JP7169094B2 - 画像処理システム及び医用情報処理システム - Google Patents
画像処理システム及び医用情報処理システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7169094B2 JP7169094B2 JP2018103025A JP2018103025A JP7169094B2 JP 7169094 B2 JP7169094 B2 JP 7169094B2 JP 2018103025 A JP2018103025 A JP 2018103025A JP 2018103025 A JP2018103025 A JP 2018103025A JP 7169094 B2 JP7169094 B2 JP 7169094B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- neural network
- input
- processing system
- noise
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 134
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 153
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 127
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 32
- 238000012549 training Methods 0.000 description 9
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 6
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 102100035353 Cyclin-dependent kinase 2-associated protein 1 Human genes 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 101001139126 Homo sapiens Krueppel-like factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 101000661816 Homo sapiens Suppression of tumorigenicity 18 protein Proteins 0.000 description 1
- 102100029860 Suppressor of tumorigenicity 20 protein Human genes 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/048—Activation functions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/60—Image enhancement or restoration using machine learning, e.g. neural networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
図1は、第1の実施形態に係る画像処理システム100の全体構成を示すブロック図である。画像処理システム100は、例えば、コンピュータシステムによって構成される。
(式1)において、wiは重み800、siは入力信号、iは入力信号の番号、bはバイアス803である。
なお、上述した学習モードの各処理は、図1におけるパラメータ学習機能20によって行われることになる。
その後、ステップST24において入力I/F11に入力された画像はニューラルネットワーク60に入力され、ステップST25においてニューラルネットワーク60で処理されて、ステップST26において出力I/F12から処理された画像が出力される。
以下、上述した第1の実施形態とは異なる構成のニューラルネットワーク60を有する実施形態について説明する。
11 入力I/F
12 出力I/F
20 パラメータ学習機能
21 記憶回路
22 ディスプレイ
23 入力デバイス
30 ニューラルネットワーク処理機能
40 SNR関連データ取得機能
50 パラメータ調整機能
60、60a、60b、60c、60d、60e ニューラルネットワーク
61 入力層
62 中間層
63 出力層
80 ノード
100 画像処理システム
800 重み
803 バイアス
805 活性化関数
809 分割ユニット
810 合成ユニット
Claims (9)
- 入力層、出力層、及び、前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される入力画像に対して処理を行う処理部と、
前記中間層に含まれる1以上のノードの少なくとも1つの内部パラメータである活性化関数のパラメータであって、前記ニューラルネットワークの学習の後に前記処理を行うとき、前記入力画像に関連するデータに基づいて前記活性化関数のパラメータを調整する、調整部と、
を備える画像処理システム。 - 前記入力画像は、ノイズを含む画像であり、
前記入力画像は、前記処理部が行う前記処理により、前記入力画像から前記ノイズを除去、又は、低減される、
請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記入力画像に関連するデータは、前記入力画像のノイズの大きさ、又は、前記入力画像の信号対雑音比に関するSNR関連データである、
請求項1又は2に記載の画像処理システム。 - 前記活性化関数は、前記入力画像に含まれる、閾値よりも小さい振幅の入力信号を除去する関数であり、
前記調整部が調整する前記内部パラメータは、前記活性化関数の前記閾値である、
請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記活性化関数は、入力がゼロ含む範囲に含まれるときはゼロを出力し、入力が前記範囲外のときは入力の値に比例する値を出力する関数である、
請求項1に記載の画像処理システム。 - 入力層、出力層、及び、前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される入力画像に対して処理を行う処理部と、
前記中間層に含まれる1以上のノードの少なくとも1つの内部パラメータであって、学習によって算出される前記内部パラメータを、前記学習の後に前記処理を行うとき、前記入力画像に関連するデータに基づいて調整する、調整部と、
を備え、
前記ニューラルネットワークは、第1のニューラルネットワークと、第2のニューラルネットワークを有し、
前記調整部は、前記第1のニューラルネットワークの内部パラメータを前記入力画像に関連するデータに基づいて調整する一方、前記第2のニューラルネットワークの内部パラメータは調整しない、
画像処理システム。 - 入力層、出力層、及び、前記入力層と前記出力層との間に設けられる中間層を有するニューラルネットワークを用いて、前記入力層に入力される入力画像に対して処理を行う処理部と、
前記中間層に含まれる1以上のノードの少なくとも1つの内部パラメータであって、学習によって算出される前記内部パラメータを、前記学習の後に前記処理を行うとき、前記入力画像に関連するデータに基づいて調整する、調整部と、
