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数字病理学中的学习图像压缩与恢复
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CLERIC，一种针对全切片图像的新型深度学习图像压缩框架，旨在提高数字病理学图像的存储、传输和可视化效率，同时保留重要的病理细节。实验结果表明，CLERIC在压缩效率和图像质量方面优于现有模型。
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关键要点
- 本研究提出CLERIC，一种针对全切片图像的新型深度学习图像压缩框架。
- CLERIC旨在提高数字病理学图像的存储、传输和可视化效率。
- 该框架通过可学习的提升方案和先进的卷积技术提高压缩效率。
- CLERIC能够保留重要的病理细节。
- 实验结果表明，CLERIC在压缩效率和图像质量方面优于现有模型。
- 研究展示了深度学习压缩在数字病理学中的潜力。
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