Self-supervised Blind2Unblind deep learning scheme for OCT speckle reductions
As a low-coherence interferometry-based imaging modality, optical coherence tomography (OCT) inevitably suffers from the influence of speckles originating from multiply scattered photons. Speckles hide tissue microstructures and degrade the accuracy of disease diagnoses, which thus hinder OCT clinic...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yu, Xiaojun, Ge, Chenkun, Li, Mingshuai, Yuan, Miao, Liu, Linbo, Mo, Jianhua, Shum, Perry Ping, Chen, Jinna |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/171481 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Self-supervised Self2Self denoising strategy for OCT speckle reduction with a single noisy image
بواسطة: Ge, Chenkun, وآخرون
منشور في: (2024) -
Micro-optical coherence tomography (μOCT) in vivo
بواسطة: Cui, Dongyao, وآخرون
منشور في: (2018) -
Design and optimization of a spectrometer for high-resolution SD-OCT
بواسطة: Wang, Lulu, وآخرون
منشور في: (2020) -
A two-step iteration mechanism for speckle reduction in optical coherence tomography
بواسطة: Wang, Xianghong, وآخرون
منشور في: (2019) -
Extending axial focus of optical coherence tomography using parallel multiple aperture synthesis
بواسطة: Bo, En, وآخرون
منشور في: (2019)