を備え、
前記ニューラルネットワークは、
第1のニューラルネットワークと、
第2のニューラルネットワークと、
入力画像を高周波成分画像と低周波成分画像とに分割し、前記高周波成分画像を前記第1のニューラルネットワークに入力する一方、前記低周波成分画像を前記第2のニューラルネットワークに入力する分割ユニットと、
第1のニューラルネットワークから出力される第1の出力画像と、前記第2のニューラルネットワークから出力される第2の出力画像とを合成する合成ユニットと、
を有し、
前記調整部は、前記第1のニューラルネットワークの内部パラメータを前記入力画像に関連するデータに基づいて調整する一方、前記第2のニューラルネットワークの内部パラメータは調整しない、
画像処理システム。 - 前記処理部は、前記ニューラルネットワークを用いて、ノイズが低減された出力画像を、前記入力画像から生成し、
前記調整部は、前記ニューラルネットワークの前記内部パラメータを、前記入力画像の撮像条件に応じて調整する、
請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記画像処理システムは、1つ以上のコンピュータによって構成される、
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理システム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022173383A JP7427748B2 (ja) | 2017-06-01 | 2022-10-28 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
JP2024008184A JP2024028568A (ja) | 2017-06-01 | 2024-01-23 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017108934 | 2017-06-01 | ||
JP2017108934 | 2017-06-01 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022173383A Division JP7427748B2 (ja) | 2017-06-01 | 2022-10-28 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018206382A JP2018206382A (ja) | 2018-12-27 |
JP7169094B2 true JP7169094B2 (ja) | 2022-11-10 |
Family
ID=62683093
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018103025A Active JP7169094B2 (ja) | 2017-06-01 | 2018-05-30 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
JP2022173383A Active JP7427748B2 (ja) | 2017-06-01 | 2022-10-28 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
JP2024008184A Pending JP2024028568A (ja) | 2017-06-01 | 2024-01-23 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022173383A Active JP7427748B2 (ja) | 2017-06-01 | 2022-10-28 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
JP2024008184A Pending JP2024028568A (ja) | 2017-06-01 | 2024-01-23 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US11574170B2 (ja) |
EP (1) | EP3410392B1 (ja) |
JP (3) | JP7169094B2 (ja) |
Families Citing this family (54)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102313773B1 (ko) * | 2016-11-07 | 2021-10-19 | 삼성전자주식회사 | 신경망 학습에 기반한 입력 처리 방법 및 이를 위한 장치 |
JP7282487B2 (ja) | 2018-06-07 | 2023-05-29 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像診断装置 |
JP7068054B2 (ja) | 2018-06-07 | 2022-05-16 | 株式会社東芝 | 距離計測装置、および距離計測方法 |
US10430708B1 (en) * | 2018-08-17 | 2019-10-01 | Aivitae LLC | System and method for noise-based training of a prediction model |
US10949951B2 (en) * | 2018-08-23 | 2021-03-16 | General Electric Company | Patient-specific deep learning image denoising methods and systems |
EP3629240B1 (en) * | 2018-09-07 | 2023-08-23 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Generative adversarial networks for local noise removal from an image |
US10878311B2 (en) * | 2018-09-28 | 2020-12-29 | General Electric Company | Image quality-guided magnetic resonance imaging configuration |
US11282172B2 (en) * | 2018-12-11 | 2022-03-22 | Google Llc | Guided restoration of video data using neural networks |
US20220076125A1 (en) * | 2018-12-28 | 2022-03-10 | Nec Corporation | Neural network learning device, method, and program |
CN111382642A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸属性识别方法及装置、电子设备和存储介质 |
JP7228386B2 (ja) * | 2019-01-04 | 2023-02-24 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、および医用画像処理方法 |
