深度學習的數學影像處理;Mathematical Image Processing with Deep Learning

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題名:	深度學習的數學影像處理;Mathematical Image Processing with Deep Learning
作者:	楊肅煜
貢獻者:	國立中央大學數學系
關鍵詞:	深度學習;卷積神經網路;影像分割;多焦影像融合;變分損失函數;可解釋性;;deep learning;convolutional neural network;image segmentation;multi-focus image fusion;variational loss function;interpretability.
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:23:26 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	分割具雜訊和強度不均勻的影像一直是一類困難且極具討戰的影像處理問題，特別是源自於醫學影像處理腫瘤或器官的分割問題，而計算數學可以在這類問題裡扮演重要角色。我們預期執行此一計畫可以結合變分影像分割方法的優點，開發出具有高效率且可解釋的深度學習方法，大幅提升影像的分割效能，並可進一步推展到多焦影像融合問題上。計畫的成果除了可以在醫學影像等領域實務上具有廣泛的應用外，對數學影像處理與分析問題的學術發展亦將有相當大的助益。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[數學系] 研究計畫

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