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上下文棋盘去噪——一种基于神经网络的分类感知OCT图像去噪新方法
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内容提要
本研究解决了医学图像去噪中的关键特征保留问题，避免引入新伪影，进而影响分类和诊断效果。提出的上下文棋盘去噪方法能够仅从包含噪声的图像数据集中学习去噪，同时保留重要的解剖细节。实验结果表明，该方法显著提高了光学相干断层成像(OCT)图像的质量和诊断准确性。
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