Modern methods of image quality enhancement in intrascopic medical imaging: comparative analysis and development trends

2025

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.3099346
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article presents a systematic review of modern methods for enhancing image quality in intrascopic diagnostic systems. It discusses the technical aspects of intrascopy, classifies image enhancement algorithms, and analyzes the role of artificial intelligence and deep learning. A comparative analysis of traditional and AI-based methods is provided, along with an outlook on emerging technologies.