Key points are not available for this paper at this time.
العديد من النسج غير المتجانسة في العالم الحقيقي غير ثابتة وتُظهر أنماطًا كبيرة الحجم مختلفة تُدرك بسهولة من قبل المراقب البشري. هذه النسج تنتهك الافتراضات التي تقوم عليها معظم طرق التوليف المعتمدة على الأمثلة الحديثة. وبالتالي، لا يمكن إعادة إنتاجها بشكل صحيح بواسطة هذه الطرق، ما لم يتم توفير خريطة تحكم مناسبة لتوجيه عملية التوليف. عادةً ما تكون هذه الخرائط إما محددة من قبل المستخدم أو مولدة بواسطة المحاكاة. في هذه الورقة، نقدم بديلاً: طريقة لتوليد خرائط التحكم تلقائيًا اعتمادًا على الأمثلة، موجهة نحو توليف نسج طبيعية ذات تغاير عالي، مثل تلك الناتجة عن تقادم طبيعي أو عمليات التعرض للظروف الجوية. تستند طريقتنا إلى ملاحظة أن خريطة التحكم المناسبة لكثير من هذه النسج يمكن نمذجتها كمركب من عدة طبقات، حيث تشغل الأجزاء المرئية من كل طبقة نسجًا أكثر تجانسًا. بالتالي، وبناءً على تفكيك عينة النسج إلى عدد قليل من هذه الطبقات، نستخدم خوارزمية توليف شكل جديدة تعتمد على الأمثلة لتوليد مجموعة جديدة من الطبقات تلقائيًا. تم تصميم خوارزمية التوليف لدينا للحفاظ على الخصائص المحلية والعالمية لخريطة الطبقة في العينة. تؤدي هذه العملية إلى خريطة تحكم جديدة، والتي يمكن استخدامها لاحقًا لتوجيه عملية توليف النسج.
درس روزنبرغر وآخرون (يوم الثلاثاء،) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: