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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이혜빈 (이화여자대학교) 신태훈 (이화여자대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,628 - 1,631 (4page)

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Blur artifact is one of the most common artifacts that can be found in veterinary X-Ray imaging. It mainly occurs from the patient’s voluntary and involuntary movement and blurs important anatomical details for diagnosis. Only in the recent years there have been attempts to deblur medical images with deep learning-based methods and still very few of them exist. In this study, we attempt to deblur veterinary X-Ray images using CycleGAN. With the cycle-consistent nature of CycleGAN, we train and fine tune the model to translate and restore blurry veterinary X-Ray images into clear sharp XRay images. The blurry veterinary X-Ray dataset was created by applying a motion blur kernel to the original X-Ray image. This study aims to assess the effectiveness of the approach and analyze the obtained results through qualitive and quantitative evaluation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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