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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 34 - 34 (1page)
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Fiber bundle endomicroscopy has potential in in-vivo or in-situ optical diagnostics because of its compact size and flexible structure. However, acquired images through fiber bundles suffer from artifact such as a honeycomb pattern. The fiber bundle composed of thousands of single optical fibers inevitably includes void imaging space blocked by cladding layers, while cores are subject to delivering light and imaging. Therefore, restoration of images from the fiber bundle imaging is necessary for improving the quality of imaging and the accuracy of diagnosis. Herein, we introduce a honeycomb pattern removal method based on a deep-learning approach. A training dataset is ... 전체 초록 보기
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