技术。该框架具有模态灵活性，且无需配对的各向同性目标，使其成为改进体积成像下游分析的多功能工具。