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Neural network evolution using expedited genetic algorithm for medical image denoising

机译:利用加速遗传算法对医学图像去噪的神经网络演变

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)的图像去噪的各种实施例。系统可以包括存储在存储器中的至少一个计算设备和程序指令,并且在执行时,在执行时,在执行时,将至少一个计算设备引导至少一个计算设备实现识别和优化的遗传算法(GA)例程用于使用卷积神经网络去噪图像的多个超参数。可以使用卷积神经网络向图像进行去噪,其中使用在遗传算法例程中识别和优化的超参数来映射图像。

著录项

  • 公开/公告号US11069033B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-20

    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G06T7;G06N3/12;G06F17/15;G06N3/04;G06T5;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:01:04

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