JP7302972B2 (ja) * | 2019-01-17 | 2023-07-04 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置、及び学習プログラム |
JP7273519B2 (ja) * | 2019-01-17 | 2023-05-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置、及び学習プログラム |
JP7246194B2 (ja) * | 2019-01-28 | 2023-03-27 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、医用画像処理方法、およびプログラム |
US11415656B2 (en) | 2019-01-30 | 2022-08-16 | Canon Medical Systems Corporation | Medical information processing apparatus, magnetic resonance imaging apparatus, and medical information processing method |
JP7297470B2 (ja) * | 2019-03-05 | 2023-06-26 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、プログラム、画像処理システム、および、学習済みモデルの製造方法 |
JP7302988B2 (ja) * | 2019-03-07 | 2023-07-04 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 医用撮像装置、医用画像処理装置、及び、医用画像処理プログラム |
JP7301562B2 (ja) | 2019-03-14 | 2023-07-03 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、学習用データ作成装置および超音波診断装置 |
JP2020162025A (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | キヤノン株式会社 | 画像処理システム、画像処理方法、および画像処理装置 |
EP3723037B1 (en) | 2019-04-10 | 2024-05-15 | Canon Medical Systems Corporation | Medical information processing apparatus and medical information processing method |
US11954578B2 (en) * | 2019-04-24 | 2024-04-09 | University Of Virginia Patent Foundation | Denoising magnetic resonance images using unsupervised deep convolutional neural networks |
CN111881927B (zh) | 2019-05-02 | 2021-12-21 | 三星电子株式会社 | 电子装置及其图像处理方法 |
KR102210940B1 (ko) * | 2019-05-02 | 2021-02-03 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 영상 처리 방법 |
JP7362297B2 (ja) * | 2019-05-24 | 2023-10-17 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
CN112102423A (zh) * | 2019-06-17 | 2020-12-18 | 通用电气精准医疗有限责任公司 | 医学成像方法及*** |
JP7094562B2 (ja) * | 2019-07-05 | 2022-07-04 | イーグロース株式会社 | 生体画像取得装置、変換器生産装置、生体画像の生産方法、変換器の生産方法、およびプログラム |
JP7321271B2 (ja) * | 2019-07-26 | 2023-08-04 | 富士フイルム株式会社 | 学習用画像生成装置、方法及びプログラム、並びに学習方法、装置及びプログラム |
JP7353847B2 (ja) | 2019-07-29 | 2023-10-02 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、撮像装置、制御方法およびプログラム |
JP7446736B2 (ja) * | 2019-08-09 | 2024-03-11 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用データ処理装置および医用画像診断装置 |
JP2021060847A (ja) * | 2019-10-08 | 2021-04-15 | 株式会社ザクティ | ノイズ除去システム |
JP7471795B2 (ja) * | 2019-10-31 | 2024-04-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
DE102019217220A1 (de) * | 2019-11-07 | 2021-05-12 | Siemens Healthcare Gmbh | Computerimplementiertes Verfahren zur Bereitstellung eines Ausgangsdatensatzes |
KR20210067699A (ko) * | 2019-11-29 | 2021-06-08 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
JP7446797B2 (ja) | 2019-12-03 | 2024-03-11 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法およびプログラム |
US11657255B2 (en) * | 2020-02-21 | 2023-05-23 | Adobe Inc. | Controlling a neural network through intermediate latent spaces |
US20230097849A1 (en) * | 2020-02-26 | 2023-03-30 | Shimadzu Corporation | Creation method of trained model, image generation method, and image processing device |
US11341616B2 (en) * | 2020-03-23 | 2022-05-24 | Ge Precision Healthcare | Methods and system for selective removal of streak artifacts and noise from images using deep neural networks |
CN115427795A (zh) * | 2020-04-16 | 2022-12-02 | 浜松光子学株式会社 | 放射线图像取得装置、放射线图像取得***及放射线图像取得方法 |
