#生成式AI

无需训练的OCT图像去噪新方法

研究提出一种无需重新训练、不依赖配对干净数据的OCT图像去噪方法，利用预训练变分自编码器（VAE）作为固定生成先验，结合贝塞尔-K统计模型识别噪声主导区域，并在潜空间中定向抑制噪声方向。该方法在六个公开OCT数据集上测试，相比最强监督模型，平均PSNR提升5.6 dB，SSIM提升0.32，且仅需单次前向推理，稳定适应不同噪声水平。