3d image segmentation | BriefGPT

关键词3d image segmentation

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一种拓扑注意力 ConvLSTM 网络及其在 EM 图像中的应用
本文提出了一种新的形态拓扑注意力图卷积长短记忆网络（TACNet）用于生物医学图像的三维分割，其中采用了 ConvLSTM 和迭代形态拓扑注意（ITA）模块，对于三维分割任务可以实现高的结构准确性和更稳定的关键拓扑图，定量定性结果表明该方法
PDF2 years ago
基于注意力引导主动学习的稀疏注释策略用于 3D 医学图像分割
本研究利用注意力导向的主动学习策略，针对 3D 医学图像分割问题，仅需要标记 15％至 20％的脑提取任务中的切片和 30％至 35％的组织分割任务中的切片，便可达到与全标注数据相比的相似结果。
PDF5 years ago
AAAI一种新的集成学习框架用于三维生物医学图像分割
提出了一种新的集成学习框架，其结合了 2D 和 3D 模型的优点，通过全卷积网络基于元学习器来提高 2D 和 3D 模型的结果，实现了在完全监督、半监督和转导设置下，相对于最先进的图像分割方法，取得了优越的性能。
PDF6 years ago
将完全卷积和循环神经网络相结合进行三维生物医学图像分割
该论文提出了一种新的基于深度学习的 3D 医学图像分割方法，该方法采用了全卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，能够充分利用体像素在不同维度上的相关性以提高分割性能。
PDF8 years ago
V-Net: 用于体积医学影像分割的全卷积神经网络
本文提出了一种基于全卷积神经网络的三维图像分割方法，通过优化 Dice 系数的目标函数，应对前景和背景体素数量极不平衡的情况，并通过数据增强技术提高数据样本的数量和多样性，实验结果表明该方法在肺部三维图像分割任务中取得了较好的性能。
PDF8 years ago