KR20230003484A (ko) * | 2020-04-16 | 2023-01-06 | 하마마츠 포토닉스 가부시키가이샤 | 방사선 화상 처리 방법, 학습 완료 모델, 방사선 화상 처리 모듈, 방사선 화상 처리 프로그램, 방사선 화상 처리 시스템, 및 기계 학습 방법 |
WO2021240589A1 (ja) * | 2020-05-25 | 2021-12-02 | 三菱電機株式会社 | 学習装置、推論装置、プログラム、学習方法及び推論方法 |
JP7325636B2 (ja) * | 2020-06-24 | 2023-08-14 | 三菱電機株式会社 | 学習装置、推論装置、プログラム、学習方法及び推論方法 |
US11367167B2 (en) * | 2020-08-21 | 2022-06-21 | Apple Inc. | Neural network-based image processing with artifact compensation |
JP7476361B2 (ja) | 2021-01-29 | 2024-04-30 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置、撮像装置、情報処理方法、及びプログラム |
US11699222B2 (en) * | 2021-02-19 | 2023-07-11 | Novatek Microelectronics Corp. | Image processing device and a method for image enhancement |
JP2023008225A (ja) * | 2021-07-05 | 2023-01-19 | 浜松ホトニクス株式会社 | 放射線画像取得装置、放射線画像取得システム、及び放射線画像取得方法 |
US20230099539A1 (en) * | 2021-09-30 | 2023-03-30 | Kwai Inc. | Methods and devices for image restoration using sub-band specific transform domain learning |
JPWO2023067920A1 (ja) * | 2021-10-19 | 2023-04-27 | ||
JP2023077988A (ja) * | 2021-11-25 | 2023-06-06 | キヤノン株式会社 | 放射線画像処理装置、放射線画像処理方法、画像処理装置、学習装置、学習データの生成方法、及びプログラム |
JP2023077989A (ja) * | 2021-11-25 | 2023-06-06 | キヤノン株式会社 | 放射線画像処理装置、放射線画像処理方法、学習装置、学習データの生成方法、及びプログラム |
JP2023130225A (ja) * | 2022-03-07 | 2023-09-20 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 磁気共鳴撮像装置、画像処理装置、及び、画像のノイズ低減方法 |
JP2023172341A (ja) | 2022-05-23 | 2023-12-06 | 日本電子株式会社 | マスイメージ処理装置及び方法 |
EP4318015A1 (en) * | 2022-08-01 | 2024-02-07 | Koninklijke Philips N.V. | Mri denoising using specified noise profiles |
KR102650510B1 (ko) * | 2022-10-28 | 2024-03-22 | 한국전자기술연구원 | 영상의 노이즈 제거 방법 및 장치 |
WO2024111145A1 (ja) * | 2022-11-22 | 2024-05-30 | 浜松ホトニクス株式会社 | ノイズ除去方法、ノイズ除去プログラム、ノイズ除去システム及び学習方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006140952A (ja) | 2004-11-15 | 2006-06-01 | Toa Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2014523593A (ja) | 2011-07-21 | 2014-09-11 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | ノイズ制御を介したニューロン発火調節の方法および装置 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10043243B2 (en) * | 2016-01-22 | 2018-08-07 | Siemens Healthcare Gmbh | Deep unfolding algorithm for efficient image denoising under varying noise conditions |
US11676024B2 (en) * | 2016-02-24 | 2023-06-13 | Sri International | Low precision neural networks using subband decomposition |
US20180005111A1 (en) * | 2016-06-30 | 2018-01-04 | International Business Machines Corporation | Generalized Sigmoids and Activation Function Learning |
US10242443B2 (en) * | 2016-11-23 | 2019-03-26 | General Electric Company | Deep learning medical systems and methods for medical procedures |
US10133964B2 (en) * | 2017-03-28 | 2018-11-20 | Siemens Healthcare Gmbh | Magnetic resonance image reconstruction system and method |
US10572979B2 (en) * | 2017-04-06 | 2020-02-25 | Pixar | Denoising Monte Carlo renderings using machine learning with importance sampling |
-
2018
- 2018-05-30 JP JP2018103025A patent/JP7169094B2/ja active Active
- 2018-05-31 EP EP18175395.5A patent/EP3410392B1/en active Active
- 2018-05-31 US US15/994,161 patent/US11574170B2/en active Active
-
2022
- 2022-10-28 JP JP2022173383A patent/JP7427748B2/ja active Active
- 2022-12-20 US US18/084,863 patent/US11886978B2/en active Active
-
2023
- 2023-12-21 US US18/392,105 patent/US20240127043A1/en active Pending
