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white-light interferometry
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新框架融合内窥镜白光/窄带图像以改进病变分割
研究人员开发了一种新颖的框架，用于融合内窥镜检查中的白光成像（WLI）和窄带成像（NBI）数据，解决了这些互补视图之间的空间错位问题。所提出的方法采用一种可靠性感知复数域融合技术，该技术建立拓扑正则化的特征对应关系并识别可靠的跨模态匹配。这使得模型能够选择性地融合WLI和NBI特征，利用WLI的表观和NBI的结构，从而提高内窥镜数据集上的病变分割性能。
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深度学习模型以纳米级精度预测全芯片化学机械抛光纳米形貌
研究人员开发了一种新颖的深度学习模型，能够以纳米级精度预测化学机械抛光（CMP）后的全芯片纳米形貌。该模型结合了白光干涉测量（WLI）和原子力显微镜（AFM）的数据，克服了现有密度阶差（DSH）建模速度慢且资源消耗大的局限性。提出的卷积神经网络（CNN）方法旨在加速集成电路（IC）行业的版图可制造性验证过程。