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时隔近两年了, 今天正式发布 Exp Deals Hotel 2.0
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coolwulf 最近回复了
@sjqlwy 并不是丢掉了所有三维信息,因为 X 光成像是基于 Attenuation 的, 即 I = I_0 x exp(-ut), I_0 是初始的 X ray fluence, u 是 attenuation coefficient, t 是 path length. 在投影 I 上面,重叠图像中保护了在后端被遮挡物体的 Feature 信息,这些 Contrast 和 contour 信息通过深度学习,能否通过 Feature extraction 来部分还原三维信息。
参考资料:

(1) EOS Imaging 公司网址: https://www.eos-imaging.com/
(2) EOS 的产品: https://www.eos-imaging.com/professionals/eos/eos
(3) 他们专利的方法论文: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23177915
@murmur 你可以查看一下法国公司 EOS Imaging 的产品 Flex Dose, 他们使用的是基于 Atlas based registration method, 在脊椎上的单一骨节上寻找对应的 Landmark, 然后用它们作为重建三维骨节形状的依据在 Atlas 库里面使用对应骨节数据来重建。他们的这种做法可以算是一种在 Deep Learning 来到之前的人工学习。他们的产品在 2012 年就已经通过了 FDA, 并在很多家医院中使用。在儿科骨科尤其受到医生的欢迎,因为很多情况下,病人不合适使用 CT. 我们的 DL 的方法可以看成是更高阶的 Atlas feature extraction.
这个项目暂时不考虑开源。
北美研发公司为 IntelliOS (Intelligent Oncology Solution), 如果你有北美的 Computer Visioin 或者 Medical Physics 的 PhD, 并且有兴趣联系我们。可以把 CV 发给我 [email protected]
@artandlol 你这个需要图片包含图层信息.
@amon 训练这个网络的目的不仅仅是去水印,还可以 recover loss information, 可以用来修复旧照片等等. 水印如果有 ps layer, 确实不需要这种方法还去除。但很多时候的水印照片是没有 layer 的,比如你自己翻拍的,或是商家移除了图层的,这时候, deep learning 的智能填充才可以做到
确实,这个模型可以有其他的应用。
@OscarUsingChen 或许是的,不过我之所以训练这个网络不仅仅是为了去除 watermark, 还可以针对 loss information 的图片来做修复,对于有损伤的老照片之类的也可以使用。
单位是 US $
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