abdominal multi-organ segmentation | BriefGPT

关键词abdominal multi-organ segmentation

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临床情境中的腹部器官分割重思（RAOS）：具有挑战性案例的鲁棒性评估基准
深度学习在腹部多器官分割方面取得了巨大的进展，但在边缘情况和复杂器官上的鲁棒性仍然是一个具有挑战性的问题。为了调查模型的鲁棒性，我们收集并注释了 RAOS 数据集，包括 413 名患者的 413 个 CT 扫描，涵盖了诊断 / 放疗、部分切
PDF15 days ago
利用 Swinunter 进行 CT 腹部多器官分割
应用基于转换器的模型进行训练，研究论文中介绍了在计算机断层扫描中腹部多器官分割的重要性以及深度学习方法在此方面的应用。尽管由于器官边界模糊、复杂的背景和不同器官尺度的挑战，单个网络精确分割不同器官仍然具有挑战性。先前的竞赛中基本上所有前五名
PDF9 months ago
A-Eval: 胸腔多器官分割跨数据集评估基准
通过对深度学习在腹部多器官分割中的应用进行研究，本文提出了 A-Eval 方法，利用四个大型公共数据集和一个 BTCV 数据集构建了 A-Eval 基准测试。通过对各种不同数据使用场景进行评估，我们强调了有效数据使用对提高模型泛化能力的重要
PDF10 months ago
网格与体素结合：基于差形变形的腹部器官分割
本文提出了一种新的、基于 UNetFlow 的异形形状变形方法，用于三维腹部器官提取，与现有方法相比，具有更高的准确性和拓扑正确性，可以广泛应用于 CT 和 MRI 数据分析。
PDFa year ago
AMOS: 用于多样化医学图像分割的大规模腹部多器官基准
介绍了 AMOS 数据集，用于细分包含多个器官的腹部 CT/MRI 图像，并对该数据集上使用的多种深度学习模型进行了基准测试。
PDF2 years ago