-
2024
- 2024-01-23 JP JP2024008184A patent/JP2024028568A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006140952A (ja) | 2004-11-15 | 2006-06-01 | Toa Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2014523593A (ja) | 2011-07-21 | 2014-09-11 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | ノイズ制御を介したニューロン発火調節の方法および装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11886978B2 (en) | 2024-01-30 |
JP2024028568A (ja) | 2024-03-04 |
EP3410392B1 (en) | 2020-07-22 |
US20240127043A1 (en) | 2024-04-18 |
US20180349759A1 (en) | 2018-12-06 |
US20230117621A1 (en) | 2023-04-20 |
JP2018206382A (ja) | 2018-12-27 |
JP2023001217A (ja) | 2023-01-04 |
JP7427748B2 (ja) | 2024-02-05 |
US11574170B2 (en) | 2023-02-07 |
EP3410392A1 (en) | 2018-12-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7169094B2 (ja) | 画像処理システム及び医用情報処理システム | |
Hung et al. | Robust soft-decision interpolation using weighted least squares | |
Khan et al. | An adaptive dynamically weighted median filter for impulse noise removal | |
Hoshyar et al. | Comparing the performance of various filters on skin cancer images | |
CN112912758A (zh) | 用于对超声信号进行自适应波束形成的方法和*** | |
Vimala et al. | Artificial neural network based wavelet transform technique for image quality enhancement | |
WO2016075914A1 (ja) | 画像信号処理装置、画像信号処理方法及び画像信号処理プログラム | |
WO2015080006A1 (ja) | 超音波診断装置 | |
JP5105286B2 (ja) | 画像復元装置、画像復元方法及び画像復元プログラム | |
JP6344934B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラムおよび記録媒体 | |
US9996908B2 (en) | Image processing apparatus, image pickup apparatus, image processing method, and non-transitory computer-readable storage medium for estimating blur | |
Subbuthai et al. | Reduction of types of noises in dental images | |
KR101707337B1 (ko) | 영상 디노이징을 위한 다중해상도 nlm 필터링 방법 | |
Kalavathy et al. | A switching weighted adaptive median filter for impulse noise removal | |
KR20100097858A (ko) | 예제 기반 신경회로망을 이용한 고해상도 영상 확대 | |
Suneetha et al. | An Improved Denoising of Medical Images Based on Hybrid Filter Approach and Assess Quality Metrics | |
Su et al. | Deconvolution of defocused image with multivariate local polynomial regression and iterative wiener filtering in DWT domain | |
Su et al. | Defocused image restoration using RBF network and iterative Wiener filter in wavelet domain | |
Mofidi et al. | An adaptive parameter estimation in a BTV regularized image super-resolution reconstruction | |
Sornam et al. | Noise Removal using Chebyshev Functional Link Artificial Neural Network with Back propagation. | |
Agarwal et al. | Comparative analysis of non linear filtering techniques for denoising of X-ray images | |
CN112819733B (zh) | 一种定向双边图像滤波方法及装置 | |
JP5750349B2 (ja) | 画像復元装置、画像復元方法およびプログラム | |
Kaur et al. | Speckle Noise Reduction in Ultrasound Images: Performance Analysis and Comparison | |
Koloda et al. | Reliability-based mesh-to-grid image reconstruction |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210312 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220607 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220805 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221004 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221028 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7169094 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |