原创 [論文筆記] A Fast diffeomorphic image registration algorithm
NeuroImage 2007， 提出DARTEL (Diffeomorphic Anatomical Registration using Exponentiaed Lie algebra) 快速配準方法，該文目前有4818個引
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原创 [MICCAI2019] Artifact Disentanglement Network for Unsupervised Metal Artifact Reduction
作者：Haofu Liao, University of Rochester metal artifact reduction(MAR) Intro CT影像的MAR一般是需要合成數據來進行訓練，然而合成影像並不能完美反應真實C
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原创 用DCGAN與VAE合成腦MR影像
本文做了兩個小實驗，分別利用兩個經典的生成模型（DCGAN與VAE）來合成腦影像；使用pytorch，全部代碼見github；實驗設備，NVIDIA 1080Ti； 訓練數據 腦影像使用Brats18 公開數據集的T2模態；提取a
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原创 影像配准入門資源
http://www.cs.ucf.edu/~bagci/teaching/mic16/lec17.pdf https://github.com/natandrade/Tutorial-Medical-Image-Registra
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原创 [ICCV2019] InGAN: Capturing and Remapping the “DNA” of a Natural Image
ICCV2019 ORAL 作者：Assaf Shocher，The Weizmann Institute of Science，以色列 Intro 第一篇用單張圖片訓練GAN來學習internal statistic的文章。輸
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原创 [ICCV2019] SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image
ICCV2019最佳論文Marr獎 作者：Tamar Rott Shaham，Technion（以色列理工） Intro 用一張自然圖像訓練，測試時可以生成類似該圖像的合成圖像。 Method 利用金字塔式的多個GAN，每層GA
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原创 [ICCV2019] Unsupervised Robust Disentangling of Latent Characteristics for Image Synthesis
作者：Patrick Esser，Heidelberg University, Germany Disentanglement 何謂解耦。舉例說明下：一張人像圖，普通編碼器會將這幅圖的所有信息進行編碼，包括人的外觀，姿勢，背景等
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原创 [CVPR2020] StarGAN v2
目錄網絡改進具體結構GeneratorDiscriminatorStyle EncoderMapping network損失函數Adversarial objectiveStyle reconstructionStyle dive
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原创 4DCT 數據讀取與顯示
以 4D-CT 數據集中 case1爲例， 使用nibabel庫進行讀取, 注意數據集只有 ANALYSE格式的 .img 文件，沒有提供 .hdr 頭文件，無法直接讀取。根據此issue提供的方法，在官網上找到該數據的shape
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原创 [ECCV2018] [MUNIT] Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
貢獻：爲 one-to-one 的unpaired image translation 的生成圖像提供多樣性 提出假設：1、圖像可以分解爲style code 與 content code；2、不同領域的圖像，共享一個conten
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