用深度学习算法在数字全息显微镜中提高3D配置文件质量的图像处理技术

Hyun-Woo Kim1, Myungjin Cho2, Min-Chul Lee1

  • 1Department of Computer Science and Networks, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu, Iizuka-shi 820-8502, Fukuoka, Japan.

PubMed
概括

本研究介绍了一种改进的否定扩散概率模型 (IDDPM) 算法,用于减少3D成像中的噪声. 这种先进的方法提高了医疗应用数字全息显微镜的精度.