基于扩散的迭代反事实解释方法用于胎儿超声图像质量评估
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用基于扩散的对照解释人工智能技术,从低质量的非标准图像生成逼真的高质量的标准图像,改善产科超声图像质量,进而提供可靠的临床诊断和监测手段。
本文介绍了一种在胎儿超声中使用语义图像质量概念的模型,通过排名和不确定性估计对图像进行评估。使用归并排序算法对训练数据进行排名注释,并与其他排名算法进行比较,结果表明该方法在胎儿超声质量评估任务中表现出卓越性能。
使用基于扩散的对照解释人工智能技术,从低质量的非标准图像生成逼真的高质量的标准图像,改善产科超声图像质量,进而提供可靠的临床诊断和监测手段。
本文介绍了一种在胎儿超声中使用语义图像质量概念的模型,通过排名和不确定性估计对图像进行评估。使用归并排序算法对训练数据进行排名注释,并与其他排名算法进行比较,结果表明该方法在胎儿超声质量评估任务中表现出卓越性能。