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NEURAL NETWORK EVOLUTION USING EXPEDITED GENETIC ALGORITHM FOR MEDICAL IMAGE DENOISING

机译:基于快速遗传算法的医学图像去噪神经网络演化

摘要

Various embodiments for image denoising using a convolutional neural network (CCN) are described. A system may include at least one computing device and program instructions stored in memory and executable in the at least one computing device that, when executed, direct the at least one computing device to implement a genetic algorithm (GA) routine that identifies and optimizes a plurality of hyperparameters for use in denoising an image using the convolutional neural network. An image may be denoised using the convolutional neural network, where the image is denoised using the hyperparameters identified and optimized in the genetic algorithm routine.
机译:描述了使用卷积神经网络(CCN)进行图像去噪的各种实施例。一种系统可以包括至少一个计算设备以及存储在存储器中并且可以在至少一个计算设备中执行的程序指令,该程序指令在被执行时指导至少一个计算设备执行识别和优化遗传算法的遗传算法(GA)例程。用于使用卷积神经网络对图像进行去噪的多个超参数。可以使用卷积神经网络对图像进行去噪,其中使用遗传算法例程中识别和优化的超参数对图像进行去噪。

著录项

  • 公开/公告号US2020082507A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UNIVERSITY OF FLORIDA RESEARCH FOUNDATION INC.;

    申请/专利号US201916558779

  • 发明设计人 RUOGU FANG;PENG LIU;

    申请日2019-09-03

  • 分类号G06T5;G06T7;G06N3/12;G06N3/04;G06F17/15;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:24:53

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