Deep Fusion and Residual Attention for NIR Imaging

Глубокое слияние и остаточное внимание для NIR-визуализации

Обзор: этот репозиторий содержит реализацию расширенной модели глубокого обучения, предназначенной для улучшения качества медицинской визуализации. Проект фокусируется на интеграции глубоких сверточных нейронных сетей с механизмами слияния и остаточного внимания для повышения точности и эффективности реконструкции изображений.

Ключевые особенности: 1-двойная обработка входных данных: использует данные об отражательной способности ближнего ИК-диапазона от двух разных светодиодных источников для обеспечения комплексного захвата характеристик. 2. Механизм остаточного внимания. Включает блоки сжатия и возбуждения в рамках структуры остаточного внимания для динамического повышения важности функций. Стратегия 3-Deep Fusion: использует слой объединения, который эффективно объединяет функции, извлеченные из двойных входов, оптимизируя процесс реконструкции изображения. 4-Расширенные показатели производительности: реализуют такие показатели, как RMSE (среднеквадратическая ошибка), MAE (средняя абсолютная ошибка) и PSNR (пиковое отношение сигнал/шум) для оценки производительности модели.

Архитектура модели. Архитектура модели разработана с упором на обработку сложных данных NIR. Он использует сверточные слои, предназначенные для обработки одномерных данных об отражательной способности, преобразуя их через серию сверточных слоев с повышенным вниманием перед восстановлением окончательного выходного изображения. Архитектура подчеркивает способность обнаруживать тонкие особенности изображений, которые имеют решающее значение для точной диагностики.