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自动腹部 MRI 器官分割：基于 CT 标签生成的合成数据的应用
利用 CT 标签地图生成合成图像，应用于腹部器官分割的 U-Net 网络训练，在 Dice 分数方面与在 MR 数据上训练的完全监督分割方法相比表现出类似的结果。
PDF3 months ago
动态 U-Net: 面向腹部多器官分割的自适应特征校准
动态 U-Net 是一种改进的网络架构，通过引入动态校准卷积、动态校准下采样和动态校准上采样模块，解决了 U-Net 在多器官分割任务中存在的一些限制，并在两个腹部多器官分割基准任务中取得了显著的分割精度提升。
PDF4 months ago
腹部器官和肿瘤分割的迭代半监督学习
在这项研究中，我们提出了使用半监督学习和迭代伪标签策略来解决 FLARE23 挑战，在通过完整器官注释数据集训练的深度模型 (nn-UNet) 生成伪标签后，在 FLARE23 数据集上，我们的方法在器官分割和肿瘤分割上取得了优秀的结果。
PDF9 months ago
AbdomenCT-1K：腹部器官分割问题已得解决吗？
该论文介绍了一个大规模的腹部 CT 器官分割数据集 AbdomenCT-1K，其中包括来自 12 个医疗中心的 1000 多个 CT 扫描，并指出现有的分割方法在不同医疗中心、不同阶段和看不见的疾病上存在一定的局限性，提出了用于此类数据的四
PDF4 years ago
CHAOS 挑战 -- 联合（CT-MR）健康腹部器官分割
本文介绍了机器学习在人腹部器官分类中的应用，通过分析深度学习模型在肝脏和全部器官的单模态（CT / MR）和异模态任务上的性能表现，在多个任务中有不同表现。
PDF4 years ago
采用器官注意力网络和统计融合的腹部多器官分割
使用器官注意力网络，结合反向连接，以 2D 视图特征分割 3D CT 体积中的腹部器官。统计融合不同方向上的 2D 视图，实现准确和鲁棒的分割结果。
PDF6 years ago