BRGM: 基于深度生成模型的贝叶斯图像重建

简介：
本文介绍了BRGM方法，一种结合了深度生成模型和贝叶斯统计框架的创新技术，专门用于提升图像重建的质量和效率。通过利用先进的机器学习策略，该方法能够有效处理医学成像等领域的数据稀疏性和噪声问题，提供更准确、更清晰的图像结果。 使用深度生成模型的贝叶斯图像重建 R. Marinescu, D. Moyer, P. Golland 如有技术咨询，请通过Github提交问题。 关于我们的BRGM模型的演示，相关资料已经提供。 消息： 2021年2月：更新了方法部分。现在我们从完整的贝叶斯公式开始，从附录中的最大后验概率（MAP）估计导出损失函数，并展示了图形模型。 2020年12月：预训练模型现已可用。 2020年11月：文章的预印本已经上传。 要求： 我们的方法BRGM基于StyleGAN2 Tensorflow代码库，因此使用相同的要求： - 64位Python 3.6安装 - 我们建议使用numpy版本为1.14.3或更高版本的Anaconda3。 - TensorFlow版本：Windows和Linux系统上需要TensorFlow 1.14；仅在Linux系统上则需TensorFlow 1.15。